红帽（Red Hat）是一家总部位于美国的开源软件公司，以提供企业级 Linux 发行版为主要业务。Linux 作为一种开源操作系统，被广泛应用于企业服务器和云计算环境中，而红帽的发行版则被认为是最稳定和可靠的选择之一。
随着互联网和移动应用的快速发展，大量数据被存储和处理，传统的数据库管理系统往往无法满足需求。在这种情况下，分表技术成为了一个重要的解决方案。分表即将数据库表按照一定规则分割成多
原创
2024-03-29 11:29:42
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MigrationsDjango中对Model进行修改是件麻烦的事情，syncdb命令仅仅创建数据库里还没有的表，它并不对已存在的数据表进行同步修改,也不处理数据模型的删除。 如果你新增或修改数据模型里的字段,或是删除了一个数据模型，你需要手动在数据库里进行相应的修改或者使用South。Django 1.7中已经集成了South的代码，提供了3个新命令：migrate: 用于执行迁移动作，具有sy
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2024-02-15 15:07:19
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文章目录一、ShardingProxy快速使用1、ShardingProxy部署2、ShardingProxy使用3、ShardingProxy的服务治理4、Shardingproxy的其他功能5、ShardingProxy的SPI扩展二、ShardingSphere总结三、与其他相关产品的对比 一、ShardingProxy快速使用 ShardingProxy的功能同样是分库分表，但是他是一个
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2024-08-27 08:25:43
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分库：
由单个数据库实例拆分成多个数据库实例，将数据分布到多个数据库实例中。分表：由单张表拆分成多张表，将数据划分到多张表内。一、分库1、垂直分库
纵向切库，太经典的切分方式，基于表进行切分，通常是把新的业务模块或集成公共模块拆分出去。特点：
每个库的表都不一样；
表不一样，数据就更不一样了~ 没有任何交集；
每个库相对独立，模块化；场景：
可以抽象出单独的业务模块时，可以抽象出公共区时（如字典、
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2023-08-08 12:41:13
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ShardingCore ShardingCore 是一个支持efcore 2.x 3.x 5.x的一个对于数据库分表的一个简易扩展,当然也支持不分表的普通使用,.Net下并没有类似mycat或者sharding-jdbc之类的开源组件或者说有但是并没有非常适用的或者说个人在用过后有一些地方因为限制没法很好使用所以决定自己开发这个库,目前该库暂未支持分库(未来会支持),仅支持分表,该项目的理念是
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2023-12-21 21:50:05
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postgreSQL数据自动分区分表今天客户反馈说，系统有个模块访问有点慢。于是乎点进去瞅一瞅；发现有一个表是存储同步过来的实时数据；数据量已经到了千万的级别了。因此想说给这个表做个分区。这个项目用的数据库是PG；但由于我之前基本都是在用mysql的数据库；所以度年了一下PG的分表。网络上还是有蛮多的。发帖只是为了做个笔记，便于自己以后查阅！！！贴上代码-- my_table为要分区的源表
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2024-03-27 12:27:41
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Django生成数据库表结构 我们对于数据库的操作，于app里的models.py文件中编写，当我们编写时，首先得在工程中是settings上找到INSTALLED_APPS中添加下图，创建app名叫啥就填啥然后我们打开models.py文件，首先 class创建数据库括号内必填models和Model，然后下方即创建数据类型，CharField即字符串即该值的类型，常用的有数字 字符串 时间，m
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2023-07-11 00:31:30
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1，创建项目test03进入虚拟环境py3_space01。workon py3_space01创建项目test03。django-admin startproject test03打开test03/settings.py文件，找到DATABASES项，默认使用SQLite3数据库2，mysql数据库创建及配置修改为使用MySQL数据库，代码如下:将引擎改为mysql，提供连接的主机HOST、端口
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2023-08-28 20:53:37
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阅读本章节前你需要先阅读了 Django 模型 进行基础配置及了解常见问题的简介方案。一、单表示例接下来我们重新创建一个项目 app01:django-admin.py startproject app01接下来在 settings.py 中找到INSTALLED_APPS这一项，如下：INSTAL
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2020-06-20 19:44:00
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从网上下载的一些数据，excel表格，xml文件，txt文件等有时候我们想把它导入数据库，应该如何操作呢？以下操作符合 Django版本为 1.6 ，兼顾 Django 1.7, Django 1.8 版本，理论上Django 1.4, 1.5 也没有问题，没有提到的都是默认值备注：你可能会问数据从哪儿来的，比如你用python从以前的blog上获取过来的，想导入现在的博客，或者别人整理好的数据，
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2023-09-14 18:34:32
