数据库分库分表 1. 数据库分库分表的概念 数据库分库分表是一种数据库架构设计模式，通过将数据分散存储在多个数据库实例或表中，来提高系统的扩展性、性能和容错性。...场景描述： 假设我有一个电商平台，每天有数百万用户下单购买商品，订单数据量巨大，需要高效存储和查询。 解决方案： 我可以采用数据库分库分表的方式来管理订单数据。...水平分割： 按照订单创建时间将订单数据分散存储在不同的表中，例如每个月创建一个新的订单表，以便更好地管理和查询历史订单数据。...读写分离： 将订单查询操作和订单写入操作分配到不同的数据库实例中，以减轻数据库负载压力。 缓存优化： 使用缓存技术对订单数据进行缓存，以加速订单查询和数据访问操作。...实际案例：分库分表的成功应用 来看一个真实世界的案例，展示数据库分库分表是如何应用于处理大规模数据的挑战的。 案例背景： 某在线社交平台每天处理数亿用户的动态消息数据，单一数据库无法满足性能需求。
表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场推广的趋势，我们的订单很快就会上亿，每天会有100万的新订单。...但是现在领导给大家任务了，要求系统可以支持上亿订单和每日百万新订单，服务器可以采购。” 做这个规划之前，存储订单的数据库表是一个单库单表。...为了使系统能承受这种日百万级新订单的压力，项目组探讨过很多解决方案，最终决定使用分表分库：先将订单表拆分，再进行分布存储。...假设需要查询的数据分布在多个数据库的多个表中（比如在order1里面的t_order_1，order2里面的t_order_9中），那么需要将针对这些表的查询结果合并成一个数据集。...这种设计模式将SQL组合、数据库路由、执行结果合并等功能全部放在了一个代理服务中，而与分表分库相关的处理逻辑全部放在了其他服务中，其优点是对业务代码无侵入，业务只需要关注自身业务逻辑即可。
模式，但是对value（尤其是json）提供了丰富的查询功能 支持二进制数据及大型对象 可以根据数据的特点替代RDBMS ，成为独立的数据库。...# 行式存储数据库（大数据时代） # 行式数据库 # 列式数据库 # HBase HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。...HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。...字节 byte：8个二进制位为一个字节(B)，最常用的单位。...注：“兆”为百万级数量单位。 # 图形数据库 主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
开源——掌控自己的命运，不想依赖第三方公司 理想很丰满现实很骨感，随着业务场景和消息规模的增长，2022 年初 Cassandra 有 177 个节点，拥有数万亿条消息 ，Cassandra 也出现了严重的性能问题...当数据集的大小与这些访问模式相结合时，导致 Cassandra 的集群陷入困境。 当遇到热分区时，它经常会影响整个数据库集群的延迟。...1.2、从 Cassandra 到 ScyllaDB 他们选取的方案是 ScyllaDB，这是一个用 C++ 编写的与 Cassandra 兼容的数据库。...ScyllaDB 是一个大规模并行数据库引擎，它在服务器的每个核心上分片运行，跨集群中的所有服务器。其设计使 ScyllaDB 能够以亚毫秒级的平均延迟每秒运行数百万次操作。...任何分布式数据库都需要分区容错性——即使系统的一部分由于网络或服务器故障而脱机，也能够继续运行。因此，当今有两种流行的数据库模式：CP 或者 AP。
插入的行存储在B树的叶子节点上，所有的中间节点用来存储用于导航查询语句的原数据。 因此，当有数以百万计的数据被插入到数据库中时，索引和数据存储会变得十分大。...因此，为了快速的访问，需要从磁盘中加载所有数据到内存，但是RAM一般没有这么大的空间来存储所有的数据。因此，数据库必须从磁盘中读取部分数据。...假设数据库表的每一行数据为128字节（实际大小会变化），一个block（叶子节点）为16KB，存储了(16 * 1024) / 128 = 128行数据。...当今信息时代，在比如消息、聊天、实时通讯和物联网等客户为中心的服务和大量无结构化数据的分布式系统中，每小时都会进行数百万计的写入操作。...但是使用压缩程序有时候无法应付数据库中数以百万计的更新操作。
每天数百太字节（TB）的新数据（批处理和流运行）经客户载入大查询系统后便可供即时查询使用。数千个处理器可同时用于一次搜索，无需检索或分隔数据即可快速显示结果。...从三亿一千万行五十九列的传统表到每行数百万维度乘以数百万维度并实时增长的高流动性表，什么才是分享万亿个数据点数据库的最佳方式？...任何一个单独的列或列组都不具有强有力的还原能力，因此传统的RDBMS模式已经落伍，需要的正是一个像谷歌查询平台这样的无索引查询处理模式。...例如：要想观察新闻媒体发布信息的周期和模式，就要求能在一个移动窗口交叉对照整个数据库，此外还需要透明计算和数据移动缩放。进行该类分析所需的大量处理器离不开像谷歌查询平台这样的一个云代管环境。...最近这一方法还用于对比过去四十年来欧盟境内的反动趋势。该种分析的优势就在于能够尽览几十年间发生的数百万全球事件，并快速生成对某一个国家稳定性的量化时间表，准确表示动荡局面的起起落落。 ?
