replication的限制:一旦数据库过于庞大，尤其是当写入过于频繁，很难由一台主机支撑的时候，我们还是会面临到扩展瓶颈。数
据切分(sharding):通过某种特定的条件，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，以达到分散单台设备负载的效
果。。数据的切分同时还可以提高系统的总体可用性，因为单台设备Crash之后，只有总体数据的某部分不可用，而不是所有的数据。数据的切
原创
2014-06-17 16:08:00
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**mysql数据库水平分表及实现**应用场景项目开发中，会遇到一些前期数据量还可以，但是后期人数一上来，单个表存取数据就回很慢很慢。那么这里就需要用到数据库分表（本章主要说下水平分表）。业务需求主要需求是，要做一个聊天的app，自然免不了加好友，创建群聊这些基本的要求，由于这个项目主要是公司内部的人员使用，聊天记录需要保存，所以在好友添加，以及聊天记录存取，群里创建，群聊记录存取的时候数据库要设
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2023-09-26 13:25:14
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垂直拆分:专库专用。 一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面。 水平拆分:垂直拆分后遇到单机瓶颈，可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是：垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。相对于垂直拆分，水平拆分不是将表的数据做分类，而是按照某个字段的...
原创
2021-08-26 10:16:20
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垂直拆分:专库专用。 一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面。 水平拆分:垂直拆分后遇到单机瓶颈，可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是：垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。相对于垂直拆分，水平拆分不是将表的数据做分类，而是按照某个字段的...
原创
2022-03-25 14:52:40
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1、垂直切分 按业务去区分，每一种业务一个数据库，不同的业务之间禁止join联查 例如：业务库切分为订单库和商品库 优点： 拆分后业务清晰、拆分规则明确 系统之间容易扩展和整合 数据维护简单 缺点： 部分业务表无法join，只能通过接口调用，提升了系统的复杂度。 夸库事务难以处理 垂直切分后，某些业
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2020-11-10 16:43:00
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今天，给大家带来一篇基于Mycat的读写分离+垂直切分+水平切分+er分片+全局表 测试 ，我们直接进入主题读写分离：利用最基础的mysql主从复制，事务性的查询无法分离出去（因为会导致数据不一致），这样就无法做到真正的读写分离，因为有些场景可能大部分都是事物性的读。解决方法： galera for mysql 强一致性。http://www.blogjava.net/amigoxie
原创
2017-07-10 20:45:04
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今天，给大家带来一篇基于Mycat的读写分离+垂直切分+水平切分+er分片+全局表 测试 ，我们直接进入主题读写分离：利用最基础的mysql主从复制，事务性的查询无法分离出去（因为会导致数据不一致），这样就无法做到真正的读写分离，因为有些场景可能大部分都是事物性的读。解决方法： galera for mysql 强一致性。http://www.blogjava.net/amigoxie
原创
2022-04-22 13:25:30
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# 实现HBase水平切分的步骤
在HBase中，水平切分是指将表中的数据按行键（Row Key）进行分片存储，以提高查询效率和负载均衡。现在我将教你如何实现HBase水平切分，让你的数据更加高效地存储和查询。
## 整体流程
下面是实现HBase水平切分的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------------|-----------
作者：唐成勇一、SQL查询优化(重要)1.1 获取有性能问题SQL的三种方式通过用户反馈获取存在性能问题的SQL；通过慢查日志获取存在性能问题的SQL；实时获取存在性能问题的SQL；1.1.2 慢查日志分析工具相关配置参数：slow_query_log # 启动停止记录慢查日志，慢查询日志默认是没有开启的可以在配置文件中开启(on)slow_query_log_file # 指定慢查日志的存储路径
1.概述扩展，也称为伸缩性，指的系统不断增加其承载能力的能力。数据库的扩展可以简单分为两类：向上扩展和横向扩展（水平扩展）。向上扩
