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  • 分区分表

    2018-11-13 11:37:00
    Mysql的分区分表 一、分区  好处:  1、由于将文件和索引进行了划分,所以查询的时候,速度快。  实现原理:把一个数据表的文件和索引分散到不同的物理文件中。(仍然是同一个表的操作,只不过分区了而已)  ...

    Mysql的分区分表

     一、分区

      好处:

          1、由于将文件和索引进行了划分,所以查询的时候,速度快。

      实现原理:把一个数据表的文件和索引分散到不同的物理文件中。(仍然是同一个表的操作,只不过分区了而已)      

          mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三个文件,一个是frm存放表结构的,一个是myd存放表数据的,一个是myi存表索引的。如果一张表的数据量太大的话,那么myd,myi就会变的很大,查找数据就会变的很慢,这个时候我们可以利用mysql的分区功能,在物理上将这一张表对应的三个文件,分割成许多个小块,这样呢,我们查找一条数据时,就不用全部查找了,只要知道这条数据在哪一块,然后在哪一块找就行了。如果表的数据太大,可能一个磁盘放不下,这个时候,我们可以把数据分配到不同的磁盘里面去

        支持的类型有:

          1、range :  给定连续区间的列值,把多行分配给分区。

          2、list :  基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。

          3、hash : 基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。

          4、key : 类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算一列或多列,且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值。

       创建: PARTITION  分区关键字

       查询:select * from table_name where  分区字段作为查询条件

      

    二、分表(以水平分表为例)

      好处:提高查询性能。

      缺点:增加查询的复杂性。

      实现原理:分表是把原先的一个表分成几个表。进行分表查询时可以通过union或者视图。(表不同,表文件和索引也不同)

     

    三、中间件

      

     

     常用:MyCat、sharding-JDBC

    1、MyCAT是社区爱好者在阿里cobar基础上进行二次开发,解决了cobar当时存 在的一些问题,并且加入了许多新的功能在其中。目前MyCAT社区活 跃度很高,

    目前已经有一些公司在使用MyCAT。总体来说支持度比 较高,也会一直维护下去,发展到目前的版本,已经不是一个单纯的MySQL代理了,

    它的后端可以支持MySQL, SQL Server, Oracle, DB2, PostgreSQL等主流数据库,也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储,未来还会支持更多类型的存储。

    MyCAT是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离,以及分表分库、容灾管理,而且可以用于多租户应用开发、云平台基础设施,让你的架构具备很强的适应性和灵活性,

    借助于即将发布的MyCAT只能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目了然,根据这些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表隐射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也不用改变。

    MyCAT是在Cobar基础上发展的版本,两个显著提高:后端由BIO改为NIO,并发量有大幅提高; 增加了对Order By, Group By, Limit等聚合功能

    (虽然Cobar也可以支持Order By, Group By, Limit语法,但是结果没有进行聚合,只是简单返回给前端,聚合功能还是需要业务系统自己完成)

    2、

    sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问。

    Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目。

    Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零:

    • 可适用于任何基于Java的ORM框架,如JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
    • 可基于任何第三方的数据库连接池,如DBCP、C3P0、 BoneCP、Druid等。
    • 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL,但已有支持Oracle、SQLServer等数据库的计划。

    Sharding-JDBC定位为轻量Java框架,使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无proxy代理层,无需额外部署,无其他依赖,DBA也无需改变原有的运维方式。

    Sharding-JDBC分片策略灵活,可支持等号、between、in等多维度分片,也可支持多分片键。

    SQL解析功能完善,支持聚合、分组、排序、limit、or等查询,并支持Binding Table以及笛卡尔积表查询。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/chen--biao/p/9912311.html

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  • MySQL分区分表方案实践手册 MySQL分区分表方案实践手册 MySQL分区分表方案实践手册 MySQL分区分表方案实践手册 仅供个人学习, 禁止转载及其他商业用途.
  • java分区分表项目

    2018-10-31 14:21:18
    java分区分表实战演练项目,sharding-jdbc-sample-master
  • Oracle 分区分表

    2020-11-02 14:01:34
    Oracle分区分表条件: 1.当表超过2GB时 2.历史数据存放在旧分区,新增记录存放到新增分区 分类: 1.范围分区 2.列表分区 3.hash分区 4.间隔分区 对索引的处理: 1.locall 2.global ...

    参考URL:https://www.jb51.net/article/136001.htm

    Oracle分区分表条件:

    1.当表超过2GB时

    2.历史数据存放在旧分区,新增记录存放到新增分区

    分类:

    1.范围分区

    2.列表分区

    3.hash分区

    4.间隔分区

    对索引的处理:

    1.locall

    2.global

     

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  • 分表分表分为水平分表和垂直分表。水平分表原理:分表策略通常是用户ID取模,如果不是整数,可以首先将其进行hash获取到整。水平分表遇到的问题:1.跨表直接连接查询无法进行2.我们需要统计数据的时候3.如果数据...

