一、背景先交代一下目标表的情况,后台管理系统,表存储的是各个公司的客户线索数据,使用场景是在ORM里面给各个公司提供数据后台系统,各个公司可以通过自己的账号登录查看自己公司的数据。目前,单表数据量已经达到877W+,且增长速度在每月90W-120W的区间,半年之后数据量可能会超过千万,后台页面对这行表的分页筛选查询,统计效率可能会越来越低,因此需要对这张表进行拆分,表里有很多字段,为了简化和脱敏我
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2024-06-05 20:31:31
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# 实现MySQL水平分区
## 简介
MySQL水平分区是一种将数据分散存储在多个表中的技术。通过将数据按照某个规则分布到不同的表中,可以提高查询性能和管理灵活性。在本文中,我将向你介绍实现MySQL水平分区的流程,并提供每一步所需的代码和相应的解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建分区表] --> B[定义分区规则]
B --> C[
原创
2023-12-07 03:16:42
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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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保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片,重要每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存储。比如可以将用户信息表拆分成多个用户信息表,这样就能避免单 ...
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2021-07-18 23:40:00
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数据库扩展大概分为以下几个步骤: 1、读写分离:当数据库访问量还不是很大的时候,我们可以适当增加服务器,数据库主从复制的方式将读写分离; 2、垂直分区:当写入操作一旦增加的时候,那么主从数据库将花更多的时间的放在数据同步上,这个时候服务器也是不堪重负的;那么就有了数据的垂直分区,数据的垂直分区思路是将写入操作比较频繁的数据表,如用户表_user,或者订单表_orde
原创
2013-12-15 16:44:52
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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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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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我们知道,MYSQL 5.1开始支持水平分区功能。 我们来尝试下如何在已经分区的表上面做查询优化。总体来说,优化的原则和对单独的表做优化是一样的,保证对磁盘上表的扫描次数减小。我们的表结构如下:这里已经插入2W多行数据进行测试。看看这条查询。SELECT * FROM t1 WHERE system_type IN (1,2)UNION ALLSELECT * FROM t1 WHERE sys
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2012-07-24 11:51:00
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目录一、介绍1.1 问题分析1.2 拆分策略1.3 垂直拆分1. 垂直分库 2. 垂直分表 1.4 水平拆分1. 水平分库 2. 水平分表 1.5 实现技术二、MyCat概述2.1 介绍2.2 下载2.3 安装1. 上传Mycat压缩包到服务器2. 解压MyCat的压缩包3.替换jar包 2.4 目录介绍2.5 概念介绍一、介绍1.1 问题分析&n
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2023-09-02 21:55:12
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水平分表比较简单, 理解就是:合并的表使用的必须是MyISAM引擎表的结构必须一致,包括索引、字段类型、引擎和字符集数据表user1 CREATE TABLE `user1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) DEFAULT NULL,
`sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0
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2024-02-26 15:21:55
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MyCat水平拆分——分表1.实现分表1.1.选择要拆分的表1.2.分表字段1.3.停止mycat修改配置文件schema.xml1.4.停止mycat修改配置文件rule.xml1.5.在数据节点dn2上建orders表1.6.重启Mycat配置生效,将配置文件重新导入1.7.访问Mycat灌数据实现分片2.Mycat 的分片“join”2.1.E-R表2.2.全局表3.全局序列3.1.本地文
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2023-09-30 10:20:16
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资料显示,分布式数据库产品优势明显,拥有无限扩容、弹性拓展、简单易用、快速部署、低成本等优势,属于一种稳定、可靠的分布式关系型数据库服务,拥有支持自动化水平拆分等能力,此时可能有人对水平拆分产生疑问,为此进行分析。站在水平拆分角度来看,InDDB配置多个存储节点, 将大表通过水平拆分的方式,分拆到多个存储节点进行存。当单个表的数据量达到单机数据库上限时,可以采用该方法解决单机数据库的容量问题。在水
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2023-10-12 11:08:44
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Vitess是用于部署,扩展和管理MySQL实例的大型群集的数据库解决方案。它在架构上可以像在专用硬件上一样有效地在公共或私有云架构中运行。它结合了NoSQL数据库的可伸缩性,并扩展了许多重要的MySQL功能。Vitess可以帮助您解决以下问题:通过允许您对MySQL数据库进行分片来扩展规模,同时将应用程序更改降至最低。从裸机迁移到私有云或公共云。部署和管理大量MySQL实例。Vitess包括使用
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2024-02-22 11:40:40
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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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一、MyCat介绍 MyCat是一款开源的数据库中间件,可以理解为在两个东西中间起到衔接协调作用的这么一个东西。在软件架构中的位置,位于应用和数据库之间的一个应用软件,比如我们的软件前面有页面展现层,也就是我们平时所说的前端。前端后面的是处理前端发起的请求的后端。那么,后端再往后是什么?那就是存储我们的所有请求数据的数据库了。而我们今天讨论的MyCat数据库中间件,就是在后端应用和数据库中间起到衔
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2023-09-15 09:30:24
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业务表增长速度较快,单表数据较大,对表的读写有影响。思路:化整为零,把单表拆解为多表,按指定的算法规则选择表。好处:能大幅降低单表的数据,读写更快,同时分散了表数据,SQL语句也分散到不同的表中,可以大幅降低 “锁表” 的情况以Laravel项目为例,分表读取代码如下:
public function changeTable($companyId) {
// 分表算法,根据company
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2023-05-30 12:17:37
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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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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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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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演示了如何进行SQL优化的一个简单步骤。
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2012-07-24 12:00:09
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