# MongoDB表水平切分：技术解析与实践
在大数据时代，数据库的扩展性与性能成为开发者和架构师们极为关注的焦点。BSON 格式的文档数据库 MongoDB因其灵活性和可扩展性而受到了广泛的欢迎。然而，当数据量不断增加时，如何高效地管理这些数据，成为了一个必需面对的问题。在这方面，表的水平切分（Sharding）提供了一种解决方案。本文将详细介绍MongoDB表的水平切分，包括为什么要切分、如
什么情况下去要进行分库分表？ 在业务量不大的情况下，通常使用单表在进行操作，但是随着表数据越来越大，性能也越来越差； mysql单表 qps 2k，树深度3层-4层，大概是单表能承受的相对最大极限；ps: 本文不
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2023-09-20 16:51:29
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节点1的schema.xml:（配置节点2：192.168.1.3的dataHost name="mysql0103"，连接池1000，最小初始化连接数10，balance、writeType、dbtype、dbDriver、switchType参考：https://blog.51cto.com/5660061/2388925，heartbeat对后端数据库可用性检测）（此处配置switchTyp
原创
2019-05-09 16:06:46
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关于垂直切分Vertical Sharding的粒度本文大部分参考bluishglc的博客。垂直切分的粒度指的是在做垂直切分时允许几级的关联表放在一个shard里．这个问题对应用程序和sharding实现有着很大的影响．关联打断地越多，则受影响的join操作越多，（因为数据在不同的shard里面，要使用join，order，groupby的前提是数据能merge到一起，进行统一的处理。但现在数据是
原创
2013-10-08 19:29:10
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在大中型项目中，在数据库设计的时候，考虑到数据库最大承受数据量，通常会把数据库或者数据表水平切分，以降低单个库，单个表的压力。我这里介绍两个我们项目中常用的数据表切分方法。当然这些方法都是在程序中使用一定的技巧来路由到具体的表的。首先我们要确认根据什么来水平切分？在我们的系统（SNS）中，用户的UI
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2016-07-11 14:10:00
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在大中型项目中，在数据库设计的时候，考虑到数据库最大承受数据量，通常会把数据库或者数据表水平切分，以降低单个库，单个表的压力。我这里介绍两个我们项目中常用的数据表切分方法。当然这些方法都是在程序中?使用一定的技巧来路由到具体的表的。首先我们要确认根据什么来水平切分？在我们的系统（SNS）中，用户的UID贯穿系统，唯一自增长，根据这个字段分表，再好不过。
方法一：使用MD5哈希
做法是对UID进
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精选
2012-11-12 11:58:31
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RegionRegion 是表格可用性和分布的基本元素，由列族（Column Family）构成的 Store 组成。对象的层次结构如下： - Table
- Region
- Store （由每个 Region 中的列族组成的存储块）
- MemStore （每个 Region 中存储在内存中的 Store）
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2023-10-04 21:50:57
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垂直切分的粒度指的是在做垂直切分时允许几级的关联表放在一个shard里．这个问题对应用程序和sharding实现有着很大的影响．关联打断地越多，则受影响的join操作越多，应用程序为此做出的妥协就越大，但单表的路由会越简单，与业务的关联性会越小，就越容易使用统一机制处理．在此方向上的极端方案是：打断...
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2022-08-08 10:59:54
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Mysql 扩展性设计之数据切分、那么数据切分后会带来哪些问题呢？比如分布式事务、数据的一致性、垂直切分和水平切分应用场景前言、什么是数据切分垂直（纵向）切分、水平（横向）切分、他们各自的特点垂直切分水平切分联合使用解决方案垂直切分的具体分析、详解、结合案例具体分析经验之谈结合案例解剖案例背景分析剖析垂直切分的优点垂直切分的缺点不足之处水平切分水平切分的优点水平切分的缺点垂直与水平 相结合（联合使用）联合切分的优点联合切分的缺点数据切分及切分之后的数据整合方案简单介绍中间代理层都有哪些，数据切分与整合的遗留
原创
2022-01-07 11:25:33
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一，用户中心，以用户数据为例User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname, …) 其中uid为主键id，其它字段为用户属性此方案架构在业务初期单表单库能够搞定，但是随着业务量的迅速增长，数据量越来越大时，这时候就需要对数据库进行水平拆分了，常见的水平切分算法有“范围法”和“哈希法”。1，范围发：以用户的uid主键为范围规则划分 •user-db0
