一、使用技术描述
spring-boot
1
2 org.springframework.boot
3 spring-boot-starter-parent
4 2.0.6.RELEASE
5
1
2 1.8
3 4.0.0-RC3
4 2.1.3
5 1.2.1
6
mybatis
1
2 org.mybatis.spring.boot
3 mybatis-spring-b
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2023-07-21 20:08:37
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问题 公司需要配置SQL Server数据库的读写分离，研究了SQL2005，SQL 2008实现读写分离存在的问题： 1.sqlserver所有读写分离基本上都无法实现时时数据同步。 2.发布订阅方式读写分离方式[快照、事务]也要具体看数据的操作频率以及更新上线率来决定。 3.日志传送读写分离方式虽然传送速度一般要优越与发布订阅方式，但是每次复制还原过来的日志 时候有一种独占数据模式会导致暂时
问题 公司需要配置SQL Server数据库的读写分离，研究了SQL2005，SQL 2008实现读写分离存在的问题： 1.sqlserver所有读写分离基本上都无法实现时时数据同步。 2.发布订阅方式读写分离方式[快照、事务]也要具体看数据的操作频率以及更新上线率来决定。 3.日志传送读写分离方式虽然传送速度一般要优越与发布订阅方式，但是每次复制还原过来的日志 时候有一种独占数据模式会导致暂时
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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# SQL Server 数据库分库分表指南
在现代应用程序中，数据库分库分表是一种常见的方案，特别是在处理大规模数据时。如果你刚入行，可以按照以下流程来学习如何实现 SQL Server 的分库分表。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|--------------------------|
| 1 | 规划
原创
2024-10-26 04:26:21
189阅读
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
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2024-07-04 19:50:11
399阅读
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
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2024-06-14 20:05:59
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在当今这个数据驱动的时代，使用“Python 数据库分库”作为解决数据增长和性能问题的策略越来越受到重视。随着应用程序的扩展和用户数量的增加，单一数据库实例往往会出现性能瓶颈，因此分库方法应运而生。本文将介绍分库的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展，以帮助你更好地理解和实施数据库分库的方案。
## 版本对比
在不同的数据库解决方案中，分库的特性不尽相同。下面是一些常见
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
1374阅读
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
SQL Server 数据库分表分库配置步骤及流程，通过分表分库操作减小数据库文件占用提升大容量数据库运行效率
原创
精选
2022-11-21 14:34:02
3222阅读
关于作者姚延栋一、数据库内核揭秘Greenplum 是最成熟的开源分布式分析型数据库(今年6月份预计发布的 Greenplum 6 之OLTP性能大幅提升，将成为一款真正的HTAP数据库，评测数据将于近期发布)，Gartner 2019 最新评测显示 Greenplum 在经典数据分析领域位列全球第三，在实时数据分析领域位列并列第四。两个领域中前十名中唯一一款开源数据库产品。这意味着如果选择一款基
# Java数据库分库分表的科普文章
在现代大型应用中，随着数据量的持续增长，无论是性能还是管理都给我们带来了挑战。为了应对这些挑战，常见的做法是采用分库分表技术。本文将为大家介绍分库分表的原理以及其在Java项目中的实现方法。
## 什么是分库分表
分库分表是将数据按一定规则分散在不同的数据库和表中，以达到负载均衡和提高查询效率的目的。例如，当用户数据量达到千万级时，单个库中的表可能会变得
为什么要数据库分区：通过对大型表或索引进行分区，可以具有以下可管理性和性能优点。可以快速、高效地传输或访问数据的子集，同时又能维护数据收集的完整性。 可以更快地对一个或多个分区执行维护或数据保留操作。 可以根据经常运行的查询类型提高查询性能。数据库数据太大影响查询速度，可以将数据库进行横向按时间切割存储。分区步骤：1；建立分区几个分区建立几个--第一步:
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2023-09-09 00:02:36
349阅读
ALTER TABLE…ADD PARTITION参考：如何使用ALTERTABLE…ADDPARTITION命令添加分区_云原生关系型数据库 PolarDB O引擎-阿里云帮助中心ALTER TABLE…ADD PARTITION命令用于将分区添加到现有的分区表中。语法介绍使用ALTER TABLE…ADD PARTITION命令把分区添加到现有的分区表中。语法如下：ALTER TABLE ta
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2024-01-08 21:03:26
114阅读
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
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2024-04-10 14:51:07
218阅读
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：&
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2024-01-17 07:43:49
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ORM框架分库分表已实现了 只分表(根据指定字段) 点我查看demo 只分库(根据指定字段) 点我查看demo 既分库又分表(根据相同的字段) 点我查看demo 上面几点之前我在博客中已经写了使用介绍，点我查看 最近我完善了分库分表功能： 分库和分表可以指定不同的字段 首先看下配置上是如何配置的 在 ...»网上有很多介绍分库分表的文章，方法很多： 分区表切分 垂直切分 水平切分 区间切分 取模切
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2024-09-02 18:01:42
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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
297阅读
2评论
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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