分库在数据量较大的项目中使用得很多，每个人都有各自的经验和心得。但要系统的说清楚分库是怎么回事，有哪些注意事项及问题，感觉不是那么容易。...按照业务把数据库拆开就已经属于分库了 水平切分于垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。...水平切分估计才是大家心目中的分库吧 二、垂直切分 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，...几种典型的分片规则包括: 按照用户 ID 求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中; 按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中; 刚工作的时候一个项目就是按照时间分库的...一个同事问怎么把现有的线索表分库，线索表可能按照两三个维度字段查询。我觉得可以抽取这两三个维度字段的某些特征，生成一个分库字段，通过这个生成的分库字段来分库。
垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与”微服务治理”的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。 二....如图所示： ##### 4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中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。...切分后会在某种程度上提升业务的复杂度，数据库除了承载数据的存储和查询外，协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一。 不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免”过度设计”和”过早优化”。
支持分库分表中间件 ---- 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。...垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。如图： ?...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示： ?...比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。 ? 二....img 4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中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。
垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。如图： ?...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示： ?...比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。 ? 二....4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中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。...切分后会在某种程度上提升业务的复杂度，数据库除了承载数据的存储和查询外，协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一。 不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。
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的活跃连接数的阈值。...IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询会产生大量的IO，降低查询速度->分库和垂直分表 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 ->分库 CPU瓶颈 第一种...分库分表 水平分库 ? 1、概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。...全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中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分表这个“大招”，避免“过度设计”和“过早优化”。分库分表之前，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。当数据量达到单表瓶颈后，在考虑分库分表。
垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。如图： ?...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。 ? 二....4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中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。...） 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——分库分表（及银行核心系统适用性思考） 分库分表的思想 水平分库分表的关键步骤以及可能遇到的问题
数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表。 1、业务分库 业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。...这样的就变成了3个数据库同时承担压力，系统的吞吐量自然就提高了。 ? 虽然业务分库能够分散存储和访问压力，但同时也带来了新的问题，接下来我进行详细分析。...join 操作问题 业务分库后，原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中，导致无法使用 SQL 的 join 查询。...事务问题 原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改，业务分库后，表分散到不同的数据库中，无法通过事务统一修改。...如果性能能够满足业务要求，是可以不拆分到多台数据库服务器的，毕竟我们在上面业务分库的内容看到业务分库也会引入很多复杂性的问题。
什么是分库分表 分库：就是一个数据库分成多个数据库。 分表：就是一个数据表分成多个数据表。...为应对这些问题，实施分库分表策略是一种有效的解决方案。 如何分库 分库原理：将数据分布在不同的数据库中。...什么是垂直分库 垂直分库指根据业务模块划分，将不同的表（业务模块）分布在不同的数据库，此时不同的数据库的数据表不相同。 如有以下原始主数据库，未分库前所有表都在一个数据库中，大体结构如下。...什么是水平分库 水平分库指根据数据行的范围划分，将相同数据库的表数据（数据行）分布在不同的数据库，此时不同的数据库表可以相同，也可以不同。...（可根据业务情况不分库） 通过上述水平分库的方式，将原始主数据库按表数据（数据行）分割成了2个数据库，每个数据库保存不同时间的业务数据。
垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。如图： ?...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。...比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。 ? 二....4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中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。...参考 [1] 数据库分布式架构扫盲——分库分表（及银行核心系统适用性思考） [2] 分库分表的思想 [3] 水平分库分表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分表
支持分库分表中间件 ---- 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。...垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。如图： ?...水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示： ?...比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。 ? 二....4、全局主键避重问题 在分库分表环境中，由于表中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。
