一、背景提起分库分表，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
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2024-01-10 12:49:58
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水平分表 水平分表是将数据分别均匀的分配到多张表结构相同的表中，以减小单表的查询和读写压力。数据分配策略 通过取模的方式将数据分配到不同的表。例如：一共3张表，id%3结果就是分配的表序号。遇到的问题跨表直接连接查询无法进行我们需要统计数据的时候如果数据持续增长，达到现有分表的瓶颈，需要增加分表，此时会出现数据重新排列的情况解决方案第1，2点可以通过增加汇总的冗余表，虽然数据量很大，但是可以用
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2024-01-08 13:40:57
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一、SQL查询优化(重要)1.1 获取有性能问题SQL的三种方式通过用户反馈获取存在性能问题的SQL；通过慢查日志获取存在性能问题的SQL；实时获取存在性能问题的SQL；1.1.2 慢查日志分析工具相关配置参数：slow_query_log # 启动停止记录慢查日志，慢查询日志默认是没有开启的可以在配置文件中开启(on)slow_query_log_file # 指定慢查日志的存储路径及文件，日志
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2024-09-19 19:53:45
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垂直分库按照业务进行拆分，例如可以将商品表，订单表，用户表单独放一个数据库中水平分库将一个数据库的结构复制一份，然后在存取得时候可以根据主键id % 拆分得库个数n 利用余数将数据存在指定的数据库中垂直分表将表中字段较大的字段取出
原创
2022-03-01 10:20:02
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垂直分库按照业务进行拆分，例如可以将商品表，订单表，用户表单独放一个数据库中水平分库将一个数据库的结构复制一份，然后在存取得时候可以根据主键id % 拆分得库个数n 利用余数将数据存在指定的数据库中垂直分表将表中字段较大的字段取出，单独列一张表，这个时候只需要一个主键来表示垂直分表前之间的关系水平分表将数据量过多的表进行水平拆分，有些表可能几百万条记录，将表的数据量通过拆表来降低数据量(指的是行数)应用场景数据库设计设计阶段：①：数据库设计时就需要考虑垂直分库和垂直分表上线后②：当
原创
2021-08-07 12:28:58
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我们都知道在数据库数据量较多的时候,可数据进行水平扩展,如分库,分区,分表（也叫分区）等。对于分表的一个方案,就是使用分区视图实现。 分区视图允许将大型表中的数据拆分成较小的成员表。根据其中一列中的数据值范围，在各个成员表之间对数据进行分区。每个成员表的数据范围都在为分区依据列指定的 CHECK 约束中定义。然后定义一个视图，以使用 UNION ALL 将选定的所有成员表组合成单个结果集
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2024-06-30 22:50:20
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当单表记录达到500万条或磁盘空间占用达2GB时需要考虑水平分表。水平分表是按行切分为多个表，若放在同一个服务器里能够满足性能要求就不用分库。若不能满足要求就要分库了，将表放在不同的服务器上。1.1数据库规划根据user_id选择是哪台服务器的数据库，在根据order_id选择到具体的哪张表。1.2创建表1.2.1 mysql3的order_db0在mysql3服务器上创建order_db0数据库
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2023-07-28 08:24:44
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项目业务中，随着时间推移和业务量的规模变大，原有的数据库表里的数据可能会越来越大，比如说，一个商城系统里，订单数量越来越多，订单表也会越来越大，假设量级到了千万级后，这时候的查询速度就会非常慢，所以就需要各种的优化方案了，现在我要说的就是MySQL分表的水平分表。一. 什么是分表？分表有两种形式，一种是水平分表，一种是垂直分表。1. 垂直分表，也就是“大表拆小表”，基于字段进行的。一般是表中的字段
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2023-08-04 14:23:31
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一、mysql的分表策略根据经验，Mysql表数据一般达到百万级别，查询效率会很低，容易造成表锁，甚至堆积很多连接，直接挂掉；1，水平分割：水平(横向)拆分：将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，来解决单表中数据量增长出现的压力。表结构设计水平切分。常见的一些场景包括a). 比如在线电子商务网站，订单表数据量过大，按照年度、月度水平切分b). Web 2.0网站注册用户、在线活跃用户过多，
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2024-02-05 03:33:18
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目录水平分表 ：垂直分表：分库分表方案：1.取模方案：2.range 范围方案3.hash取模和range方案结合水平分表 ：数据表行的拆分，通俗点就是把数据按照某些规则拆分成多张表或者多个库来存放。分为库内分表和分库。比如一个表有400万数据，查询很慢，可以分到四个表，每个表有400万数据垂直分表：列的拆分，根据表之间的相关性进行拆分。常见的就是一个表把不常用的字段和常用的字段就行拆分，然后利用
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2023-09-21 20:48:59
