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  • 分库分表是什么 下边以电商系统中的例子来说明,下图是电商系统卖家模块的表结构: 通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息: SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉] FROM [商品信息]...

    分库分表是什么

    下边以电商系统中的例子来说明,下图是电商系统卖家模块的表结构:
    在这里插入图片描述
    通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息:

    SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
    FROM [商品信息] p 
    LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码]
    LEFT JOIN [店铺信息] s ON s.id = p.[所属店铺]
    WHERE p.id = ?
    

    随着公司业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫。分析一下问题出现在哪儿呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。

    方案1:

    通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力,比如增加存储容量 、CPU等,这种方案成本很高,并且如果瓶颈在MySQL本身那么提高硬件也是有很的。

    方案2:

    把数据分散在不同的数据库中,使得单一数据库的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的,如下图:将电商数据库拆分为若干独立的数据库,并且对于大表也拆分为若干小表,通过这种数据库拆分的方法来解决数据库的性能问题。
    在这里插入图片描述
    分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ,将数据大表拆分成若干数据表组成,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的。

    垂直分表

    分库分表包括分库和分表两个部分,在生产中通常包括:垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式。
    先说 垂直分表:
    通常在商品列表中是不显示商品详情信息的,如下图:
    在这里插入图片描述
    用户在浏览商品列表时,只有对某商品感兴趣时才会查看该商品的详细描述。因此,商品信息中商品描述字段访问频次较低,且该字段存储占用空间较大,访问单个数据IO时间较长;商品信息中商品名称、商品图片、商品价格等其他字段数据访问频次较高。

    由于这两种数据的特性不一样,因此他考虑将商品信息表拆分如下:

    将访问频次低的商品描述信息单独存放在一张表中,访问频次较高的商品基本信息单独放在一张表中。
    在这里插入图片描述
    商品列表可采用以下sql:

    SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
    FROM [商品信息] p 
    LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码]
    LEFT JOIN [店铺信息] s ON s.id = p.[所属店铺]
    WHERE...ORDER BY...LIMIT...
    

    需要获取商品描述时,再通过以下sql获取:

    SELECT *
    FROM [商品描述] 
    WHERE [商品ID] = ?
    

    垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。
    它带来的提升是:

    1.为了避免IO争抢并减少锁表的几率,查看详情的用户与商品信息浏览互不影响

    2.充分发挥热门数据的操作效率,商品信息的操作的高效率不会被商品描述的低效率所拖累。

    为什么大字段IO效率低:第一是由于数据量本身大,需要更长的读取时间;第二是跨页,页是数据库存储单位,很多查找及定位操作都是以页为单位,单页内的数据行越多数据库整体性能越好,而大字段占用空间大,单页内存储行数少,因此IO效率较低。第三,数据库以行为单位将数据加载到内存中,这样表中字段长度较短且访问频率较高,内存能加载更多的数据,命中率更高,减少了磁盘IO,从而提升了数据库性能。

    一般来说,某业务实体中的各个数据项的访问频次是不一样的,部分数据项可能是占用存储空间比较大的BLOB或是TEXT。例如上例中的商品描述。所以,当表数据量很大时,可以将表按字段切开,将热门字段、冷门字段分开放置在不同库中,这些库可以放在不同的存储设备上,避免IO争抢。垂直切分带来的性能提升主要集中在热门数据的操作效率上,而且磁盘争用情况减少。

    通常我们按以下原则进行垂直拆分:

    1. 把不常用的字段单独放在一张表;
    2. 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;
    3. 经常组合查询的列放在一张表中;

    垂直分库

    通过垂直分表性能得到了一定程度的提升,但是还没有达到要求,并且磁盘空间也快不够了,因为数据还是始终限制在一台服务器,库内垂直分表只解决了单一表数据量过大的问题,但没有将表分布到不同的服务器上,因此每个表还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO、磁盘。

    经过思考,他把原有的SELLER_DB(卖家库),分为了PRODUCT_DB(商品库)和STORE_DB(店铺库),并把这两个库分散到不同服务器,如下图:
    在这里插入图片描述
    由于商品信息与商品描述业务耦合度较高,因此一起被存放在PRODUCT_DB(商品库);而店铺信息相对独立,因此单独被存放在STORE_DB(店铺库)。

    垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。

    它带来的提升是:

