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数据分库

一.概述 分库,顾名思义,既分库亦,拆分方式有垂直和水平,通过将单一的数据库,进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢?...如一张很大的可以通过创建视图将常用column整合,提高查询速度; 进行分库 INS: 当一张每秒产生十万级数据时,如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog,实时采集...datanode 特点:datanode数据库相同,结构不同,数据不同 垂直,将,根据column拆分到若干个datanode...特点:datanode结构不同,数据不同 水平拆分: 水平分库,将一个数据库及其数据,按照设定的分配rule拆分到若干个datanode 特点:库结构相同,但数据不同...) mycat 开源数据库中间件,依赖于java环境,在前端相当于一个数据库,在后端与datanode通过jdbc,或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库

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数据小结

---- 背景 分库、表带来的后遗症 策略 一些注意事项 背景 最近一段时间内结束了数据拆分项目,这里做个简单的小结。...由于分库包含的技术选型和方式方法多种多样,这篇文章不是罗列和汇总介绍各种方法,而是总结我们在实施分库过程中的一些经验。...分库、表带来的后遗症 分库、会带来很多的后遗症,会使整个系统架构变的复杂。...归并排序 原来在一个数据中处理排序分页是比较方便的,sharding 之后就会存在多个数据源,这里我们将多个数据源统称为分片。...策略 有多种方式,mod、rang、presharding、自定义路由,每种方式都有一定的侧重。

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    数据-Hive

    数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文 件当中去 开启 Hive 的桶功能 set hive.enforce.bucketing...t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row ** 桶数据加载,由于通标的数据加载通过hdfs dfs -put文件或者通过load data...均不好使,只能通过insert overwrite 创建普通,并通过insert overwrite的方式将普通数据通过查询的方式加载到桶当中去 创建普通 create table course_common...(c_id string,c_name string,t_id string) row format delimited fields ** 普通中加载数据 load data local inpath...'/export/servers/hivedatas/course.csv' into table course_common; 通过insert overwrite给桶中加载数据 insert overwrite

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    浅谈数据分库之道

    为什么讨论分库 在服务器后端技术人员的成长路线上,分片(Sharding)思想的理解和把握是绕不过去的门槛,而数据库分库可能是讲述拆分思想最好的教材,大部分后端技术人员都会在成长过程中遇到这样的问题...分库是什么 我们如何描述分库。可以这样定义分库,当业务的增长导致数据库瓶颈的时候,一种解决瓶颈的手段。 数据库的是很容易出瓶颈的一个地方,瓶颈,包含性能,容量等等。一方面是存在放大效应。...表解决的是,过大的数据影响计算速度的问题,比如单上亿,那么我拆成十个,那么我必然会比一个更快,原因是,用了一部计算落时间,来换取计算的时间。...所有的分库的中间件的工作,无非是在数据源和应用之间封装一层虚拟的满足基本需要的索引。...应用发送请求到中间件,中间件起到一部索引的作用,判定需要到哪个库,哪个来执行,这就是单机数据库,选择过程的外置。

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    数据库优化分库_数据库分库的好处

    如图: 垂直是基于数据库中的”列”进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...水平切分分为库内分和分库,是根据数据内在的逻辑关系,将同一个按不同的条件分散到多个数据库或多个中,每个中只包含一部分数据,从而使得单个数据量变小,达到分布式的效果。...如图所示: 库内分只解决了单一数据量过大的问题,但没有将分布到不同机器的库上,因此对于减轻MySQL数据库的压力来说,帮助不是很大,大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO,最好通过分库来解决...分库之前,不要为,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单的瓶颈时候,再考虑分库。...这时候,就要对此垂直拆分出 user_ext 了。 4、数据量快速增长 随着业务的快速发展,单中的数据量会持续增长,当性能接近瓶颈时,就需要考虑水平切分,做分库了。

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    数据库分库,何时分?怎样

    大家好,我是田哥,今天来跟大家分享的是数据库分库,何时分?怎样? 一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。...如图: 垂直是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...水平切分分为库内分和分库,是根据数据内在的逻辑关系,将同一个按不同的条件分散到多个数据库或多个中,每个中只包含一部分数据,从而使得单个数据量变小,达到分布式的效果。...分库之前,不要为,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单的瓶颈时候,再考虑分库。...这时候,就要对此垂直拆分出 userext 了。 4、数据量快速增长 随着业务的快速发展,单中的数据量会持续增长,当性能接近瓶颈时,就需要考虑水平切分,做分库了。