    分表:

    分表分为水平分表和垂直分表。

    水平分表原理:

    c8f63c4a9ee0b59124003f6172df1da9.png

    分表策略通常是用户ID取模,如果不是整数,可以首先将其进行hash获取到整。

    水平分表遇到的问题:

    1. 跨表直接连接查询无法进行

    2. 我们需要统计数据的时候

    3. 如果数据持续增长,达到现有分表的瓶颈,需要增加分表,此时会出现数据重新排列的情况

    解决方案建议:

    1. 第1,2点可以通过增加汇总的冗余表,虽然数据量很大,但是可以用于后台统计或者查询时效性比较底的情况,而且我们可以提前算好某个时间点或者时间段的数据

    2. 第3点解决建议:

    1. 可以开始的时候,就分析大概的数据增长率,来大概确定未来某段时间内的数据总量,从而提前计算出未来某段时间内需要用到的分表的个数

    2. 考虑表分区,在逻辑上面还是一个表名,实际物理存储在不同的物理地址上

    3. 分库

    垂直拆分原则:

    1. 把大字段独立存储到一张表中

    2. 把不常用的字段单独拿出来存储到一张表

    3. 把经常在一起使用的字段可以拿出来单独存储到一张表

    e3afc8c59cf7cc5bce014eb669e65807.png

    垂直拆分标准:

    1.表的体积大于2G并且行数大于1千万

    2.表中包含有text,blob,varchar(1000)以上

    3.数据有时效性的,可以单独拿出来归档处理

    /*表的体积计算*/

    CREATE TABLE `test1` (

    id bigint(20) not null auto_increment,

    detail varchar(2000),

    createtime  datetime,

    validity int default '0',

    primary key (id)

    );

    1000万  bigint 8字节 varchar 2000 字节 datetime  8字节 validity 4字节

    (8+2000+8+4) * 10000000 = 20200000000 字节 == 18G

    分表后体积:

    CREATE TABLE `test1` (

    id int not null auto_increment,

    createtime  timestamp,

    validity tinyint default 0,

    primary key (id)

    );

    (4+4+1) * 10000000 =  0.08G

    分库策略与分表策略的实现很相似,最简单的都是可以通过取模的方式进行路由。

    分库也可以按照业务分库,比如订单表和库存表在两个库,要注意处理好跨库事务。

    分表和分库 同时实现。

    分库分表的策略相对于前边两种复杂一些,一种常见的路由策略如下:

    1、中间变量 = user_id%(库数量*每个库的表数量);

    2、库序号 = 取整(中间变量/每个库的表数量);

    3、表序号 = 中间变量%每个库的表数量;

    例如:数据库有256 个,每一个库中有1024个数据表,用户的user_id=262145,按照上述的路由策略,可得:

    1、中间变量 = 262145%(256*1024)= 1;

    2、库序号 = 取整(1/1024)= 0;

    3、表序号 = 1%1024 = 1;

    这样的话,对于user_id=262145,将被路由到第0个数据库的第1个表中。

    表分区:

    就是将一个数据量比较大的表,用某种方法把数据从物理上分成若干个小表来存储(类似水平分表),从逻辑来看还是一个大表。分表最大分1024,一般分100左右比较适合。

    使用场景:

    对于这种数据库比较多,但是并发不是很多的情况下,可以采用表分区。

    对于数据量比较大的,但是并发也比较高的情况下,可以采用分表和分区相结合。

    /*range分区*/

    create table test_range(

    id int not null default 0

    )engine=myisam default charset=utf8

    partition by range(id)(

    partition p1 values less than (3),

    partition p2 values less than (5),

    partition p3 values less than maxvalue

    );

    /*hash分区*/

    create table test_hash(

    id int not null default 0

    )engine=innodb default charset=utf8

    partition by hash(id) partitions 10;

    /*线性hash分区*/

    create table test_linear(

    id int not null default 0

    )engine=innodb default charset=utf8

    partition by linear hash(id) partitions 10;

    /* list分区*/

    create table test_list(

    id int not null

    ) engine=innodb default charset=utf8

    partition by list(id)(

    partition p0 values in (3,5),

    partition p1 values in (2,6,7,9)

    );

    /* key 分区 */

    CREATE TABLE test_key (

    col1 INT NOT NULL

    )

    PARTITION BY  linear KEY (col1)

    PARTITIONS 10;

    普通的hash分区  增加风区后,需要重新计算

    线性hash分区(了解)    增加分区后,还是在原来的分区

    线性hash 相对于 hash分区 没有那么均匀

    Key分区用的比较少,也是hash分区

    展开全文
  • 分区分表支持

    2016-05-09 12:09:52
    最近,正在做一个互联网项目,数据量比较大,因此,拟采用分区分表支持。 目前分区分表这种东东也比较多,在文章http://www.itokit.com/2012/0404/73496.html中有详细的介绍,写得非常好,建议对这个点比较感兴趣的...