    • 解决业务层面的耦合,业务清晰

    • 能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等

    • 高并发场景下,垂直分库一定程度的提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈

      垂直分库通过将表按业务分类,然后分布在不同数据库,并且可以将这些数据库部署在不同服务器上,从而达到多个服务器共同分摊压力的效果,但是依然没有解决单表数据量过大的问题。

    水平分库

    经过垂直分库后,数据库性能问题得到一定程度的解决,但是随着业务量的增长,PRODUCT_DB(商品库)单库存储数据已经超出预估。粗略估计,目前有8w店铺,每个店铺平均150个不同规格的商品,再算上增长,那商品数量得往1500w+上预估,并且PRODUCT_DB(商品库)属于访问非常频繁的资源,单台服务器已经无法支撑。此时该如何优化?

    再次分库?但是从业务角度分析,目前情况已经无法再次垂直分库。

    尝试水平分库,将店铺ID为单数的和店铺ID为双数的商品信息分别放在两个库中。

    在这里插入图片描述
    也就是说,要操作某条数据,先分析这条数据所属的店铺ID。如果店铺ID为双数,将此操作映射至RRODUCT_DB1(商品库1);如果店铺ID为单数,将操作映射至RRODUCT_DB2(商品库2)。此操作要访问数据库名称的表达式为RRODUCT_DB[店铺ID%2 + 1] 。

    水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。

    垂直分库是把不同表拆到不同数据库中,它是对数据行的拆分,不影响表结构

    它带来的提升是:

    • 解决了单库大数据,高并发的性能瓶颈。
    • 提高了系统的稳定性及可用性。

    稳定性体现在IO冲突减少,锁定减少,可用性指某个库出问题,部分可用`

    当一个应用难以再细粒度的垂直切分,或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平分库了,经过水平切分的优化,往往能解决单库存储量及性能瓶颈。但由于同一个表被分配在不同的数据库,需要额外进行数据操作的路由工作,因此大大提升了系统复杂度。

    水平分表

    按照水平分库的思路对他把PRODUCT_DB_X(商品库)内的表也可以进行水平拆分,其目的也是为解决单表数据量大的问题,如下图:
    在这里插入图片描述
    与水平分库的思路类似,不过这次操作的目标是表,商品信息及商品描述被分成了两套表。如果商品ID为双数,将此操作映射至商品信息1表;如果商品ID为单数,将操作映射至商品信息2表。此操作要访问表名称的表达式为商品信息[商品ID%2 + 1] 。

    水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。

    它带来的提升是:

    • 优化单一表数据量过大而产生的性能问题

    • 避免IO争抢并减少锁表的几率

      库内的水平分表,解决了单一表数据量过大的问题,分出来的小表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,提高检索性能。

    总结

    垂直分表:可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表,这样既能使业务清晰,还能提升部分性能。拆分后,尽量从业务角度避免联查,否则性能方面将得不偿失。

    垂直分库:可以把多个表按业务耦合松紧归类,分别存放在不同的库,这些库可以分布在不同服务器,从而使访问压力被多服务器负载,大大提升性能,同时能提高整体架构的业务清晰度,不同的业务库可根据自身情况定制优化方案。但是它需要解决跨库带来的所有复杂问题。

    水平分库:可以把一个表的数据(按数据行)分到多个不同的库,每个库只有这个表的部分数据,这些库可以分布在不同服务器,从而使访问压力被多服务器负载,大大提升性能。它不仅需要解决跨库带来的所有复杂问题,还要解决数据路由的问题(数据路由问题后边介绍)。

    水平分表:可以把一个表的数据(按数据行)分到多个同一个数据库的多张表中,每个表只有这个表的部分数据,这样做能小幅提升性能,它仅仅作为水平分库的一个补充优化。

    一般来说,在系统设计阶段就应该根据业务耦合松紧来确定垂直分库,垂直分表方案,在数据量及访问压力不是特别大的情况,首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案。若数据量极大,且持续增长,再考虑水平分库水平分表方案。

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    分库分表生产方案Sharding-jdbc视频分享

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  • 千万数据分库分表方案

    万次阅读 2018-07-24 01:21:22
    这是项目中有一定量级的数据或用户,都会遇到的一个问题,故记录一下 自己的开源项目集合,见这里 单表数据量达到1000W以后,就要拆了 背景情况 用户表达到了 几千万级别,在做很多操作都比较吃力,.所以,考虑...

