路由策略# -*- coding: utf-8 -*-from django.conf import settingsclass DatabaseAppsRouter(object): """ A router to control all database operations on models for different databases. In case an a
原创
2022-12-06 08:49:25
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最近做的一个项目，数据库考虑到以后的水平扩展等要求，所以打算采用进行数据的分库设计。数据进行分库的同时，程序开发的难度和复杂度自然随之上升。现在的项目中只是实现了最简单的一种分库设计，在网上看过一些资料，和又拍网的架构差不多吧，但是数据迁移方面的设计，暂时还没有考虑到。设计一个既高效，又方便开发和以后运维的框架，难度不小。淘宝的几个产品也正在开发过程中，加上
原创
2013-02-17 10:43:56
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2、shardingjdbc简单使用之分库分表综合使用 shardingjdbc作为shardingsphere中的一部分，提供了分库分表、读写分离、数据治理等功能分库分表 分库就是按数据库来分：将不同或者相同结构的表分别放在不同的数据库中(例如用户表和订单表放在不同的库) 分表就是按表来分：将相同结构的水平拆分成多个不同名称的表(例如将user表分为user_0、user_1…)分片键：不管分库
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2023-11-11 20:22:18
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1、背景在项目组件的开发中，统计模块使用的表数据量较大，影响查询性能，需要进行分表处理。本文将介绍PostgreSql数据库表分区的策略以及其在巡查考评组件开发中的应用。2、术语解释主表：该表是创建子表的模板，它是一个正常的普通表，但是正常情况下它并不存储任何数据。子表/分表：这些表继承并属于一个主表，子表中存储所有的数据。3、问题分析3.1 PostgreSql如何分表数据库表分区把一个大的物理
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2024-07-04 19:50:11
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## Hive数据库分库与不分库区别
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以对大规模数据进行存储和分析。在使用Hive进行数据处理时，我们通常会涉及到数据库的分库（partitioning）和不分库两种方式。下面将详细介绍这两种方式的区别，并给出相应的代码示例。
### 不分库
在Hive中，不分库即是将数据存储在同一个库中，不进行任何分区操作。这种方式在数据量较小、查询需求简单
原创
2024-03-22 06:27:32
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本案例项目根据黑马头条的MySQL，Redis数据库优化1.分片2.垂直拆分3.水平拆分分片作用分片也称为数据拆分 (Shareding), 其主要工作就是对单库单表进行拆分, 多库多表共同组成完整的数据集合分片可以提高吞吐量, 同一时间数据的读写完成量更多, 扩充单机存储的容量/读写速度上限分类分片主要分为两种:
垂直拆分水平拆分注意点不要轻易分库分表，因为分片会带来 诸多分布式问题, 让
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2023-09-08 13:29:31
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在当今的数据驱动世界中，Java的数据分库分表已成为一种重要的架构设计模式，旨在提升系统性能和可扩展性。本文将对如何解决“Java数据分库分表”进行一个全面的复盘记录，涉及到备份策略、恢复流程以及多个相关要素。
### 备份策略
在进行数据分库分表之前，备份策略是至关重要的。我们需要在架构设计中考虑不同的备份策略，并用思维导图加以展示。
```mermaid
mindmap
root((
1、ID分配单点问题 系统使用一张表的自增来得到订单号，所有的订单生成必须先在这里insert一条数据，得到订单号。分库后，库的数量变多，相应的故障次数变多，但由于单点的存在，故障影响范围并未相应的减少，使得全年downtime上升，可用性下降。 针对ID分配单点问题，考虑到数据库表分配性能的不足，调研了Tair、Redis、Snowflake等ID分配器，同时也考虑过将ID区间分段，多点分配。
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2023-11-03 09:59:28
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一、前言 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个server上。如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按
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2024-09-05 09:10:24
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欢迎使用 lei开源springcloud脚手架为了更快进行开发，搭建了一套适合后台的脚手架lei，前后端分离，restful风格接口开发，适合二次开发，主要包含以下模块。常见cloud模块 全家桶 注册中心 熔断 降级 网关等等集成常见java集成springboot 集成kafkaspringboot 集成es 实现全文检索springboot 初步实现zookeeper注册发现springb
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2023-07-20 18:08:30
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在当今这个数据驱动的时代，使用“Python 数据库分库”作为解决数据增长和性能问题的策略越来越受到重视。随着应用程序的扩展和用户数量的增加，单一数据库实例往往会出现性能瓶颈，因此分库方法应运而生。本文将介绍分库的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展，以帮助你更好地理解和实施数据库分库的方案。