随着数据量增加，业务对数据的存取使用更加复杂，首先要解决的是面对海量业务数据，如何解决 订单表的设计和数据存储。...因为数据量相对较少，几百万w ，甚至几千万的量级。单个表就能满足 买卖家纬度的各种查询，随着业务的不断发展，单表的问题逐步凸显出来。 问题 单表数据量越来越大，涉及聚合查询性能越差。...基于前面的业务访问情况，我们可以选择的分表键键有买家id，卖家id，订单号。 比如 交易数据库计划分128个库， 分2048张分表。...最优解 基于 MySQL 架构，上面三种场景无法再同一套库中完成，需要创建2个数据库: 买家库和卖家库,数据相同，但是查询纬度不一样。...(也可以由分片规则指定1024 在订单号中具体的位置) 总结 虽然说本文是说的订单数据设计，但是也适用于其他业务场景，从小业务量到海量数据的数据库演进。
：提供优惠券上架、发放、核销全流程管理服务，前端服务按渠道分成 4 个抢券通道，采用业务垂直分库和集中库存储的方式来提升性能和可靠性；订单服务 ：提供订单生成、维护、查询、评价和推送等功能，应用层采用分表设计来应对大流量的冲击...；订单历史查询服务 ：提供针对各类订单按照用户、日期、交易渠道等多维度的查询功能；商户管理服务 ：提供商品类目及标签管理，商品上下架，KA 品牌商户维护等功能。...图 1：改造前基于分库分表的数据架构该生活 APP 上线后迅速推广，日活跃用户达到数百万，日订单量突破百万。 目前，存量表中数据记录行数超过亿行，20 多张表每天新增数据超过千万条。...面对如此迅猛的业务发展和数据量增长，原有的技术架构（主要采用集中式数据库以及抢券服务的分库分表的技术架构）已经无法满足业务需求，无法做到对应用透明的快速弹性扩展。...高可用能力不足 ：集中式数据库存在单点故障的风险，故障转移时会影响业务的连续性。业务处理能力下降 ：订单业务随着客户交易量的增加，部分业务需要在多个数据库或数据表中进行，增加了查询的时间和成本。
数据库从不遵循关系模型切勿为tables 提供固定的固定列记录使用自包含的聚合或BLOB不需要对象关系映射和数据规范化没有复杂的功能，例如查询语言，查询计划者，参照完整性联接，ACID 动态架构NoSQL...数据库是无模式的或具有宽松模式的数据库不需要对数据架构进行任何形式的定义提供同一域中的异构数据结构 ?...简单的API提供易于使用的界面，用于存储和查询提供的数据API允许进行低级数据操作和选择方法基于文本的协议，通常与带有JSON的HTTP REST一起使用多数不使用基于标准的查询语言支持Web的数据库作为面向互联网的服务运行...什么是MongoDB MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，用于大量数据存储。MongoDB是一个在2000年代中期问世的数据库。属于NoSQL数据库的类别。...全球各地的公司已经定义了自己的集群，其中一些集群运行着100多个节点，数据库中包含大约数百万个文档。
该公司已经开发了 Apache Kafka 来管理其系统每天产生的数百万条消息。然而，这项任务不仅仅是消息传递问题，而是分析单个数据列的问题，例如“谁查看了每个用户的个人资料？”...Soman 表示，Pinot 每秒可以处理数十万个基于 SQL 的 查询，延迟小于 99 毫秒，即使是扩展到数千个节点的 MySQL 也无法与之匹敌。...Pinot 1.0 版本于 2023 年 9 月发布，并增加了执行两个表的查询时连接 的能力，以及执行“upserts”的能力，这是一种 UPDATE 和 INSERT 的组合，它确保 将最新数据添加到数据库或更新数据库...Soman 解释说：“Kafka 是半有状态的，它会存储一周的数据，但它并非设计用于存储有状态的数据。使用 Pinot，您可以将数据存储在任何您想要的地方并查询单个项目。”...、模式演变和数据回填。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力 不遵循SQL标准。 不支持ACID。 远超于SQL的性能。...它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。...HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表 ---- Cassandra[kəˈsændrə] Apache Cassandra...字节 byte：8个二进制位为一个字节(B)，最常用的单位。...注：“兆”为百万级数量单位。
容量，面对的越来越复杂的查询维度，为实现平稳查询，优化了索引并增加两个从库来分散数据库压力，但仍有很多效率不理想的数据库请求出现。...而随着业务模式的增加，原订单模型已经不能满足，如果经常用DDL去建表，建索引对于如此庞大的库表是非常吃力的，发生锁库锁表会直接影响线上服务。...所以，点评团队以未来十年不再担心订单容量为目的，开始进行库表切分。 1.4小结：啥情况需要考虑库表拆分 实际上，是没有一个非常量化的指标来判定库表瓶颈的，因为每个系统的业务场景，查询复杂度都有不同。...在技术设施方面，还是不得不佩服大公司的投入，阿里给工程师提供的数据查询后台，其实是一个逻辑库，你可以用查询单表的方式去查询分库分表，后台会调用数据库配置平台的配置，自动计算库表路由，人性化的很。...加上蚂蚁的用户规模，基本上大部分的应用都采用了百库百表类的方式进行(遇到定时任务的超大规模数据，还会千库千表的存在)。用户请求发起后的路由规则和数据库的路由执行链路简化如下： ?