    这是项目中有一定量级的数据或用户,都会遇到的一个问题,故记录一下

    自己的开源项目集合,见这里

    单表数据量达到1000W以后,就要拆了

    背景情况

    用户表达到了 几千万级别,在做很多操作都比较吃力,.所以,考虑对其进行分表.

    常用的切分方案

    数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分;另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)切分。

    垂直切分

    即业务切分 
    下面来分析下垂直切分的优缺点: 
    优点: 
     拆分后业务清晰,拆分规则明确。 
     系统之间整合或扩展容易。 
     数据维护简单。 
    缺点: 
     部分业务表无法 join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度。 
     受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈,不易数据扩展跟性能提高。 
     事务处理复杂。 
    由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库,所以有些业务表会过于庞大,存在单库读写与存储瓶 
    颈,所以就需要水平拆分来做解决。

    水平切分

    相对于垂直拆分,水平拆分不是将表做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中 
    包含一部分数据。简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中 
    这里写图片描述

    几种典型的分片规则包括: 
     按照用户 ID 求模,将数据分散到不同的数据库,具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中。 
     按照日期,将不同月甚至日的数据分散到不同的库中。 
     按照某个特定的字段求摸,或者根据特定范围段分散到不同的库中。 
    如图,切分原则都是根据业务找到适合的切分规则分散到不同的库,下面用用户 ID 求模举例: 
    这里写图片描述

    优点: 
     拆分规则抽象好,join 操作基本可以数据库做。 
     不存在单库大数据,高并发的性能瓶颈。 
     应用端改造较少。 
     提高了系统的稳定性跟负载能力。 
    缺点: 
     拆分规则难以抽象。 
     分片事务一致性难以解决。 
     数据多次扩展难度跟维护量极大。 
     跨库 join 性能较差。

     

    切分共同的问题

    前面讲了垂直切分跟水平切分的不同跟优缺点,会发现每种切分方式都有缺点,但共同的特点缺点有: 
     引入分布式事务的问题。 
     跨节点 Join 的问题。 
     跨节点合并排序分页问题。 
     多数据源管理问题。

    一般来讲业务存在着复杂 join 的场景是难以切分的,往往业务独立的易于切分。如何切分,切分到何种程度是考验技术架构的一个难题。

    切分的一些原则

    由于数据切分后数据 Join 的难度在此也分享一下数据切分的经验: 
    第一原则:能不切分尽量不要切分。 
    第二原则:如果要切分一定要选择合适的切分规则,提前规划好。 
    第三原则:数据切分尽量通过数据冗余或表分组(Table Group)来降低跨库 Join 的可能。 
    第四原则:由于数据库中间件对数据 Join 实现的优劣难以把握,而且实现高性能难度极大,业务读取尽量 
    少使用多表 Join。

    数据库的切分引申的 数据源管理思考

    主要有两种思路:

    A. 客户端模式,在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个(或者多个)数据源,直接访问各个数据 
    库,在模块内完成数据的整合; 
    B. 通过中间代理层来统一管理所有的数据源,后端数据库集群对前端应用程序透明;

    可能 90%以上的人在面对上面这两种解决思路的时候都会倾向于选择第二种,尤其是系统不断变得庞大复杂 
    的时候。确实,这是一个非常正确的选择,虽然短期内需要付出的成本可能会相对更大一些,但是对整个系统的扩展性来说,是非常有帮助的。

    中间件

    为了减少业务人员的压力, 
    常用一些中间件,如 mycat Cobar 
    其结构大约如下图 
    这里写图片描述

    中间件的直接感受

    这里 简单试用了下,mycat ,使用的例子是其官方例子 
    过程: 
    mysql 新建三个库db1,db2,db3 
    在linux服务器上 安装mycat. 配置好mycat对三个库,表的对应,mycat的rules 等. 
    后续使用时,将mycat 当作mysql来使用即可, 
    insert 三条数据进 mycat 的 TESTDB 的 travelrecord 表, 


    结果如下: 
    三条数据的实际存储位置在db1,db2,db3中 
    这里写图片描述

    参考资料

     

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  • 互联网发展带来来了数据量巨增,单数据无法解决,导致出现了数据库分库和分表,其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力... 数据分库分表的核心问题是表的ID唯一,然后根据唯一的ID映射到一个物理存储位置。

