最近做的一个项目，数据库考虑到以后的水平扩展等要求，所以打算采用进行数据的分库设计。数据进行分库的同时，程序开发的难度和复杂度自然随之上升。现在的项目中只是实现了最简单的一种分库设计，在网上看过一些资料，和又拍网的架构差不多吧，但是数据迁移方面的设计，暂时还没有考虑到。设计一个既高效，又方便开发和以后运维的框架，难度不小。淘宝的几个产品也正在开发过程中，加上
原创
2013-02-17 10:43:56
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1、背景在项目组件的开发中，统计模块使用的表数据量较大，影响查询性能，需要进行分表处理。本文将介绍PostgreSql数据库表分区的策略以及其在巡查考评组件开发中的应用。2、术语解释主表：该表是创建子表的模板，它是一个正常的普通表，但是正常情况下它并不存储任何数据。子表/分表：这些表继承并属于一个主表，子表中存储所有的数据。3、问题分析3.1 PostgreSql如何分表数据库表分区把一个大的物理
昨天新项目上线，数据库最初的逻辑是根据UID 取模分库分表。（ps 在测试环境下还是使用的单库单表），结果上线第二天，发现所有的数据都存在于一个库中。 以上我们可以先不给出解决方式： 原因很简单，应用端没有分库分表的逻辑（开发人员的离职，导致该部分空白）。 DBA没有检查数据的均衡（其实这个时
原创
2012-10-25 18:50:00
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一、分库分表的背景在数据爆炸的年代，单表数据达到千万级别，甚至过亿的量，都是很常见的情景。这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了，select个半天都出不来数据，这时候业务已经难以维系。不得已，分库分表提上日程，我们的目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。二、如何进行数据切分数据切分（Sharding），简单的来说，就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个
随着业务的发展，数据库的数据量也越来越大，数据慢慢达到GB,TB级别，获取数据的效率越来越慢，简单的数据库分区以及单个数据服务器已经不能满足数据的增长，这个时候我们就需要用到数据库集群了，有了数据库的集群肯定会涉及到数据库的分库分表操作数据库的分库分表操作又统称为数据库分片，其分为垂直拆分和水平拆分，我们先在下面介绍下分库分表的概念： 分库：&
一. 数据切分
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多
一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维 度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。 数据库分布式核 ...
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2021-09-02 15:39:00
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降低查询对服务器的压力。遵循分区规则写sql，不符合规则性能反而下降。单实例数据文件无法分布式存储，无论怎样分区...
原创
2023-02-21 09:01:55
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随着业务的发展，单库单表难以满足我们对性能的要求，在分库之前，可能我们经历了sql调优、索引优化、数据库
原创
2023-03-01 09:54:28
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http://www.mycat.io/ 重点使用 mycat 中间件
原创
2021-08-13 16:25:49
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本质 当业务的增长导致数据库瓶颈的时候，一种解决瓶颈的手段。分库分表的核心是创建一个对业务透明的逻辑大表，隔离存储的负载度，进而实现在业务应用眼里的无限存储！ 分表 分表解决的是：过大的数据表影响计算速度的问题，比如单表上亿，那么拆成十个表，必然会比一个表更快，用了一部分计算落表时间，来换取单表计算 ...
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2021-07-19 00:03:00
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1、分库分表架构关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维 度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分...
原创
2021-06-04 21:32:02
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一 为什么要分库分表1.单表数据量过大，会极大的影响sql的执行性能2.磁盘容量有限3.单表无法承受高并发。一般一个库最多支撑并发量2000（并发量为1000的时候就要考虑扩容）二 常见的分库分表中间件sharding-jdbc：当当开源的，属于client层方案。确实之前用的还比较多一些，因为SQL语法支持也比较多，没有太多限制，而且目前推出到了2.0版本，支持分库分表...
原创
2021-06-11 21:37:03
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数据库分表分库的原则数据切分关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据
数据库支持纯文本只能够实现一些简单有限的功能。如果想要实现自动序列化，也可以使用 shelve 模块和 pickle 模块来实现。但是，如果想要自动的实现数据并发访问，以及更标准，更通用的数据库(database)存储方式还是使用数据库。python数据库API很多支持SQL标准的数据库在Python中都有对应的客户端模块。为了在提供相同功能(基本相同)的不
## Hive数据库分库与不分库区别
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以对大规模数据进行存储和分析。在使用Hive进行数据处理时，我们通常会涉及到数据库的分库（partitioning）和不分库两种方式。下面将详细介绍这两种方式的区别，并给出相应的代码示例。
### 不分库
在Hive中，不分库即是将数据存储在同一个库中，不进行任何分区操作。这种方式在数据量较小、查询需求简单
mysql数据库分库备份脚本
版本1
for dbname in `mysql -uroot -poldboy123 -e "show databases;" |grep -Evi "database|informa|perfor"`
do
mysqldump -uroot -poldboy123 --events -B $dbname|gzip >/opt/bak/${dbname}_bak.sql.gz
done
原创
2016-12-04 19:51:55
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来源：cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html
一. 数据切分
二. 分库分表带来的问题
三. 什么时候考虑切分
四. 案例分析
五. 支持分库分表中间件
六. 参考
一. 数据切分
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很
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2021-06-23 12:56:33
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