第一步,从初期的一个需求规划,也就是对表的设计就开始了,我们在设计表的时候,尽量减少单行数据的大小            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            可以看到主数据库A并没有查询语句,而从数据库A’出现了查询语句,与db.xml中配置的rw            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            分库分表概述互联网系统需要处理大量用户的请求。比如微信日活用户破10亿,海量的用户每天产生海量的数量;美团外卖,每天都是几千万的订单,那这些系统的用户表、订单表、交易流水表等是如何处理呢?数据量只增不减,历史数据又必须要留存,非常容易成为性能的瓶颈,而要解决这样的数据库瓶颈问题,“读写分离”和缓存往往都不合适,目前比较普遍的方案就是使用NoSQL/NewSQL或者采用分库分表。使用分库分表时,主要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分库分表中间件的高可用实践前言分库分表中间件在我们一年多的锤炼下,基本解决了可用性和高性能的问题(只能说基本,肯定还有隐藏的坑要填),问题自然而然的就聚焦于高可用。本文就阐述了我们在这方面做出的一些工作。哪些高可用的问题作为一个无状态的中间件,高可用问题并没有那么困难。但是尽量减少不可用期间的流量损失,还是需要一定的工作的。这些流量损失主要分布在:(1)某台中间件所在的物理机突然宕机。                  
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言分库分表中间件在我们一年多的锤炼下,基本解决了可用性和高性能的问题(只能说基本,肯定还有隐藏的坑要填),问题自然而然的就聚焦于高可用。本文就阐述了我们在这方面做出的一些工作。哪些高可用的问题作为一个无状态的中间件,高可用问题并没有那么困难。但是尽量减少不可用期间的流量损失,还是需要一定的工作的。这些流量损失主要分布在:(1)某台中间件所在的物理机突然宕机。      
(2)中间件的升级和发布            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            分库分表中间件的高可用实践前言分库分表中间件在我们一年多的锤炼下,基本解决了可用性和高性能的问题            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在介绍分库分表中数据同步的问题与解决方案之前,首先介绍下分库分表的相关内容。 分库分表的原因(以MySQL为例)1、随着数据量增大,数据查询速度会逐渐下降,分库分表(当然不是唯一方案)就可以减小数据库的负担,缩短查询时间。2、MySQL具有行锁和表锁的机制,目的是为了保证数据的一致性,以表锁举例,若要对其进行操作需要等到表锁释放后才可以。 分库分表的方案1、MySQL的主从复制            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前言在互联网项目中比较常用到的关系型数据库是MySQL,随着用户和业务的增长,传统的单库单表模式难以满足大量的业务数据存储以及查询,单库单表中大量的数据会使写入、查询效率非常之慢,此时应该采取分库分表策略来解决。提示:以下是本篇文章正文内容,案例仅供参考一、业务场景介绍  假设目前有一个电商系统使用的是MySQL,要设计大数据量存储、高并发、高性能可扩展的方案,数据库中有用户表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、分库分表方案数据库架构演变刚开始我们只用单机数据库就够了,随后面对越来越多的请求,我们将数据库的写操作和读操作进行分离, 使用多个从库副本(Slaver Replication)负责读,使用主库(Master)负责写, 从库从主库同步更新数据,保持数据一致。架构上就是数据库主从同步。 从库可以水平扩展,所以更多的读请求不成问题。但是当用户量级上来后,写请求越来越多,该怎么办?加一个Master            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-23 19:33:27
                            
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            为什么要进行分库分表? 当数据库的数据量过大,大到一定的程度,我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则,什么方法进行拆分,这就是本篇所要讲的。 分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ,将数据大表拆分成若干数据表组成,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的。分库分表是什么? 随着公司的业务快速发展,数据库中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MySQL分库分表会带来哪些问题?分库分表能有效的环节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,同时也带来了一些问题。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。分库分表能有效的环节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,同时也带来了一些问题。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。1、事务一致性问题分布式事务当更新内容同时分布在不同库中,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何做到永不迁移数据和避免热点?一、前言一般来说,数据拆分,有两种:垂直拆分,从业务角度进行拆分多个库。如下图,独立的拆分出订单库和用户库。水平拆分,是同一个业务,按一定范围规则进行拆分。上图中订单数据达到了4000万,我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级,如果不进行处理,mysql单表数据太大,会导致性能变慢。使用方案可以参考数据进行水平拆分。把4000万数据拆分4张表或者更多。当然也可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、分库分表概念1. 分库随着业务的增长,数据量的增加,很多接口响应时间变得很长,经常出现 Timeout,而且通过升级 MySQL 实例配置已经无法解决问题了,这时候就要分库。垂直分库:将不同的业务表分在不同的数据库中。水平分库:水平分库理论上切分起来是比较麻烦的,它是将同一表数据拆分到不同数据库实例中。2. 分表分表的应用场景是单表数据量增长速度过快,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            一.何为分库分表分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ,将数据大表拆分成若干数据表组成,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的。分库分表包括分库和分表两个部分,在生产中通常包括:垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式。(大库拆成小库,大表拆成小表)二.根据病状,对症下药2.1 问题一: 磁盘读IO            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-06 15:16:52
                            
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            一. 分表      场景:对于大型的互联网应用来说,数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级,并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,只能够对数据库的读进行扩展,而对数据库的写入操作还是集中在Master上,并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多,Slave的数量受到Master能力和负载的限制。  因            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1垂直拆分–分库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[1].如何划分表一个问题:在两台主机上的两个数据库中的表,能否关联查询?   
答案:不可以关联查询。同一台主机上的两个库可以通过【库.表名】的方式关联查询[2].分库的原则:有紧密关联关系的表应该在一个库里,相互没有关联关系的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-23 18:40:04
                            
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