    1、起因

            互联网发展带来来了数据量巨增,单数据无法解决,导致出现了数据库分库和分表,其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制,解决数据库扩展性问题。但是分库和分表带来的问题是业务数据的一致性,线性可扩展性,管理的复杂性和容错性带来了很大的挑战。

           本文讨论的数据库分表是不改变数据库表结构的水平拆分,不讨论业务的按照纵向拆分。水平拆分数据分库和分表的核心问题是表的ID唯一,然后根据唯一的ID映射到一个物理存储位置,这个映射方案要考虑到满足数据量暴增线性扩展和业务上容易保持一致,本文主要讨论分库分表如何映射的问题。

    2、分库分表常见方式分析

    2.1最简单方法

    1、按照时间分表,这种情况尤其对于历史数据

    2、简单分库分表,一张表存数据和库的关系,一张表保存详细信息,举例:用户表分库,可以分为二张表:表1(用户ID,数据库ID),表2(用户ID,用户基本信息)。

    这二种情况对于小规模的应用能满足绝大多数的应用。

    2.2直接映射

    原理:直接根据主键的ID通过一次映射到一个物理存储位置上。用户访问数据库直接根据映射方法可以访问,但是如果物理节点有变化,访问组件也要变化。

    按区间分表

    比如用户0--1000W第一张表,1000W到2000W第二张表,…….

    优点:按照范围容易管理,如果主键ID包括时间信息,一定程度上可以做区间范围统计方便

    缺点:不能满足发展初期的数据的均匀分布,小于1000W无法利用物理机器的IO和CPU能力(假设每张表都对立于一个物理db)

     

    取模映射

    比如:ID%4映射,数据分布到4个节点上,每个节点上可以按照时间来进行重新分表

    优点:数据分布比较均匀

    缺点:增加节点后,数据的重新分布非常麻烦

     

    2.3空间映射

    原理:主键ID映射到一个虚拟空间,虚拟空间再和物理存储有一个映射关系。访问数据分为二个阶段,根据ID映射获得对应的虚拟地址,然后根据虚拟地址到物理地址转换,有点像操作系统访问虚拟存储,扩展性增大。

     

    一致性hash分表

    将ID映射到一个虚拟空间,然后虚拟空间映射到物理节点。一致性hash也可以看做是按区间分表,在0-2^32之间创建几个节点,节点可以看做是表,同时增加虚拟节点(对0-2^32分成多个区间段,然后多个区间段分别指定到几个表中)来保证各表的数据基本均衡

    优点:数据的均匀性和可扩展性较直接映射较大改进

    缺点:空间映射的方式维护起来困难,数据迁移麻烦

     

    二叉树分表:

    统一对2取模,left节点库存放可整除的数据,right存放不可被2整除的数据。如果某个节点压力较大则对该节点继续二叉,同时对分库指标加固定前缀或后缀,再hash对2取模。这样的话就可以避免添加表的时候全部数据要从新分配,也节省了维护成本。

    优点:树节点可以是物理节点,也可以是表,初期可以可以考虑少量的物理库,每个库上和多表,当物理能力受限后,将对应的表迁移出去

    缺点:如果设计不合理,同时存在每个节点都需要分裂的情况下,比较麻烦。另外一开始最好将所有的表都规划出来,否则的话,分裂的时候需要dba耗费较多的时间进行数据迁移。

     

    3、二叉树分库分表举例

    这种方式是现在常见通用的方式,下面详细举例:

    虚拟结构:8张物理表,按照二叉树的排列如下

    image


    初期:

    初期规划:2台物理机器,0/4相关的节点在机器A上,5/8相关的数据在物理机器B上,

    A机器有0、1、2、4张表,B机器有5、6、7、8表。1/2,3/4,5/6,7/8都为虚拟节点


    映射:ID通过%2映射到物理机器上,然后剩下的部分%4映射到对应的表上。

    比如:(18%4)/2=0,选择物理机为A,(18%4)=2,选择表为2,实际存储的位置为物理机A的表2


    查找过程:从根节点,查找到物理节点,确定物理机器;查找到表节点为表节点,其中忽略虚拟节点;然后访问物理节点上的表。


    image


    扩容:

    物理机B(5/8)节点负载大,需要扩容,那么增加物理机C(7/8),

    映射过程:映射过程不变。

    数据迁移:将表7和表8迁移到物理机器C上,物理机器B上只保留5/6二张表

    查找过程:举例(查找表7),访问路径1/8---->5/8--->7/8(节点C),最终在节点C上找到表7

    image

     

