数据库分区、分表、分库，读写分离分区就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的。分区的实现方式（简单）mysql5 开始支持分区功能CREATE TABLE sales (
id INT AUTO_INCREMENT,
amount DOUBLE NOT NULL,
order_day DATETIME NOT NULL,
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2023-06-05 20:18:44
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一、分库分表的原因MySQL单机能力有限百万级表可以通过主从、读写分离、优化索引等方式解决性能问题千万级表时，性能开始下降，成为系统瓶颈需要做数据切分（Sharding），使用分布式的思路解决性能问题二、切分方式1、垂直切分(1) 垂直分库 根据业务内容将不同的业务数据分库保存，彼此之间通过API接口获取数据。(2) 垂直分表 即宽表拆分，减少每条数据的
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2023-08-01 21:37:17
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目录准备四个数据库 （docker中）配置主从配置mycat数据源全局表配置分片表配置（重点） 分库分表目的：解决高并发，和数据量大的问题。分库：将一个库的数据拆分到相同的库中分表：将一个表的数据放到多个表中拆分方式：1、垂直拆分：垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。特点：①每个库的表结构都不一样；②每个库的数据也不一样；③所有库的并集是全量数据。 垂直分表：
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2023-07-27 22:03:26
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因为如果一个网站业务快速发展，那这个网站流量也会增加，数据的压力也会随之而来，比如电商系统来说双十一大促对订单数据压力很大，Tps十几万并发量，如果传统的架构（一主多从），主库容量肯定无法满足这么高的Tps，业务越来越大，单表数据超出了数据库支持的容量，传统的数据库性能瓶颈，必须做数据库切分优化。数据库连接数不够需要分库，表的数据量大，优化后查询性能还是很低，需要分表。
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2023-07-04 09:46:31
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MySQL的分库分表1、问题分析 随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。 请求数据太多，带宽 不够，网络IO瓶颈。CPU瓶颈：排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源，请求数太多，CPU出 现瓶颈。为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库
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2023-07-28 23:07:31
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项目开发中，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。以至于查询变慢，而且由于表的锁机制导致应用操作也受到严重影响，出现了数据库性能瓶颈。当出现这种情况时，我们可以考虑分库分表，即将单个数据库或表进行拆分，拆分成多个库和多个数据表，然后用户访问的时候，根据一定的算法与逻辑，让用户访问不同的库、不同的表，这样数据分散到多个数据表中，减少了单个数据表的访问压力。提升了数据库访问性能。下面
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2024-05-31 12:06:05
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这篇文章主要介绍了MySQL数据库优化之分表分库操作,结合实例形式详细分析了mysql数据库分表分库垂直拆分、水平拆分相关原理以及应用案例,需要的朋友可以参考下。本文实例讲述了MySQL数据库优化之分表分库操作。分享给大家供大家参考，具体如下：一、分表分库1、垂直拆分垂直拆分就是要把表按模块划分到不同数据库表中（当然原则还是不破坏第三范式），这种拆分在大型网站的演变过程中是很常见的。当一个网站还在
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2023-06-24 16:33:59
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一.数据库瓶颈1.1IO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 -> 分库和垂直分表第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库1.2CPU瓶颈第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的
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2023-06-22 22:41:31
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前言公司最近在搞服务分离，数据切分方面的东西，因为单张包裹表的数据量实在是太大，并且还在以每天60W的量增长。 之前了解过数据库的分库分表，读过几篇博文，但就只知道个模糊概念， 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的。今天看了一下午的数据库分库分表，看了很多文章，现在做个总结，“摘抄”下来。（但更期待后期的实操） 会从以下几个方面说起： 第一部分：实际网站发展过程中面临的问题。 第
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2023-08-24 20:17:55
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因产品推广发展，业务对数据库的访问压力变大（数据库为虚拟机），单表已无力支撑，综合考虑对主要的大表做了分库分表。本文简要介绍分库分表实现过程。一、分库分表技术选型数据库使用的是MySQL，分库分表方式最终从“基于Mycat中间件分库分表”和“基于ShardingJDBC分库分表”中二选一。因业务目标TPS较高，考虑到Mycat本身也可能成为分库分表的瓶颈（访问模型如图），最终采用了Sharding
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2023-10-28 09:51:57
