数据库架构演变刚开始我们只用单机数据库就够了，随后面对越来越多的请求，我们将数据库的写操作和读操作进行分离， 使用多个从库副本（Slaver Replication）负责读，使用主库（Master）负责写， 从库从主库同步更新数据，保持数据一致。架构上就是数据库主从同步。 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题。但是当用户量级上来后，写请求越来越多，该怎么办？加一个Master是不能解决问题的
分布式事务产生背景数据库拆分单库单表支撑不了业务时需要对数据库进行水平拆分。分库分表后，原来在一个数据库上就能完成的写操作，可能会跨多个数据库，就产生了跨数据库事务问题业务服务化拆分业务拆分后，一个完整的业务逻辑可能会涉及多个服务，多个服务之间存在跨服务事务问题分布式事务理论基础两阶段提交协议（对应阿里的AT模式）事务管理器分为两个阶段来协调资源管理器，第一阶段准备资源，也就是预留事务所需资源，如
背景当mysql的一个大表总数达上亿时，mysql性能变的很差，且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间，至少十几个小时。这种情况，一般的做法是分库分表，这种方法需要业务层根据规则，物理分库分表，比如按照时间分表，业务代码需要兼容。Tidb是分布式newsql数据库，兼容了大部分mysql协议和操作，业务不需要调整，数据库性能也能保证。Tidb介绍1开源分布式的关系型数据库TiDB 是开源分布式
目录1、分页查询查询阶段返回阶段深度分页2、扫描（scan）和滚屏（scroll）scroll滚屏scan 扫描1、分页查询查询阶段在初始化查询阶段，查询被向索引中的每个分片副本（原本或副本）广播。每个分片在本地执行搜索并且建立了匹配 文档的 优先队列。优先队列：一个存有前 n 个 匹配 文档 的有序列表。这个优先队列的大小由分页参数 from 和 size决定。GET /_search
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一.分表分库1.分表垂直分表：垂直分表可以理解为按列分表，比如一个用户表包括了用户登录信息，用户基本资料，用户账号信息等等，这个表字段太多，查询时候肯定会影响性能，所有可以按照它们各自的业务垂直分表；水平分表：按照行来分，大表拆成小表，但是字段都相同；按照id来分，按照业务（时间，类型）来分，用hash算法来分，用雪花算法来分2.分库垂直分库（按业务分库）：分布式微服务天然就是垂直分库；一个mys
随着互联网的发展，之前企业级应用面对待处理的数据量越来越大，这对数据库资源的性能与成本提出了相当大的挑战，为之，业界便提出了分库分表的技术解决方案。顾名思义，分库分表就是将原先集中在一张表或一个库的数据，按照一定规则进行拆分，然后将拆分后的数据通过分布式方式存储到多个表上。 这样，当数据量增加时，我们可以通过平行扩展分库和分表的数量来进行系统扩容。然而，任何一种技术都是一柄双
## MySQL 分库分表
分库分表是一种常用的数据库架构设计方案，用于处理大规模数据的存储和查询。在本文中，我们将介绍什么是分库分表，为什么需要使用分库分表，以及如何使用 MySQL 实现分库分表。
### 1. 什么是分库分表？
分库分表是将一个大型数据库拆分为多个小型数据库的过程，每个小型数据库称为一个分片。每个分片可以存储部分数据，可以在不同的物理服务器上部署，从而提高数据库的存储和
原创
2023-10-05 12:46:01
46阅读
# 使用MySQL分库分表存储数据，并使用Elasticsearch进行搜索
## 简介
随着数据量的不断增加，传统的单库单表存储方式已经无法满足需求，因此分库分表成为了一种常见的数据存储方式。而Elasticsearch作为一款强大的全文搜索引擎，能够快速、准确地搜索大规模的数据。本文将介绍如何使用MySQL进行分库分表存储数据，并使用Elasticsearch进行搜索。
## MySQL
前言来到这篇随笔，我们继续演示如何实现EF多租户。今天主要是演示多租户下的变形，为下图所示 实施项目结构这次我们的示例项目进行了精简，仅有一个API项目，直接包含所有代码。其中Controller，StoreContext，Entity都完全和以往的示例一模一样，这里就不再过多介绍了。具有主要区别的是 CombinedConnectionGenerator 和 Startup
前言Github：https://github.com/HealerJean博客：http://blog.healerjean.com1、开始D
原创
2022-08-31 19:56:47
1196阅读
