摘要一、案例前置知识点分析二、案例拓扑图三、案例实施主从复制3.1、MySQL(主)3.2、MySQL2(从)3.3、MySQL3(从)3.4、测试四、案例实施读写分离摘要在企业应用中，成熟的业务通常数据量都比较大，单台MySQL在安全性、高可用性和高并发方面都无法满足实际的要求，配置多台主从数据库服务器以实现读写分离一、案例前置知识点分析1.1、MySQL主从复制原理1.1.1、MySQL的复制
数据库调优的措施1.选择合适的存储引擎，比如对于mysql来说，如果进行事务处理的话可以选择lnnoDB，非事务处理可以选择MylSAM2.优化表的结构3.优化逻辑查询，比如子查询会生成一个临时表，可以用连接查询代替子查询4.优化索引5.使用 Redis 或 Memcached 作为缓存6.读写分离等等7.优化数据库的结构 如何优化数据库的结构 1.拆分表：冷热数据分离把1个包
大型网站为了软解大量的并发访问，除了在网站实现分布式负载均衡，远远不够。到了数据业务层、数据访问层，如果还是传统的数据结构，或者只是单单靠一台服务器扛，如此多的数据库连接操作，数据库必然会崩溃，数据丢失的话，后果更是 不堪设想。这时候，我们会考虑如何减少数据库的联接，一方面采用优秀的代码框架，进行代码的优化，采用优秀的数据缓存技术如：memcached,如果资金丰厚的话，必然会想到假设服务器群，来
架构简介PolarDB-X 采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构进行设计，系统由4个核心组件组成。 计算节点（CN, Compute Node）计算节点是系统的入口，采用无状态设计，包括 SQL 解析器、优化器、执行器等模块。负责数据分布式路由、计算及动态调度，负责分布式事务 2PC 协调、全局二级索引维护等，同时提供 SQL 限流、三权分立等企业级
一、案例有一个客服工单系统，会从邮件服务器中获取客服邮箱收到的邮件，并且将这些邮件自动生成工单并自动分配给相应的客服组，每次客服人员从工单列表中选取一个工单进行处理，每处理一次就会产生一个工单处理记录，直到工单被客服关闭为止。 该系统已经运行了一年，在这一年中一共产生了一千万个工单和五千万条工单处理记录。因为所有工单和处理记录都存储在一个数据库中，因此每次客服查看工单列表时会很慢，但是客服还能忍受
一、 引言工作中，随着数据库表数据量的增大，我们会发现，对表数据的读写操作会变得越来越慢，有时候查询一条数据会耗费几十秒或几分钟才查出结果，甚至多点击几次查询还会出现宕机。这个时候，我们可能首先会想到通过对表结构、业务代码、索引、SQL语句等方面进行优化，以此来提高读写操作响应速度。然而，对于表数据量相对较大的情况，我们发现优化效果有限，并未达到预期效果。此时，我们可以考虑是否可以通冷热分离来提升
背景随着财经支付业务的快速发展，考虑到未来订单量持续增长，在线存储遇到更大的挑战，需提前做好规划。目前财经支付主要业务都是使用 mysql（InnoDB）作为数据存储，因历史订单信息访问频率低并占用了大量数据库存储空间，期望将历史数据跟生产最新交易数据进行分离，当前数据库保留最近一段时间的数据作为热库，历史交易存入另一个数据库压缩存储作为冷库(rocksdb)，即数据库冷热分离。此举将会极大的节省
分库：1、数据库分库而不是分表，分表需要考虑后期的查询问题，此外还需要注意分表的算法（哈希算法）。2、热数据只占全部数据的一部分，因此每次优先查询热库，以下情况才查询冷库 - 当查询条件未命中（结果集为空）时，查询冷库。 - 当查询条件部分命中时，查询冷库。3、为了区分部分命中和全部命中，可以在热库中建一张R表存放
相一、实验效果实现两台服务器主从复制二、准备工作两台虚拟机，10.0.0.10（主），10.0.0.100（从），且安装mysql，我以mysql5.47为例子（不会安装可以看我前面的博客），两者都创建了一个名为msb的数据库。...mysqlcreate database msb;三、实例配置1、更改主服务器my.cnf配置文件...shellvi /etc/my.cnf#在mysqld模块中添
1.前提这次数据库的冷热分离算是第二次做了 其实之前已经做过一次冷热分离了,涉及到数据库复制时,当时是趋近于业务的(后面会详细讲),整体来讲不是很好用,这次算是重构了吧 做的最终结果还是和前一次一样: 数据库中的订单数据,是每时每刻都在增加 我们认为3个月以内的数据,用户会频繁的操作,称为热数据 3个月以前的数据,基本上不会有修改的地方了,查询也是很少量的,我们称为冷数据 所以将现有数据库称之为生
