常见的分库方式有水平性和垂直性。一般来说，就是按照用户属性（地市或者ID的hash）进行分库，或者按照业务功能块进行分库。水平分库方式：主要根据用户属性（如地市）拆分物理数据库。一种常见的方式是将全省划分为个大区。垂直分库方式：根据业务维度和数据的访问量等，进行数据的分离，剥离为多个数据库。例如，将一些公用的配置信息存储到一个数据库中进行单独维护。
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2018-06-27 15:29:00
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# Django Redis 分库
## 什么是 Django Redis 分库
在开发 Web 应用程序时，通常会使用关系型数据库来存储数据。然而，有时候单一的数据库可能无法满足需求，特别是在面对大规模数据或高并发访问的情况下。为了提高性能和扩展性，我们可以将数据库分为多个部分，每个部分称为一个数据库分库。Django 是一个流行的 Python Web 开发框架，而 Redis 是一个开源
原创
2024-04-10 03:46:46
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项目环境：192.168.8.30 mycat192.168.8.31 node1192.168.8.32 node2192.168.8.33 node3三个节点MySQL均为单实例一、创建测试数据node1123456789create database testdb1;create table testdb1.t01(name1 varchar(40),name2 varchar(40
原创
2021-04-10 10:07:39
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前面已经介绍过，垂直分库是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用。接下来看一下如何使用Sharding-JDBC实现垂直分库。(1)创建数据库创建数据库user_db 的t_user表中 CREATE TABLE`t_user`( `us
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2020-02-16 14:17:00
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Mycat之——实现MySQL垂直分库数据库架构演化对于一个早期的商城系统来说，由于业务量不太大，数据承载压力不高，我们可以将所有的数据放在一台MySQL服务器上，此时的数据库架构就类似于下图所示。随着业务量的不断增加，数据库的压力越来越大，此时我们可以将MySQL做成主从复制集群，使用Mycat完成MySQL的读写分离，其中，MySQL主库作为写库，MySQL从库作为读库，此时的数据库架...
原创
2022-04-22 13:33:16
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Mycat之——实现MySQL垂直分库数据库架构演化对于一个早期的商城系统来说，由于业务量不太大，数据承载压力不高，我们可以将所有的数据放在一台MySQL服务器上，此时的数据库架构就类似于下图所示。随着业务量的不断增加，数据库的压力越来越大，此时我们可以将MySQL做成主从复制集群，使用Mycat完成MySQL的读写分离，其中，MySQL主库作为写库，MySQL从库作为读库，此时的数据库架...
原创
2020-03-01 15:15:40
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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。
原创
2021-12-31 13:07:17
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路由策略# -*- coding: utf-8 -*-from django.conf import settingsclass DatabaseAppsRouter(object): """ A router to control all database operations on models for different databases. In case an a
原创
2022-12-06 08:49:25
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分库分表是什么 下边以电商系统中的例子来说明，下图是电商系统卖家模块的表结构： 通过以下 SQL 能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息： SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]FROM [商品信息] p LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地 ...
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2021-08-25 14:47:00
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GitHub使用关系型数据库是如何做垂直分库的
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2021-12-31 14:10:05
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golang 数据库框架 我已经将Go投入生产已经有一段时间了，非常享受它的快速和可靠。 较小的构建体大小，go例程提供的并发性以及您可以直接在机器上运行构建体的事实使Golang变得非常可爱。 标准软件包的性能如此之好，以至于您可以创建可用于生产环境的微服务，而无需任何外部库或框架。 但这并不意味着Go中没有提供更大灵活性或更快速度的框架，它们根本不是首选。 如果您向Go开发人员询问可以使用
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2024-08-08 14:59:39
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在高并发、大数据量的业务场景下，单个MySQL数据库实例往往难以承载海量数据和高频访问，导致性能下降、响应延迟增加，甚至出现系统瓶颈。本文将以“解决单表数据量过大引发查询性能下降”为技术痛点，围绕问题-方案-效果框架，深入解析MySQL中常见的两种分库分表策略——垂直拆分与水平拆分。
问题：单表数据量过大导致查询性能下降
现象描述：
随着业务发展，某些核心业务表（如订单表、用户行为日志表）的数
目标：t_order0/1表数据存放在数据库db0;t_order_item0/1表数据存放在数据库db1中； 建表语句： 数据库db0: CREATE TABLE `t_order0` ( `order_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_i ...
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2021-09-18 17:03:00
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作者...
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2019-05-08 08:53:00
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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，
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2022-03-24 14:47:47
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垂直分库按照业务进行拆分，例如可以将商品表，订单表，用户表单独放一个数据库中水平分库将一个数据库的结构复制一份，然后在存取得时候可以根据主键id % 拆分得库个数n 利用余数将数据存在指定的数据库中垂直分表将表中字段较大的字段取出
原创
2022-03-01 10:20:02
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垂直分库按照业务进行拆分，例如可以将商品表，订单表，用户表单独放一个数据库中水平分库将一个数据库的结构复制一份，然后在存取得时候可以根据主键id % 拆分得库个数n 利用余数将数据存在指定的数据库中垂直分表将表中字段较大的字段取出，单独列一张表，这个时候只需要一个主键来表示垂直分表前之间的关系水平分表将数据量过多的表进行水平拆分，有些表可能几百万条记录，将表的数据量通过拆表来降低数据量(指的是行数)应用场景数据库设计设计阶段：①：数据库设计时就需要考虑垂直分库和垂直分表上线后②：当
原创
2021-08-07 12:28:58
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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IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求
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2021-03-28 10:28:49
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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
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2021-06-25 14:40:30
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使用python+BeautifulSoup完成爬虫抓取特定数据的工作，并使用Django搭建一个管理平台，用来协调抓取工作。
因为自己很喜欢Django admin后台，所以这次用这个后台对抓取到的链接进行管理，使我的爬虫可以应对各种后期的需求。比如分时段抓取，定期的对已经抓取的地址重新抓取。数据库是用python自带的sqlite3，所以很方便。
这几天正好在做
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精选
2012-03-19 10:33:39
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