    逻辑库和物理库映射:

    逻辑库:绿色的节点

    物理库:红色的节点

    映射过程:业务ID--->逻辑库,逻辑库--->物理库

     

    前置条件:当前方案数据ID要保证全局唯一

     

    4、总结

    如果数据库切分方案发生变化,那么现网升级也是一个麻烦的事情,如何平滑升级。网络上分库分表文章很多,但都不是特别好,唯一推荐的文章是蘑菇街九如的文章,见:http://sanwen8.cn/p/3334qPr.html,有很大的参考价值。其实当前分库分表大体的方法都比较相似。

    展开全文
  • 分库分表二:怎么进行分库分表以及数据迁移

    千次阅读 热门讨论 2019-05-22 11:29:25
    有一个未分库分表的系统,未来要分库分表,如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上? 已经明白为啥要分库分表了,你也知道常用的分库分表中间件了,你也设计好你们如何分库分表的方案了(水平拆分、...

    有一个未分库分表的系统,未来要分库分表,如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上?

    已经明白为啥要分库分表了,你也知道常用的分库分表中间件了,你也设计好你们如何分库分表的方案了(水平拆分、垂直拆分、分表),那问题来了,你接下来该怎么把你那个单库单表的系统给迁移到分库分表上去?

    友情提示

    假设,你现有有一个单库单表的系统,在线上在跑,假设单表有600万数据

    3个库,每个库里分了4个表,每个表要放50万的数据量

    假设你已经选择了一个分库分表的数据库中间件,sharding-jdbc,mycat,都可以

    你怎么把线上系统平滑地迁移到分库分表上面去

    sharding-jdbc:自己上官网,找一个官网最基本的例子,自己写一下,试一下,跑跑看,是非常简单的

    mycat:自己上官网,找一个官网最基本的例子,自己写一下,试一下看看

     

    从low到高大上有好几种方案,都给你说一下

     

    (1)停机迁移方案

    我先给你说一个最low的方案,就是很简单,大家伙儿凌晨12点开始运维,网站或者app挂个公告,说0点到早上6点进行运维,无法访问。。。。。。

    接着到0点,停机,系统挺掉,没有流量写入了,此时老的单库单表数据库静止了。然后你之前得写好一个导数的一次性工具,此时直接跑起来,然后将单库单表的数据哗哗哗读出来,写到分库分表里面去。

    导数完了之后,就ok了,修改系统的数据库连接配置啥的,包括可能代码和SQL也许有修改,那你就用最新的代码,然后直接启动连到新的分库分表上去。

    验证一下,ok了,完美,大家伸个懒腰,看看看凌晨4点钟的北京夜景,打个滴滴回家吧

    但是这个方案比较low,谁都能干,我们来看看高大上一点的方案

     

    (2)双写迁移方案

    常用的一种迁移方案,比较靠谱一些,不用停机,不用看北京凌晨4点的风景

    简单来说,就是在线上系统里面,之前所有写库的地方,增删改操作,都除了对老库增删改,都加上对新库的增删改,这就是所谓双写,同时写俩库,老库和新库。

    然后系统部署之后,新库数据差太远,用之前说的导数工具,跑起来读老库数据写新库,写的时候要根据gmt_modified这类字段判断这条数据最后修改的时间,除非是读出来的数据在新库里没有,或者是比新库的数据新才会写。

    接着导完一轮之后,有可能数据还是存在不一致,那么就程序自动做一轮校验,比对新老库每个表的每条数据,接着如果有不一样的,就针对那些不一样的,从老库读数据再次写。反复循环,直到两个库每个表的数据都完全一致为止。

    接着当数据完全一致了,就ok了,基于仅仅使用分库分表的最新代码,重新部署一次,不就仅仅基于分库分表在操作了么,还没有几个小时的停机时间,很稳。所以现在基本玩儿数据迁移之类的,都是这么干了。

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  • 分库分表

    2019-10-09 21:03:47
      互联网行业中,由于有庞大的用户量存在,所以会产生海量的请求。这些请求产生的交易数据...  数据拆分是对数据分而治之的通用概念,在数据库存储方面是通过分库分表来实现数据拆分的,对数据的拆分主要体现在...
  • 2、什么情况下需要分库分表? 当一个数据库被创建之后,随着时间的推移和业务量的增加,数据库中表以及表中的数据量就会越来越多,就有可能出现两种弊端:(1)数据库的存储资源是有限的,其负载能力也是有限的,...
  • 千万数据分库分表(一)

