一、参考资料概览 :: ShardingSphere
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分库不分表、分库分表，主从分库分表分库不分表server: port: 8800m
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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 ...
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2021-08-03 09:21:00
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这篇文章主要介绍分库分表，以及分库分表带来的问题、# #分库分表的几种形式水平分库，本质
读写分离分散了数据库读写操作的压力，但没有分散存储压力， 当数据量达到千万甚至上亿条的时候，单台数据库服务器的存储能力会成为系统的瓶颈，主要体现在这几个方面： 1.数据量太大，读写的性能会下降，即使有索引，索引也会变得很大，性能同样会下降。 2.数据文件会变得很大，数据库备份和恢复需要耗费很长时间。
原创
2022-03-07 11:51:32
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数据库中间件之分库分表恭喜你，贵公司终于成长到一定规模，需要考虑高可用，甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素？拆分过程是复杂的，提前计划，不要等真正开工，各种意外的工作接踵而至，以至失控。本文意图打开数据库中间件的广度，而不考虑实现深度，至于库表垂直和水平分的概念和缘由，不做过多解释。所以此文面向的是有一定研发经验，正在寻找选型和拆分流程的专业人士。切入层次以下，范围界定在JAVA和M
原创
2021-04-15 17:27:42
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一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。数据量大就分表，并发高就分库。为什么要分库分表？如果是创业公司。比如注册用户20w,
每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑
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2021-06-07 21:04:09
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1、为什么要分库分表 当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。这时候，如果有联合查询的话，可能会卡死在那儿，甚至把系统给拖垮。 而分库分表的目的就在于此：减小数据库的负担，提高数据库的效率，缩短查询时间。另外，因为分库分表这种改造是可控的，底层还是基于RDBMS，因此整个数据库的运维体 ...
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2021-07-19 20:34:00
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利用中间件MyCat 客户端sharding-jdbc 优点: 解决了单库大数据,高并发的性能瓶颈 拆分规则封装好,对应用端几乎透明,开发人员无需关系拆分细节 提高了系统的稳定性和负载能力 缺点: 拆分规则很难抽象 分片事务一致性难以解决 二次扩展时,数据迁移,维护难度大,比如: 开始我们按照用户i ...
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2021-08-07 21:32:00
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一般来说，高并发、海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索等。
单库单表单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所
单库单表单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。单库多表随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。如果使用mysql,还有一个...
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2014-10-12 15:15:00
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数据库分库分表思路 精尽【分库分表】面试题 迁移到分库分表方式 一般来说，会有三种方式： 1、停止部署法。 2、双写部署法，基于业务层。 3、双写部署法，基于 binlog 。 具体的详细方案，可以看看如下两篇文章： 《数据库分库分表后，如何部署上线？》 《【面试宝典】如何把单库数据迁移到分库分表？
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2019-05-05 23:17:00
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单库单表 单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放
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2018-12-09 20:25:00
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1.分库分表的必要性分库分表技术的使用，主要是数据库产生了瓶颈，如单库的并发访问或单表的查询都超出了阈值。对系统使用造成一定的影响，不得已而产生的技术。通过分库分表技术来解决此类问题，但正因为使用此技术，会产生ACID一系列的问题，各类中间件解决此类问题各有各的优势。提示：如场景无必要，千万不要使用分库分表。2.分库分表的思路1、垂直区分垂直分库：从业务角度，一个库分成多个库，如把订单和用户信息分
原创
2022-04-27 11:01:02
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当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花时间会变长。业界公认MySql单表容量在1千万以上是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3-5之间。一旦数据库过于庞大，尤其是当写入过于频繁，非常难由一台主机支撑时，会面临到扩展瓶颈。1.数据切分 指通过某种特定的条件，
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2022-05-12 22:52:08
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