一、数据的垂直切分概念：数据的垂直切分，也可以称之为纵向切分。将不同的表分散到不同的数据库主机中。一个应用系统，总体功能肯定是由很多个功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一个或者多个表。在架构设计中，各个功能模块相互之间的交互点越统一越少，系统的耦合度就越低，系统各个模块
原创
2021-07-20 10:05:31
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1.可分为两种 一：垂直切分：按照业务、模块功能进行切分，不同的功能模块的数据存在不同的数据库中。要求各模块耦合度越低越好。优点：1、使业务更清晰。拆分规则简单2、减少了表与表的IO竞争缺点：1、不能解决单表过大的问题2、应用模块耦合度高，无法拆分。二：水平拆分按照某种规则对表中数据按行拆分 优点：1、解决单表过大问题2、应用改动少缺点： 1.跨库查询不易实现。
原创
2021-04-21 21:55:14
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1 何谓数据切分
无论数据的 Sharding 还是数据的切分，其实质都是一样的。简单来说，就是指通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。数据的切分同时还可以提高系统的总体可用性，因为单台设备 Crash 之后，只有总体数据的某部分不可用，而不是所有的数据。
数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类
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精选
2011-07-06 10:02:59
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垂直拆分:专库专用。 一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面。 水平拆分:垂直拆分后遇到单机瓶颈，可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是：垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。相对于垂直拆分，水平拆分不是将表的数据做分类，而是按照某个字段的...
原创
2021-08-26 10:16:20
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垂直拆分:专库专用。 一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面。 水平拆分:垂直拆分后遇到单机瓶颈，可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是：垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。相对于垂直拆分，水平拆分不是将表的数据做分类，而是按照某个字段的...
原创
2022-03-25 14:52:40
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HiveDB是一个用来横向切分mysql数据库的开源框架，构建一个高性能和可扩展的基于mysql的系统需要大量的系统设计经验和良好的代码的实现，一个比较好的策略是将你的数据横向切分在多个server上，HiveDB就是个不错的选择
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2014-04-03 14:42:00
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在大中型项目中，在数据库设计的时候，考虑到数据库最大承受数据量，通常会把数据库或者数据表水平切分，以降低单个库，单个表的压力。我这里介绍两个我们项目中常用的数据表切分方法。当然这些方法都是在程序中使用一定的技巧来路由到具体的表的。首先我们要确认根据什么来水平切分？在我们的系统（SNS）中，用户的UI
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2016-07-11 14:10:00
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当我们面对海量数据的时候，单机数据存在性能瓶颈的时候，我们应该如何拆分？
原创
2021-04-23 17:52:07
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在大中型项目中，在数据库设计的时候，考虑到数据库最大承受数据量，通常会把数据库或者数据表水平切分，以降低单个库，单个表的压力。我这里介绍两个我们项目中常用的数据表切分方法。当然这些方法都是在程序中?使用一定的技巧来路由到具体的表的。首先我们要确认根据什么来水平切分？在我们的系统（SNS）中，用户的UID贯穿系统，唯一自增长，根据这个字段分表，再好不过。
方法一：使用MD5哈希
做法是对UID进
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2012-11-12 11:58:31
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# SQL Server数据库切分
## 1. 介绍
在处理大型数据的时候，数据库的性能和可扩展性非常重要。当数据库中的数据量增加时，单一的数据库可能无法满足需求，因此需要将数据切分到多个数据库中，以提高性能和可扩展性。在SQL Server中，切分数据库可以通过水平切分和垂直切分来实现。
## 2. 水平切分
水平切分是将数据库中的数据按照某个规则分散到多个数据库中，以减轻单个数据库的负
原创
2023-07-21 10:25:39
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1、垂直切分 按业务去区分，每一种业务一个数据库，不同的业务之间禁止join联查 例如：业务库切分为订单库和商品库 优点： 拆分后业务清晰、拆分规则明确 系统之间容易扩展和整合 数据维护简单 缺点： 部分业务表无法join，只能通过接口调用，提升了系统的复杂度。 夸库事务难以处理 垂直切分后，某些业
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2020-11-10 16:43:00
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在生产环境中，由于业务的增长或者业务的拆分，DBA经常需要拆库操作。那么我们常见的拆库手段有哪些呢？我这里提供几种解决办法：1. 使用mysqldump 把表逻辑倒出，然后再source 到其它地方2. 使用xtrabackup 把表、或者库逻辑备份出，然后再recovery出一个实例3. 使用MySQL自带的表空间转移（Transport）［这个需要MySQL 5.6.6 以上版
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2023-06-10 10:24:53
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一，用户中心，以用户数据为例User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname, …) 其中uid为主键id，其它字段为用户属性此方案架构在业务初期单表单库能够搞定，但是随着业务量的迅速增长，数据量越来越大时，这时候就需要对数据库进行水平拆分了，常见的水平切分算法有“范围法”和“哈希法”。1，范围发：以用户的uid主键为范围规则划分 •user-db0
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2024-10-15 17:10:46
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在大中型项目中，在数据库设计的时候，考虑到数据库最大承受数据量，通常会把数据库或者数据表水平切分，以降低单个库，单个表的压 力。我这里介绍两个我们项目中常用的数据表切分方法。当然这些方法都是在程序中使用一定的技巧来路由到具体的表的。首先我们要确认根据什么来水平切分？ 在我们的系统（SNS）中，用户的UID贯穿系统，唯一自增长，根据这个字段分表，再好不过。
方法一：使用MD5哈希
做
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2013-12-01 01:36:00
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在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
原创
2022-03-24 11:30:58
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在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
原创
2021-07-07 14:14:46
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C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.SQLEXPRESS3\MSSQL\DATA D:\sqlserver\MSSQL12.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA
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2023-05-27 11:29:03
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一、前言 在上一篇博客中，小编向大家介绍了一下mycat和数据库切分的一些知识，具体实践还是要亲手实践，在项目中
原创
2023-05-06 17:16:36
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# 如何解决mysql数据库主键为字符串时切分效率低下的问题
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(问题描述) --> B(原因分析)
B --> C(解决方案)
C --> D(具体步骤)
D --> E(代码实现)
```
## 2. 问题描述
在mysql数据库中，当主键设置为字符串类型时，如果数据量庞大，可能会导致切
原创
2024-05-13 04:58:40
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一、前言数据库是每个系统都不可缺少的东西，里面记录了系统各种数据资料。但是如今的
原创
2023-05-06 16:15:44
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