    千次阅读 2018-08-22 01:05:59
    千万数据分库分表(一) 2017年05月03日 11:41:36 单表数据量达到1000W以后,就要拆了. 背景情况 用户表达到了 几千万级别,在做很多操作都比较吃力,.所以,考虑对其进行分表. 常用的切分方案 数据的切分...
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  • 分库分表是为了支持高并发,数据量大两个问题的。 1.分表 单表数据量太大,会极大影响sql执行的性能,到了后面sql可能就跑的很慢了。 分表就是把一个表的数据放到多个表中,然后查询的时候就查一个表。比如按照用户...
  • 在日常的工作中,关系型数据库本身比较容易成为系统的瓶颈点,虽然读写分离能分散数据库的读写压力,但... 数据库文件会得很大,数据库备份和恢复需要耗时很长。 数据库文件越大,极端情况下丢失数据的风险越高。 ...
  • 说说大量用户数据分库分表方案1 背景2 技术选型3 分库分表方案3.1 分几个库、几张表?3.2 支持多维度查询3.3 数据迁移3.4 该方案存在问题4 写在最后 1 背景 当时公司"背后的靠山"决定将亿级用户数据交给我们自己维护...
  • 本文主要描述分库分表的算法方案、按什么规则划分。循序渐进比较目前出现的几种规则方式,最后第五种...为了未来长远角度应在一定程度时进行分库分表,如出现数据库性能瓶颈、增加字段时需要耗时比较长的时间的情...
  • 1.阿里巴巴开发手册建议是: 【推荐】单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB,才...说明:如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别,请不要在创建表时就分库分表。 2.实际情况还要根据机器的配置视情况而定 ...
  • 场景:在实际开发中,如果表的数据过大我们需要把一张表拆分成多张表,也可以垂直切分把一个库拆分成多个库,这里就是通过ShardingSphere实现分库分表功能。 3、数据库设计 分库 ds一个库分为 ds0库 和 ds1库。 分表...
  • 分库分表讨论

    2018-06-11 22:51:46
    你为什么会决定进行分库分表分库分表过程中遇到什么难题,如何解决的 a. 为什么决定进行分库分表 1. 根据业务类型,和业务容量的评估,来选择和判断是否使用分库分表。 2. 当前数据库本事具有的能力,压力的...
  • Mysql数据库数据拆分之分库分表总结
  • 1. 单表行数多少时适合分库分表? 单表行数超过500万行时或者单表容量超过2GB时,才推荐使用分库分表。 如果项目中预计三年以上的时间数据量才能达到这个级别时,请不要在创建表时就进行分库分表。 学习阿里Java...
  • 所以,考虑对其进行分表. 常用的切分方案 数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直...
  • 一、为什么要分库分表? 分表 比如你单表都几千万数据了,你确定你能扛住么?绝对不行,单表数据量太大,会极大影响你的 sql 执行的性能,到了后面你的 sql 可能就跑的很慢了。一般来说,就以我的经验来看,单表到...
  • 有一个未分库分表的系统,未来要分库分表,如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上? 已经明白为啥要分库分表了,你也知道常用的分库分表中间件了,你也设计好你们如何分库分表的方案了(水平拆分、...
  • 海量数据进行分库分表及其实践

    千次阅读 2018-01-27 22:49:51
    所以,考虑对其进行分表分库 常用的切分方案 可以分为两种切分模式。一种是按照功能将表划分成不同的表来切分到不同的数据库之上,这种切可以称之为数据的垂直切分;另外一种则是根据将一个表中的数据
  • 面试官:如何把单个数据库的数据迁移到分库分表里面? 面试官心理剖析: 主要是看你在生产环境弄过?没弄过的话看你有没有思考过这个问题?因为在做分库分表的时候肯定会遇到这个问题。 回答: 假设你的分库分表...
  • 分库分表技术

    千次阅读 2020-06-16 13:56:00
    文章目录1 什么是分库分表2 分库分表解决了什么问题3 mycat和sharding-jdbc的区别3.1 mycat原理3.2 sharding-jdbc原理4 sharding-jdbc使用 1 什么是分库分表 2 分库分表解决了什么问题 3 mycat和sharding-jdbc的...

空空如也

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多少数据需要分库分表