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分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。） 分表理由：根据数据的
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2024-08-28 12:27:53
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水平拆分——分表 相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中 包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分 到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中如图：（数据量较大的情况下） 此时java程序不需要进行判断需要查询的订单在那个数据表直接连接mycat查询即可&n
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2023-10-19 11:31:51
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水平分片与垂直分片垂直分片： 按照业务维度将表拆到不同的数据库中，专库专用，分担数据库压力 缺点：单表数据量大时，无法解决数据库访问慢的问题水平分片： 按照某种规则，将数据拆分到多张表中，理论上突破了数据量瓶颈 缺点：可能导致数据存放不均匀面对如此散乱的分库分表之后的数据，应用开发工程师和数据库管理员对数据库的操作变得异常繁重就是其中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的分表中获
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2024-03-05 22:19:17
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在我上一篇文章中说过，mysql语句的优化有局限性，mysql语句的优化都是围绕着索引去优化的，那么如果mysql中的索引也解决不了海量数据查询慢的状况，那么有了水平分表与垂直分表的出现(我就是记录一下自己的理解)水平分表：如上图所示：另外三张表表结构是一样的 只不过把数据进行分别存放在这三张表中，如果要insert 或者query 那么都需要对id进行取余 然后table名进行拼接，
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2023-09-10 12:32:19
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## 如何实现 MySQL 水平分表
水平分表（Sharding）是一种将大数据表拆分为多个小数据表的方法，以提高数据库的性能和可扩展性。在本篇文章中，我们将详细介绍水平分表的基本流程，并为你提供相应的代码示例和说明。
### 水平分表流程
下面是水平分表的基本流程，你可以参考以下表格来进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
# 水平分表 MySQL的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"水平分表 MySQL"。下面是整个过程的步骤概览：
1. 确定分表规则
2. 创建分表路由
3. 修改数据访问代码
4. 迁移数据到分表
5. 测试和优化
下面是每个步骤的详细说明：
## 1. 确定分表规则
在进行水平分表之前，我们需要确定如何进行分表。常见的分表规则有按照某个字段的哈希值、按照时间等。
原创
2024-01-02 04:40:58
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作者：ThinkWonSQL优化1. 如何定位及优化SQL语句的性能问题？创建的索引有没有被使用到?或者说怎么才可以知道这条语句运行很慢的原因？对于低性能的SQL语句的定位，最重要也是最有效的方法就是使用执行计划，MySQL提供了explain命令来查看语句的执行计划。我们知道，不管是哪种数据库，或者是哪种数据库引擎，在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化，对于查询语句，最重要的优
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2023-09-22 08:08:59
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分库解决单台数据库的性能问题水平分库：取模确定需要将数据平均分配到多少个库中，也就是：库容量对用户ID进行取模，user_id%库容量，结果为0的在第一个库，结果为1的在第二个库。。。垂直分库：根据业务拆分订单数据过多时可给订单单独创建数据库分表解决单表海量数据的查询性能问题水平分表以行为单位对数据进行拆分分表之后，所有表的结构都是一样的解决表数据太多的问题方法：确定需要将数据平均分配到多少张表中
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2023-08-18 11:00:10
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分表原则：避免跨表操作，让业务的操作尽可能在一个表中完成，如果要跨表，只能说明分法不合理，如果真的有些业务场景要跨表，可以做副本冗余。垂直分表：一般就是将主键+常用字段列 放在一张表，主键+不常用列 放在另外一张表。根绝自己业务需求，区分常用字段和不常用字段来分表。尽量避免join和union查询，如果这样的操作很多，说明分法不合理。水平分表：常见的几种水平分表法：按时间分：新闻类，朋友圈动态，微
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2023-06-12 22:51:15
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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
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2024-08-09 20:15:23
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