前言Github：https://github.com/HealerJean博客：http://blog.healerjean.com1、开始D
原创
2022-08-31 19:56:47
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分库分表，是企业里面比较常见的针对高并发、数据量大的场景下的一种技术优化方案，，他们要解决的问题也都不一样。这分库"、以及"既分库又分表。
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2023-12-20 09:39:13
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水平拆分一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理，将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。不但可以通过 ID 取模分表还可以通过时间分表，比如每月生成一张表。 按照范围分表也是可行的:一张表只存储 0~1000W的数据，超过只就进行分表，这样分表的优点是扩展灵活，但是存在热点数据。按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。比如新增一条
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2024-02-09 08:36:12
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分库分表概念 顾名思义，即把原本存放在一个库中的数据分块存储到多个库中，把原本存放在一张表中的数据分块存放到多张表上。分库分表的实施策略 垂直切分 将表按功能模块、关系密切程度进行划分，部署到不同的库中。如产品库productDB，订单库orderDB， 用
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2024-04-07 15:42:19
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MySQL分库分表之MyCat实现1.什么是MyCatMyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者
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2023-08-09 17:32:43
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分布式事务产生背景数据库拆分单库单表支撑不了业务时需要对数据库进行水平拆分。分库分表后，原来在一个数据库上就能完成的写操作，可能会跨多个数据库，就产生了跨数据库事务问题业务服务化拆分业务拆分后，一个完整的业务逻辑可能会涉及多个服务，多个服务之间存在跨服务事务问题分布式事务理论基础两阶段提交协议（对应阿里的AT模式）事务管理器分为两个阶段来协调资源管理器，第一阶段准备资源，也就是预留事务所需资源，如
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2024-02-14 13:31:46
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一 序关于分库分表，网上有很多文章了，沈剑老师也有专门的文章介绍。数据库拆分简单来说，就是指通过某种特定的条件，按照某个维度，将我们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）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。 从理论到自己动手写demo还是有差别的。尤其是调研后发现shardingjdbc的官网例子不能直接用。有点错位的感觉:官网的文档是基于java的。实际上以yaml或
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2023-11-12 08:14:43
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1.为什么要分库分表?数据库分片:<redis>用户流量和数据量比较大，两个因素迫使需要优化，单表的数据量大，不论单表如何优化，解决大数据存储的访问性能；分库分表解决的是两个问题:1>超大容量问题<用户表、订单表等 io能力和单表处理能力有瓶颈>2>性能问题<io能力、单库>2.如何实现分库分表1>垂直切分: 1.1>垂直分库: 订单库
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2023-08-17 17:02:52
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介绍本期主角:
ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵
WTM WalkingTec.Mvvm框架（简称WTM）是基于.net core的快速开发框架。支持Layui(前后端不分离), React(前后端分离),VUE(前后端分离)，内置代码生成器，最大程度的提高开发效率，是一款高效开发的利器。Shardi
名词解释库：database；表：table；分库分表：sharding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
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2024-08-08 15:54:22
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不急于上手实战 ShardingSphere 框架，先来复习下分库分表的基础概念，技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就那么回事。什么是分库分表分库分表是在海量数据下，由于单库、表数据量过大，导致数据库性能持续下降的问题，演变出的技术方案。分库分表是由分库和分表这两个独立概念组成的，只不过通常分库与分表的操作会同时进行，以至于我们习惯性
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2024-06-30 19:31:34
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一般来说，高并发、海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索等。
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2022-06-23 09:49:01
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一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。数据量大就分表，并发高就分库。为什么要分库分表？如果是创业公司。比如注册用户20w,
每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑
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2021-06-07 21:04:09
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1、为什么要分库分表 当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。这时候，如果有联合查询的话，可能会卡死在那儿，甚至把系统给拖垮。 而分库分表的目的就在于此：减小数据库的负担，提高数据库的效率，缩短查询时间。另外，因为分库分表这种改造是可控的，底层还是基于RDBMS，因此整个数据库的运维体 ...
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2021-07-19 20:34:00
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利用中间件MyCat 客户端sharding-jdbc 优点: 解决了单库大数据,高并发的性能瓶颈 拆分规则封装好,对应用端几乎透明,开发人员无需关系拆分细节 提高了系统的稳定性和负载能力 缺点: 拆分规则很难抽象 分片事务一致性难以解决 二次扩展时,数据迁移,维护难度大,比如: 开始我们按照用户i ...
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2021-08-07 21:32:00
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单库单表单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所
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2022-12-16 16:51:24
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读写分离分散了数据库读写操作的压力，但没有分散存储压力， 当数据量达到千万甚至上亿条的时候，单台数据库服务器的存储能力会成为系统的瓶颈，主要体现在这几个方面： 1.数据量太大，读写的性能会下降，即使有索引，索引也会变得很大，性能同样会下降。 2.数据文件会变得很大，数据库备份和恢复需要耗费很长时间。
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2022-03-07 11:51:32
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数据库中间件之分库分表恭喜你，贵公司终于成长到一定规模，需要考虑高可用，甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素？拆分过程是复杂的，提前计划，不要等真正开工，各种意外的工作接踵而至，以至失控。本文意图打开数据库中间件的广度，而不考虑实现深度，至于库表垂直和水平分的概念和缘由，不做过多解释。所以此文面向的是有一定研发经验，正在寻找选型和拆分流程的专业人士。切入层次以下，范围界定在JAVA和M
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2021-04-15 17:27:42
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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 ...
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2021-08-03 09:21:00
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这篇文章主要介绍分库分表，以及分库分表带来的问题、# #分库分表的几种形式水平分库，本质
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2022-10-09 11:50:01
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