转载
2023-09-15 11:48:14
149阅读
1. 对于预读机制以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页在经过优化的LRU链表方案下，预读机制以及全表扫描加载进来的一大堆缓存页，都会被放在LRU链表的冷数据区域的前面。假设这个时候热数据区域已经有很多被频繁访问的缓存页了，就会发现热数据区域还是存放被频繁访问的缓存页的，只要热数据区域有缓存页被访问，它还是会被移动到热数据区域的链表头部去。而预读机制和全表扫描加载进来的一大堆缓存页，此时都在冷数据区域
前提:1.原有库是mysql数据库,已经根据用户pin分片 2.每片是一主两从 3.主表已经分过表了 4.数据库所在服务器为4C8G 5.库中数据量已经超过千万,而且以每天3万多的数据持续增长,将来每天或许会更多 6.库内数据为订单数据，每时每刻都有新的订单产生，每个订单都要经历多个状态的变化，最终变成完成状态，每次变化状态，都会对数据库进行修改正题：现在这样的数据库，其实是完全可以支持现有业务，
查询分离适用场景：1.数据量大 2.所有数据都需要写 3.无法分离冷热数据 4.即使是冷数据，依然要读写保持更新因此没法冷热分离查询分离从三个方式去建设：1）同步建立2）异步建立3）binlog方式 1）同步建立： 优点：可以一定程度上保证主从数据的一致性，可以从库容灾。(也可以MQ建立) 缺点：更新数据的时候要等待从库备份回应，数据更改的效率
1. 基于冷热数据分离的思想设计LRU链表MySQL在设计LRU链表的时候，采取的实际上是冷热数据分离的思想。前面的问题，都是由于所有缓存页都混在一个LRU链表里，才导致的。真正的LRU链表，会被拆分为两个部分，一部分是热数据，一部分是冷数据，这个冷数据的比例是由 innodb_old_blocks_pct 参数控制的，它默认是37，也就是说冷数据占比 37%。LRU链表实际上看起来是下面这样子的
冷热分离本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说，就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。首先介绍一下业务场景。1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS（通过网络提供软件服务）系统，但是大客户只有两三家，最主要的客户是
目录一.冷热分离概念：二.解决方案：三.具体实现思路：四.难点： 业务背景：系统在使用的过程中随着业务数据量越来越多，已经超过了数据库中单表的承受能力，系统的瓶颈在数据库IO上，这时候可以通过冷热数据分离的方式来解决查询速度慢的问题。
MySQL主从复制技术与读写分离技术amoeba应用前言：眼下在搭建一个人才站点，估计流量会非常大，须要用到分布式数据库技术，MySQL的主从复制+读写分离技术。读写分离技术有官方的MySQL-proxy,阿里巴巴的Amoeba。Amoeba能在阿里巴巴这么大流量的平台投入使用并且执行稳定，Amoeba的性能是非常优越的。相信眼前事实，所以选择了Amoeba。一、名词解析1. 主从复制。
热备份：
热备份可在服务正常运行时进行数据的备份，但是时间长，需要大空间，如果备份时出错就麻烦了。
冷备份：
冷备
原创
2012-11-29 17:07:11
734阅读
冷热分离当数据库表数据体量大，即使是做了很多SQL层面的优化(索引、执行计划、优化语句、表结构设计)读写依然很慢可以考虑从冷热数据分离去提高速度热数据：对用户而言，是需要经常用到的数据。从数据获取后需要快速反应面向用户/系统使用，数据需要保持质量和稳定、有效。 在数据处理层面上也是优先的。 比如：在订单系统中，还未完成的订单中的数据可以认为是热数据，及时反应给用户/系统作查询比对处理&
转载
2023-08-08 21:53:02
472阅读
在某些应用场景中，随着时间的流逝，历史数据很少被访问，主要是访问新产生的数据。这种情况下会把很少访问的数据存储到IO比较慢的存储设备上，而把长期查询的数据存放到IO比较快的存储设备上面。比如，像网上交易系统，可以把几个月前的历史数据存放到机械硬盘上面，而把当月的数据存放到固态硬盘上面。从而让成本最优的情况下，提升用户体验。 pgo