## 版本对比
在不同的数据库解决方案中，分库的特性不尽相同。下面是一些常见
昨天新项目上线，数据库最初的逻辑是根据UID 取模分库分表。（ps 在测试环境下还是使用的单库单表），结果上线第二天，发现所有的数据都存在于一个库中。 以上我们可以先不给出解决方式： 原因很简单，应用端没有分库分表的逻辑（开发人员的离职，导致该部分空白）。 DBA没有检查数据的均衡（其实这个时
原创
2012-10-25 18:50:00
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前言相信你经常被 读写分离、垂直拆分、水平拆分、分库分表 这几个名词搞得很懵逼。我有时候也很懵逼，那么今天就来把这几个数据库常用术语搞清楚，同时也记录一下。读写分离这个相对比较好理解一些，就是将数据库分为主从库，一个主库(Master)用于写数据，多个从库(Slaver)进行轮询读取数据的过程，主从库之间通过某种通讯机制进行数据的同步，是一种常见的数据库架构。下面这张图就展示了 “一主二从” 的结
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2023-08-25 16:36:27
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一、使用技术描述
spring-boot
1
2 org.springframework.boot
3 spring-boot-starter-parent
4 2.0.6.RELEASE
5
1
2 1.8
3 4.0.0-RC3
4 2.1.3
5 1.2.1
6
mybatis
1
2 org.mybatis.spring.boot
3 mybatis-spring-b
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2023-07-21 20:08:37
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当数据量较大时（一般 千万条 记录级别以上），MySQL的性能就会开始下降，这时我们就需要 分库、分表，来优化数据，提高数据库的执行效率。1 分库一个库里表太多了，导致了海量数据，系统性能下降，把原本存储于一个库的表拆分存储到多个库上， 通常是将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同库上。优点：减少增量数据写入时的锁对查询的影响。由于单表数量下降，常见的查询操作由于减少了需要扫描的记录，
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2023-07-02 23:57:56
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1.为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？ 分库分表一定是为了支撑高并发、数据量大两个问题的。分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库。分表比如你单表都几千万数据了，你确定你能扛住么？绝对不行，单表数据量太大，会极大影响你的 sql 执行的性能，到了后面你的 sql 可能就跑的很慢了。分表是啥意思？就是把一个表的数据
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2023-08-30 07:53:17
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什么要分片分片是一项可跨许多独立数据库、分发大量相同结构数据的技术。 需要分片的原因有很多：数据总量过大，超出单一数据库的约束范围整个工作负载的事务吞吐量超出单一数据库的容量租户可能需要与其他租户物理隔离，因此每个租户都需要单独的数据库由于符合性、性能或地理政治的原因，不同的数据库部分可能需要驻留在不同的地域中。概念垂直分区 - 跨数据库查询：数据在数据层中的多个数据库之间垂直分区。 通
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2024-06-16 07:16:53
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一、分库分表的背景在数据爆炸的年代，单表数据达到千万级别，甚至过亿的量，都是很常见的情景。这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了，select个半天都出不来数据，这时候业务已经难以维系。不得已，分库分表提上日程，我们的目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。二、如何进行数据切分数据切分（Sharding），简单的来说，就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个
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2024-04-10 14:51:07
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随着业务的发展，数据库的数据量也越来越大，数据慢慢达到GB,TB级别，获取数据的效率越来越慢，简单的数据库分区以及单个数据服务器已经不能满足数据的增长，这个时候我们就需要用到数据库集群了，有了数据库的集群肯定会涉及到数据库的分库分表操作数据库的分库分表操作又统称为数据库分片，其分为垂直拆分和水平拆分，我们先在下面介绍下分库分表的概念： 分库：&
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2024-01-17 07:43:49
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MyCat 分库表此教程使用的是单表分两库目录MyCat 分库表ー：下载二：修改 server.xml MyCat 服务级别的配置三：修改 schema.xml 逻辑库的配置 主要配置的是逻辑库，逻辑表，数据节点，和实际数据源之间的关系四：修改 rule.xml五：修改 MySQL 数据库六：测试ー：下载目前只有 1.6.5版本&n
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2023-08-22 20:00:27
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