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分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力,突破网络IO,硬件资源,连接数的瓶颈,但同时也带来了一些问题.一.事务一致性问题由于分库分表把数据分布在不同的库甚至不同服务器,不可避免带来分布式事务的问题.二.跨节点关联查询在没有分库前,我们检索商品时可以通过以下SQL对店铺信息进行关联查询:SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
FROM [商品信息]
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2023-11-03 06:57:20
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1. 我们为什么需要分库分表在分库分表之前，就需要考虑为什么需要拆分。我们做一件事，肯定是有充分理由的。所以得想好分库分表的理由是什么。我们现在就从两个维度去思考它，为什么要分库？为什么要分表？1.1 为什么要分库如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这两方面来看：磁盘存储业务量剧增，MySQL单机磁盘容量会撑爆，拆成多个数据库，磁盘使用率大大降低。并发连接支
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2023-08-09 10:54:58
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一、分表：
水平分表：根据条件把数据分为N个表（例如：商品表中有月份列，则可以按月份进行水平分表）。
使用场景：一张表中数据太多，查询效率太慢。
当需要同时查询被水平分表的多张表时：
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2023-07-13 07:09:18
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分表分库垂直拆分垂直拆分就是要把表按模块划分到不同数据库表中（当然原则还是不破坏第三范式），这种拆分在大型网站的演变过程中是很常见的。当一个网站还在很小的时候，只有小量的人来开发和维护，各模块和表都在一起，当网站不断丰富和壮大的时候，也会变成多个子系统来支撑，这时就有按模块和功能把表划分出来的需求。其实，相对于垂直切分更进一步的是服务化改造，说得简单就是要把原来强耦合的系统拆分成多个弱耦合的服务，
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2023-08-23 20:57:24
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提起分库分表，对于大部分服务器开发来说，其实并不是一个新鲜的名词。随着业务的发展，我们表中的数据量会变的越来越大，字段也可能随着业务复杂度的升高而逐渐增多，我们为了解决单表的查询性能问题，一般会进行分表操作。同时我们业务的用户活跃度也会越来越高，并发量级不断加大，那么可能会达到单个数据库的处理能力上限。此时我们为了解决数据库的处理性能瓶颈，一般会进行分库操作。不管是分库操作还是分表操作，我们一般都
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2024-01-18 17:12:39
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提起分库分表，对于大部分服务器开发来说，其实并不是一个新鲜的名词。随着业务的发展，我们表中的数据量会变的越来越大，字段也可能随着业务复杂度的升高而逐渐增多，我们为了解决单表的查询性能问题，一般会进行分表操作。同时我们业务的用户活跃度也会越来越高，并发量级不断加大，那么可能会达到单个数据库的处理能力上限。此时我们为了解决数据库的处理性能瓶颈，一般会进行分库操作。不管是分库操作还是分表操作，我们一般都
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2023-12-05 10:11:15
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一、Mysql分库分表方案1.为什么要分表：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。2
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2023-07-18 10:17:42
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mysql 设计三范式第一范式:表的列的具有原子性,字段不可再分解；（原子性）第二范式:在第一范式的基础上,要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分；一个表必须有唯一主键；（最小单元）第三范式:在第二范式的基础上，要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主键字段。表关联要使用主键关联；（不冗余）sharding- 数据库分库 分表 分区一、分库 分表1、业务分库：按业务将不同表放进不
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2023-07-17 22:58:41
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为什么要分库分表在业务场景中，mysql的单表数据量出现在千万级左右查询数据就会出现瓶颈。在各种优化后，可以考虑对数据库进行拆分。 1.水平拆分：就是把一张表的数据拆成两张表2.垂直拆分：将表中的某些字段，单独拆分出来，并通过某个字段和原表建立联系分库分表常用思路1.hash取模方案 hash的方案就是对指定的路由key（通常为主键id）对分表总数进行取模。 优点：某个表不会出现热点问题（某个表被
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2023-06-22 22:41:44
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一、分库分表前的问题1、用户请求量太大因为单服务器TPS，内存，IO都是有限的。 解决方法：分散请求到多个服务器上； 其实用户请求和执行一个sql查询是本质是一样的，都是请求一个资源，只是用户请求还会经过网关，路由，http服务器等。2、单库太大单个数据库处理能力有限；单库所在服务器上磁盘空间不足；单库上操作的IO瓶颈 解决方法：切分成更多更小的库3、单表太大CRUD都成问题；索引膨胀，查询超时
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2023-08-29 21:33:09
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