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    数据库分库,何时分?怎样

    垂直是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...水平切分分为库内分和分库,是根据数据内在的逻辑关系,将同一个按不同的条件分散到多个数据库或多个中,每个中只包含一部分数据,从而使得单个数据量变小,达到分布式的效果。...4、全局主键避重问题 在分库环境中,由于数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...分库之前,不要为,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单的瓶颈时候,再考虑分库。...这时候,就要对此垂直拆分出 userext 了。 4、数据量快速增长 随着业务的快速发展,单中的数据量会持续增长,当性能接近瓶颈时,就需要考虑水平切分,做分库了。

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    数据库分库思路

    支持分库中间件 ---- 一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。...img 垂直是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...水平切分分为库内分和分库,是根据数据内在的逻辑关系,将同一个按不同的条件分散到多个数据库或多个中,每个中只包含一部分数据,从而使得单个数据量变小,达到分布式的效果。如图所示: ?...img 4、全局主键避重问题 在分库环境中,由于数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...分库之前,不要为,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单的瓶颈时候,再考虑分库

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    数据库分库思路

    垂直是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...水平切分分为库内分和分库,是根据数据内在的逻辑关系,将同一个按不同的条件分散到多个数据库或多个中,每个中只包含一部分数据,从而使得单个数据量变小,达到分布式的效果。如图所示: ?...库内分只解决了单一数据量过大的问题,但没有将分布到不同机器的库上,因此对于减轻MySQL数据库的压力来说,帮助不是很大,大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO,最好通过分库来解决。...4、全局主键避重问题 在分库环境中,由于数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...分库之前,不要为,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单的瓶颈时候,再考虑分库

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    数据库分库实践

    什么是分库 分库:就是一个数据库分成多个数据库。 :就是一个数据分成多个数据。...示例中表结构一致,但分库也可以做到不一致,比如其它业务,如果数据不大或不便于分割,可以保存在某个数据库中,做为主库的数据 如何 原理:将数据从一个大中分散到多个结构相同或不同的小中。...这些小可以分布在同一个数据库或不同数据库中。具体可分为垂直,水平分两种。...什么是垂直 垂直指将存在一张中的字段切分到多张,每张数据字段不同,多张表字段组合起来即为原始的字段。 如有以下原始,未垂直前字段结构及数据如下。...后字段结构及数据如下。

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    数据库分库思路

    垂直是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...水平切分分为库内分和分库,是根据数据内在的逻辑关系,将同一个按不同的条件分散到多个数据库或多个中,每个中只包含一部分数据,从而使得单个数据量变小,达到分布式的效果。...4、全局主键避重问题 在分库环境中,由于数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...分库之前,不要为,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单的瓶颈时候,再考虑分库。...参考 [1] 数据库分布式架构扫盲——分库(及银行核心系统适用性思考) [2] 分库的思想 [3] 水平分库的关键步骤以及可能遇到的问题 [4] 从原则、方案、策略及难点阐述分库

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    数据库分库思路

    支持分库中间件 ---- 一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。...垂直是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...水平切分分为库内分和分库,是根据数据内在的逻辑关系,将同一个按不同的条件分散到多个数据库或多个中,每个中只包含一部分数据,从而使得单个数据量变小,达到分布式的效果。如图所示: ?...4、全局主键避重问题 在分库环境中,由于数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...分库之前,不要为,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单的瓶颈时候,再考虑分库

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    数据库怎么分库

    第二种:单数据量太大,查询时扫描的行太多,SQl效率低,增加CPU运算的操作。->水平分。 分库 水平分库 ?...垂直的拆分原则是将热点数据(可能经常会查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起作为扩展,这样更多的热点数据就能被缓存下来,进而减少了随机读IO。...全局主键避重问题 在分库环境中,由于数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成ID无法保证全局唯一。因此需要单独设计全局主键,避免跨库主键重复问题。...不到万不得已不要轻易使用分库这个“大招”,避免“过度设计”和“过早优化”。分库之前,先尽力做力所能及的优化:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等。当数据量达到单瓶颈后,在考虑分库。...数据量快速增长 随着业务的快速发展,单中的数据量会持续增长,当性能接近瓶颈时,就需要考虑水平切分,做分库了。