    最近,正在做一个互联网项目,数据量比较大,因此,拟采用分区分表支持。

    目前分区分表这种东东也比较多,在文章http://www.itokit.com/2012/0404/73496.html中有详细的介绍,写得非常好,建议对这个点比较感兴趣的同学前往观看。

    文中也总结了觉的分区分表实现方式有两种:JDBC层的封装,ORM框架层的实现

    Tiny框架中拟采用JDBC层的封装,采用JDBC层的封装有诸多好处,第一,对应用的影响最小,第二,对各种数据库有更好的更通用的支持;当然,同步带来的问题就是难度比较大。

    目前拟提供特性如下:

    1. 支持同库分表:即把表aaa,分为aaa0,aaa1,aaa2,aaa3...的方式
    2. 支持异库分表:即把表aaa分解到db0,db1,db2,db3多个Schema中的方式
    3. 支持读写分离方式:即一写多读的支持
    4. 支持读写分离备方式:即一写,若干写备,多读的方式。如果写库当机,备机可以顶上

    删除语句示例代码如下:

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    Class.forName("org.tinygroup.dbcluster.jdbc.TinyDriver");
            Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:dbcluster://cluster1", "sa", "123456");
            Statement stmt = conn.createStatement();
            String sql = "delete from aaa";
            stmt.execute(sql);



    日志输出
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    Using shard:shard0 to execute sql:delete from aaa
    Using shard:shard1 to execute sql:delete from aaa
    Using shard:shard2 to execute sql:delete from aaa



    插入语句示例:
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    Class.forName("org.tinygroup.dbcluster.jdbc.TinyDriver");
            Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:dbcluster://cluster1", "sa", "123456");
            Statement stmt = conn.createStatement();
            String sql;
            //插入100条数据
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                sql = "insert into aaa(id,aaa) values (" + clusterManager.getPrimaryKey(cluster, "aaa") + ",'ppp')";
                boolean result = stmt.execute(sql);
            }



    控制台信息:
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    Using shard:shard0 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (0,'ppp')
    Using shard:shard1 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (1,'ppp')
    Using shard:shard2 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (2,'ppp')
    Using shard:shard0 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (3,'ppp')
    Using shard:shard1 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (4,'ppp')
    Using shard:shard2 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (5,'ppp')
    Using shard:shard0 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (6,'ppp')
    Using shard:shard1 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (7,'ppp')
    Using shard:shard2 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (8,'ppp')
    Using shard:shard0 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (9,'ppp')
    Using shard:shard1 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (10,'ppp')
    Using shard:shard2 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (11,'ppp')
    Using shard:shard0 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (12,'ppp')
    Using shard:shard1 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (13,'ppp')
    Using shard:shard2 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (14,'ppp')
    Using shard:shard0 to execute sql:insert into aaa(id,aaa) values (15,'ppp')
    ......


    比上面的示例看出,对于最终用户来说,除了url有些不一样之外,其它是与普通的JDBC使用完全一致的。所以,不会像某些框架,只支持少数几种数据库类型的情况出现。只要是遵从JDBC规范的数据库,全部可以支持。

    当然,说到到分片处理,唯一主键的处理就非常关键。

    为了方便使用,主键的处理,是在JDBC层进行处理的,也就是说,只要像常见的方式设置主键自动生成,应用层不用做任何特殊处理,底层就会自动为期提供主键,且保证不同的分片之间的主键不会重复。

    对于SQL的支持来说,除了两个分片之间不能做关联之外,其它与常见处理没有任何区别。

    当然,为了方便使用,对于统计方面的支持也是非常好的。

    比如:执行的sql语句是select count(*) from aaa,底层会自动进行结果搜索并返回合并后的结果。

    比如:执行的SQL语句是select avg(score) from student,底层也会进行处理,并返回合并后的结果,能够做到结果与未库完全一致。

    对于读写分离来说,处理就简单多了,这里不再细述。

    进度情况:目前已经实现相关部分功能,期待在2013年结束之前能够放出来。

    框架的扩展性非常好,完全可以自定义各种分区,分表,路由规则的实现,当然在一般情况下,框架自带的也已经足够。

    相关内容在实现到一定程度再行补充。

    展开全文
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  • mysql分区分表文章

    2017-02-24 17:47:40
    比较全面的分区分表文章连接 http://blog.csdn.net/wilsonke/article/details/50109153 http://blog.itpub.net/23490154/viewspace-1063390/  
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