数据切分和数据库架构 在数据切分之前，我们的所有业务都放在一个数据库中，比如：我们的用户业务，商品业务，订单业务。数据库的架构如下： ?...在业务发展到一定规模时，一个数据库很难满足数据的存储，并且导致数据的访问比较慢，导致用户的流失。这时，我们要对数据进行切分，使其从单一的数据库的存储分散到多个数据库的存储。...分库分表中间件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分库分表中间件就登场了，它去做统一的数据库层的代理。如图： ?...分布式事务与分布式ID 进行了分库分表后，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。
分库 一旦分表，一个库中的表会越来越多 将整个数据库比作图书馆，一张表就是一本书。当要在一本书中查找某项内容时，如果不分章节，查找的效率将会下降。而同理，在数据库中就是分区。...五、分库 什么时候考虑使用分库？...单台DB的存储空间不够 随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑 分库解决的问题 其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。...需要解决的问题：跨数据库的事务、jion查询等问题。 水平拆分 例如，大部分的站点。数据都是和用户有关，那么可以根据用户，将数据按照用户水平拆分。 按照规则划分，一般水平分库是在垂直分库之后的。...思路 垂直分库-->水平分库-->读写分离 六、拆分之后面临新的问题 问题 事务的支持，分库分表，就变成了分布式事务 join时跨库，跨表的问题 分库分表，读写分离使用了分布式，分布式为了保证强一致性，
最终目的就是讲用户数据进行分而治之，在数据库存储方面是通过对数据库和表进行分库分表来实现，对数据的拆分主要有两种手段：垂直拆分和水平拆分 垂直拆分 根据业务的维度，将原本的一个库或者表拆分成多个库或者表...上面的两种拆分方法可能也会在一个系统里同时存在，在互联网应用的开发过程中，通常先进行垂直拆分，是单体应用变成多个微服务结构，在微服务中在进行水平拆分库或者表。...在什么情况下需要咱们进行分库分表呢 首先，如果在一个库中的表数据超过了一定的数量，可以理解为阈值。...现在，大多数数据库实例都可以创建多个数据库，那么为什么在分库分表中要创建多数据库呢？...下面总结一下在什么情况下需要分库分表？ 如果在数据库中的表中的数据量达到一定程度或者是阈值，则需要进行分库分表，分解单表的大数据量对索引查询带来的压力，并方便对索引和表结构进行变更。
需要带着问题来了解mysql的分库分表 什么是分库分表，为什么我们需要分库分表 如何进行分库分表，有什么优缺点 对于分库分表有哪些架构设计，对于后期的扩容扩展怎么样 目前行业内流行的解决方案有哪些？...各自有什么特点 自己设计一个数据库分库分表的框架，如何设计，需要考虑哪些因素 为什么需要分库分表 随着我们的系统运行，存储在关系型数据库的数据量会越来越大，系统的访问的压力也会随之增大，如果一个库中的表数据超过了一定的数量...； 在数据库进行扩容的时候对应用层的配置改变最少， 就需要在每个数据库实例中预留足够的数据库数量 以上的情况我们都可以使用分库分表，那么什么是分库分表呢？...，会导致单个数据库实例和数据库达到性能瓶颈，因此我们需要将20个表分到多个数据库和多个数据库实例中，具体的评估如下： 【TODO 对数据库实例和数据库表的数量的评估】 如何进行分库分表 分库分表是对数据库拆分的一种解决方案...，根据实施切片逻辑的层次不同，我们将分库分表方案大致分为三大类：客户端分片、代理分片和支持事务的分布式数据库 客户端分片 所谓的客户端分片即在使用数据库的应用层直接操作分片逻辑，分片规则需要在同一个应用的多个节点间进行同步
背景 参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。...为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。...而一方面，互联网架构需要保证数据库高可用，常见的一种方式是，使用双主同步+keepalived+虚ip的方式保证数据库的可用性： 如上图所示，两个相互同步的主库使用相同的虚ip（vip），当前的主库挂掉之后...不管哪种方式，reload之后，数据库的实例扩容就完成了，原来是2个数据库实例提供服务，现在变为4个数据库实例提供服务，这个过程一般可以在秒级完成。...三、基于数据迁移的扩容方案 顾名思义，这种方案就是每次申请新的数据库集群，然后根据新的路由规则将老数据库集群中的数据分散迁移到新数据库集群中，如下图所示： 上图中间件1负责迁移某个时间节点以前的数据，
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接可用。...1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。...以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。 4、分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。...但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。...六、分库分表总结 1、分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。
作者：尜尜人物 https://www.cnblogs.com/littlecharacter/ 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接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。...1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。...但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。...关注Java技术栈微信公众号，在后台回复关键字：数据库，可以获取更多栈长整理的数据库系列技术干货。
以下节选择《Netkiller Architect 手札》地址 http://www.netkiller.cn/architect/ 接下来几周的话题是数据库安全。 5.4....为数据安全而分库 我们通常使用一个数据库开发，该数据库包含了前后台所有的功能，我建议将前后台等等功能进行分库然后对应各种平台分配用户权限，例如 我们创建三个数据库cms,frontend,backend...同时对应创建三个用户 cms,frontend,backend 三个用户只能分别访问自己的数据库，注意在系统的设计之初你要考虑好这样的划分随之系统需要做相应的调整。
来源：http://t.cn/Efpe4Ae 一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤...hash法） 3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 六、分库分表总结 七、分库分表示例 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...1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。...七、分库分表示例 示例GitHub地址： https://github.com/lc-study/study-sharding.git Mycat 读写分离 数据库分库分表 中间件 安装部署，及简单使用...更多技术干货 近期100多篇技术干货，升职加薪必看 数据库架构：主备+分库？
分库分表 一般来说，数据库分库分表，有以下做法： 按哈希分片：根据一条数据的标识计算哈希值，将其分配到特定的数据库引擎中； 按范围分片：根据一条数据的标识（一般是值），将其分配到特定的数据库引擎中...分库分表的做法有很多种，例如编写代码库，在程序中支持多数据库，程序需要知道每个数据库的地址，并要编写代码进行支持；使用中间件将多个数据库引擎连接起来，程序只需要知道中间件地址。...但是分库分表后，因为任意两个表可能在不同的数据库实例中，两个表进行连接查询时，两个数据库实例之间的交互变得复杂起来，当集群中的数据量较大时，便不能随意 join 了，可能需要其他方式支撑聚合查询。...分库分表有优点有缺点，这里就不再多说，先学会再打算。...部署 MariaDB 实例 为了更好地创建分库分表实践环境，这里需要三个 “物理”数据库，一个逻辑数据库，即四个 MariaDB 实例。
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