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前言Github：https://github.com/HealerJean博客：http://blog.healerjean.com1、开始D
原创
2022-08-31 19:56:47
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分库分表中间件 MyCat 官方地址：https://mycat.org.cn MyCat 是一个要部署在服务器上的软件，类似于 Proxy，使用 MyCat 需要有一定的运维能力。 ShardingSphere 官方地址：http://shardingsphere.apache.org/index
原创
2021-10-16 14:00:00
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sqlalchemy外键：分表后如果不做约束，与分表后不相符的值也可以插入，为了制约这种行为所以就出现了外键关联，一个字段外键关联到分表的那个字段后，必须输入那个字段中有的值 一对多多对多 sqlalchemy 中的方法：from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative impo
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2024-05-16 17:57:15
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分区和分表的区别参考：1.merge存储引擎来实现分表 merge分表，分为主表和子表，主表类似于一个壳子，逻辑上封装了子表，实际上数据都是存储在子表中的。创建分表：CREATE TABLE `fen_01` ( `id` INT(11) primary key NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(45) NULL)
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2023-08-28 09:16:31
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关于分表：顾名思义就是一张数据量很大的表拆分成几个表分别进行存储。我们先来大概了解以下一个数据库执行SQL的过程：接收到SQL --> 放入SQL执行队列 --> 使用分析器分解SQL --> 按照分析结果进行数据的提取或者修改 --> 返回处理结果。在这个过程中一般比较花时间的是在队列里的等待时间和执行时间。归根到底就是执行时间，执行时间减少了等待时间自然就变短了。为了保
1. 本文目标1.1 使用sharding-sphere提供的 sharding-jdbc-spring-boot-starter 分表组件去和JPA项目集成。1.2 实现自己的分表算法(使用行表达式取模+自定义算法两种)。1.3 分库本文不做研究，原理都一样。2. 项目搭建application.properties:spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
sp
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2023-10-19 13:53:52
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一、什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。如：某用户表的记录超过了1000万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。二、为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性，可管理性和提高数据库效率。分区的一些优点包括：1)、与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的
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2023-08-16 06:23:52
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为什么要分表？我们的数据库数据越来越大，随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询书读变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。什么是分表？分表是将一个达标按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，每个表都对应三个文件，.MYD数据文件、.MYI索引文件、.frm表结构文件。这些表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同主机的不同的磁盘上。App读写的时候根据事先
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2024-01-21 10:26:21
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划分指的是将逻辑上的一个大表分成一些小的物理上的片。划分有很多益处：1、在某些情况下查询性能能够显著提升，特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时。划分可以取代索引的主导列、减小索引尺寸以及使索引中访问压力大的部分更有可能被放在内存中。 2、当查询或更新访问一个分区的大部分行时，可以通过该分区上的一个顺序扫描来取代分散到整个表上的索引和随机访问，这样可以改善性能。ALTER TAB
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2024-03-06 14:58:20
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传统的分库分表都是在应用层实现，拆分后都要对原有系统进行很大的调整以适应新拆分后的库或表，比如实现一个SQL中间件、原本的联表查询改成两次查询、实现一个全局主键生成器等等。而下面介绍的MySQL分区表是在数据库层面，MySQL自己实现的分表功能，在很大程度上简化了分表的难度。介绍 对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表实现。也就是说，对于原
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2024-05-16 17:52:09
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