因子分析（Factor Analysis）是一种非常有用的多变量分析技术。我想说，你要想学好多变量分析技术，一是：理解多元回归分析，二是：理解因子分析；这是多变量分析技术的两个出发点。为什么这么说呢？多元回归分析是掌握有因变量影响关系的重点，无论什么分析，只要研究的变量有Y，也就是因变量，一般都是回归思想，无非就是Y的测量尺度不同，选择不同的变形方法。而因子分析则是研究没
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2023-09-23 10:11:10
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今天介绍下sharding-sphere，主要介绍他的特性，分库分表的技术的详解。(一)下载源码官网地址获取源码https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html下载源码因为git的包名比较长，git有可以创建4096长度的文件名，然而在windows最多是260，因为git用了旧版本的windows api，为此踩了个坑。从github克隆一个项目下发
分库分表，是企业里面比较常见的针对高并发、数据量大的场景下的一种技术优化方案，，他们要解决的问题也都不一样。这分库"、以及"既分库又分表。
分库分表概念 顾名思义，即把原本存放在一个库中的数据分块存储到多个库中，把原本存放在一张表中的数据分块存放到多张表上。分库分表的实施策略 垂直切分 将表按功能模块、关系密切程度进行划分，部署到不同的库中。如产品库productDB，订单库orderDB， 用
MySQL分库分表之MyCat实现1.什么是MyCatMyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者
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2023-08-09 17:32:43
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1.为什么要分库分表?数据库分片:<redis>用户流量和数据量比较大，两个因素迫使需要优化，单表的数据量大，不论单表如何优化，解决大数据存储的访问性能；分库分表解决的是两个问题:1>超大容量问题<用户表、订单表等 io能力和单表处理能力有瓶颈>2>性能问题<io能力、单库>2.如何实现分库分表1>垂直切分: 1.1>垂直分库: 订单库
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2023-08-17 17:02:52
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水平拆分一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理，将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。不但可以通过 ID 取模分表还可以通过时间分表，比如每月生成一张表。 按照范围分表也是可行的:一张表只存储 0~1000W的数据，超过只就进行分表，这样分表的优点是扩展灵活，但是存在热点数据。按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。比如新增一条
一 序关于分库分表，网上有很多文章了，沈剑老师也有专门的文章介绍。数据库拆分简单来说，就是指通过某种特定的条件，按照某个维度，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。 从理论到自己动手写demo还是有差别的。尤其是调研后发现shardingjdbc的官网例子不能直接用。有点错位的感觉:官网的文档是基于java的。实际上以yaml或
1、什么时候需要分库分表？数据量大，并发量高，数据库压力较大（这个没什么好说的，到这一步分库分表是很自然的事情）一个系统，多种数据源：前两天接到产品经理一个需求，要给现有的一个非常基础又较为庞大的老爷服务加个功能：要能够给另外一套模拟生产的服务提供完全一样的接口，内部使用完全一样的逻辑，然后要数据隔离，最好还能对原有代码低入侵，接口加个参数判断下就能拿到两种数据。作为一个程序员，我的宗旨是对于老古
名词解释库：database；表：table；分库分表：sharding数据库架构演变刚开始我们只用单机数据库就够了，随后面对越来越多的请求，我们将数据库的写操作和读操作进行分离， 使用多个从库副本（Slaver Replication）负责读，使用主库（Master）负责写， 从库从主库同步更新数据，保持数据一致。架构上就是数据库主从同步。 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题。但是当用户