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    数据库分库思路

    垂直是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展中。...水平切分分为库内分和分库,是根据数据内在的逻辑关系,将同一个按不同的条件分散到多个数据库或多个中,每个中只包含一部分数据,从而使得单个数据量变小,达到分布式的效果。...4、全局主键避重问题 在分库环境中,由于数据同时存在不同数据库中,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。...分库之前,不要为,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单的瓶颈时候,再考虑分库。...) MyCAT(基于Cobar) Oceanus(58同城) Vitess(谷歌) 参考文档: 数据库分布式架构扫盲——分库(及银行核心系统适用性思考) 分库的思想 水平分库的关键步骤以及可能遇到的问题

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    数据库分库策略

    随着业务规模的不断扩大,需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量。 数据库的扩展方式主要包括:业务分库、主从复制,数据。...3、数据 将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器,能够支撑百万甚至千万用户规模的业务,但如果业务继续发展,同一业务的单数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。...例如,淘宝的几亿用户数据,如果全部存放在一台数据库服务器的一张中,肯定是无法满足性能要求的,此时就需要对单数据进行拆分。 单数据拆分有两种方式:垂直和水平分。示意图如下: ?...能够有效地分散存储压力和带来性能提升,但和分库一样,也会引入各种复杂性: 垂直 垂直适合将中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。...对于一些比较复杂的,可能超过 1000 万就要了;而对于一些简单的,即使存储数据超过 1 亿行,也可以不分

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    ShardingSphere解决海量数据分库

    解决思路有两个方向: NoSQL数据库,非关系型数据库,天然集成了类似分布式分片的功能,支持海量数据存储,但是不具备事务管理 分库,对多个单库单资源整合,并配备资源调度模块,从而形成一个具有海量数据储存的逻辑...今天我们主要介绍,如何基于Springboot快速集成分库框架,尽量做到开箱即用 当然除了ShardingSphere之外,还有其他分库框架,如:Cobar,MyCat等 ShardingSphere...,接下来我们需要设置分库、策略。...=ds1 # user配置 spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds0.user_$->{[0,2]},ds1...上面的示例,将基于 id 列对 2 的取模值来确定数据应该存储在哪一个数据库中 我们对user做了分库,拆分成4个,并分别归属到两个库中。键是id字段。

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    MySQL分库浅谈一、分库类型二、分库查询三、分库的问题四、分库策略

    一、分库类型 1、单库单 所有数据都放在一个库,一张。 2、单库多表 数据在一个库,单水平切分多张。 3、多库多表 数据库水平切分,也水平切分。...二、分库查询 通过分库规则查找到对应的和库的过程: 如分库的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到...Acc_0003中。...三、分库的问题 分库需要按不同维度记录数据,否则无法满足业务场景不同维度的查询。...四、分库策略 1、按时间; 2、主表和详细信息; 3、按数据区间; 4、取模映射; 5、一致性Hash; 6、二叉树

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    分库

    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,冷热数据分离,ES 辅助搜索,NoSQL 等方式,分库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,并发高就分库。 为什么要分库? 如果是创业公司。... 如果单数据达到 几千万了,数据量比较大,会极大影响 SQL 查询性能, 后面的SQL 执行会很慢,经验来说,单数据几百万,就要考虑了。...所谓的,就是将一个数据存放到多个中, 查询的时候就查一个。比如按照用户 id 来,将一个用户的数据存放在一个中,然后对这个用户操作时操作那个就好。...要注意的是不允许老数据覆盖新数据。 ? 思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库方案?

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    数据库分库的演进

    数据的存储是首先要解决的问题,在这个大数据时代,数据就是企业的命根子,数据库的单体架构很难满足数据的存储,这时,我们要对数据进行切分,数据的切分又分为垂直切分和水平切分。...分库中间件MyCAT 数据库的整体架构我们规划好了,那么我们在进行开发的时候,怎么确定一条数据从哪个数据库读取呢?或者插入一条数据的时候,这条数据要插入到哪一个数据库呢?...所以,我们往往采用代理层统一处理数据的分片,这时,我们的MyCAT分库中间件就登场了,它去做统一的数据库层的代理。如图: ?...MyCAT集群 可用性对于一个系统来说是非常重要的,尤其是在当今的互联网时代,系统宕机1钟,带来的损失都是非常严重的,所以,我们在搭建系统时,往往采用集群方式,某一个节点的不可用,不影响整体系统的可用性...分布式事务与分布式ID 进行了分库后,随之而来的问题也就出现了,那就是ID的问题和分布式事务的问题,分布式ID和分布式事务在MyCAT中都有相应的解决方案,我们在MyCAT中进行配置就可以了。

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