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数据库分库分表方案

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突破Java面试(48)-设计可动态扩容缩的分库分表
0 Github 1 面试题 设计可动态扩容的分库分表 2 考点分析 选一个数据库中间件,然后深入之 设计分库分表的方案,要分成多少个库,每个库分成多少个表 基于已选的数据库中间件,以及在测试环境建立好的分库分表,能否正常执行分库分表的读写 完成单库单表到分库分表的迁移(使用上一文提到的双写方案) 线上系统,开始基于分库分表对外服务 突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎...
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时序数据从分表到分库
这里的时序数据泛指一切随时间推移而不断增长的数据,比如通话记录、银行交易记录等。 对于数据库来讲,时序数据并没有什么特殊性,可以和普通数据一样放在数据表中。不过,因为不断增长,积累时间较长后,这种数据的量常常都会很大。一个物理表的数据量太大时,就会影响查询和计算的性能。 现代数据库一般都提供有表分区(PARTITION)的机制,就是把一个大表纵向(按行)分成若干区段,分区规则由数据库管理员来设置...
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MySQL数据库水平扩容方案
数据库水平扩容简述 一、         背景 随着云技术的不断发展,存储资源和计算资源的成熟,成本不断下降,使得企业开发部署提供服务更加的便捷。得益于此,对于高速发展的中小型企业,可以通过不断地堆砌机器,增加应用集群来应对不断增长的流量。 但是随着企业的不断发展,其中一个瓶颈并不能简单地通过堆砌机器来解决,这便是越来越庞大的数据库带来的性能天花。而应对这个天花板的有效手段之一,就是通过对数据库...
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突破Java面试(46)-分库分表
0 Github 1 面试题 为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的? 2 分析 其实这块肯定是扯到高并发了,因为分库分表一定是为了支撑高并发、数据量大两个问题的。而且现在说实话,尤其是互联网类的公司面试,基本上都会来这么一下,分库分表如此普遍的技术问题...
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TSharding:用于蘑菇街交易平台的分库分表组件
  tsharding TSharding is the simple sharding component used in mogujie trade platform. 分库分表业界方案 分库分表TSharding TSharding组件目标 很少的资源投入即可开发完成 支持交易订单表的Sharding需求,分库又分表 支持数据源路由 支持事务 支持结果集合并 支持读写分离 ...
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数据库之分库分表-垂直?水平?
原文:数据库之分库分表-垂直?水平? 一、数据库瓶颈   不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。 IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的随机IO,降低查询速度 -&...
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一文快速入门分库分表(必修课)
大家好,我是小富~ 之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。 我在网上陆陆续续的也看了一些有关于分库分表的文章,可发现网上同质化的资料有点多,而且知识点又都比较零碎,还没有...
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互联网公司为啥都不用MySQL分区表?
一分钟系列 潜在场景如何? 当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 MySQL常见的水平切分方案有哪些? (1)分库分表; (2)分区表。 画外音:我C,没听过分区表,有朋友惊叹。 什么是分库分表? 把一个很大的库(表)的数据分到几个库(表)中,每个库(表)的结构都相同,但他们可以分布在不同的MySQL实例,甚至不同的物理机器上,以...
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MySQL:互联网公司常用分库分表方案汇总
来源:cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。 1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不...
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数据库之分库分表-垂直?水平?
一、数据库瓶颈   不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。 1、IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的随机IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种:...
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