根据实战经验来说，当单表到几百万的时候，性能就会有所下降 分库前提：单库而言，最大的并发可能就2000左右，但是一个健壮的单库来说最好的并发保持在1000左右。...单数据库增大或者并发增加的时候，可以将一个库的数据拆分到多个库中 1.2 什么时候进行分库分表 阿里巴巴手册如是说道。 二。...水平拆分： 将同一个库/表拆分成多个结构相同的库/表 2.3 核心概念 逻辑表： 水平拆分的数据表的相同逻辑和数据结构表的总称。...有数据源名称和数据表组成，例如：ds_0.t_order_0 绑定表：指分片规则一致的主表和字表。...比如，订单表中，我们既需要查询某个userId的某时间段内的订单列表数据，又需要根据orderId查询某条订单数据。这里，orderId与userId就属于复合分片键。
在介绍选型之前先来介绍下架构背景，笔者曾经做过电商系统的优化，该系统中包含的两个主体： 用户：数据量上千万，每日增长10W+ 订单：数据量上亿，每日百万级的增长 对于如此量级的数据，单库单表的情况下，无论是...NoSQL 说到NoSQL，第一个想到就是MongoDB ，它的分片功能从并发性和数据量这两个角度已经能满足一般大数据量的需求，但是仍然需要考虑如下几点： 约束性：MongoDB 不是关系型数据库而是文档型数据库...目前市面上主流的分库分表分为两种模式：Proxy模式、Client模式 Proxy模式属于业务无侵入型，直接代理数据库，对于开发者一切都是无感知的，SQL 组合、数据库路由、执行结果合并等功能全部存放在一个代理服务中...： 市面上对于分库分表中间件如下： 两种模式的优缺点也很明显： Proxy模式：资源解耦，业务无侵入；缺点则是运维成本相对较高 Client模式：代码灵活控制，运维成本低；缺点则是语言限制，升级不方便...随着查询分离的流行，后台系统中有很多操作需要跨库查询，导致系统性能非常差，这时分表分库一般会结合查询分离一起操作：先将所有数据在 ES 索引一份，再使用 ES 在后台直接查询数据。
ShardingSphere优势如下:提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景； 分片策略灵活，支持多种分片方式； 集成方便...随着5.x版本的发布，ShardingSphere还提供了许多新特性：全新 distsql 用于加载及展示 shardingsphere配置信息支持跨不同数据库实例的分片 join sql 查询增加数据网关能力...选择该用户标识码作为分片key有如下优势：可以使分到各个库表的数据尽可能均匀；无论是以订单id、还是以买家id作为查询条件，都可以快速定位到具体分片位置；同一买家的数据能分布到相同的库表，方便买家维度的聚合查询...新老库数据迁移迁移必须是在线的，不考虑停机迁移，迁移的过程中还会有数据的写入；数据应该是完整的，C端体验是无感知的，迁移之后需要保证新库和旧库的数据是严格一致的；迁移过程中需要做到可以回滚，一旦迁移过程中出现问题...四、效果&收益解决了单库容量上限问题;数据分片后单库表的数据量大大减少，单表数据量由原来的近亿降为百万级别，总体性能大大提高;降低了因单库、单表数据过大极端情况数据丢失风险，减轻运维压力。
在单体模式中，用户界面、业务代码和数据库调用等所有内容都包含在同一个代码库中。 所有应用程序关注点都包含在一个大型部署中。...您可以选择 2 个不错的选择； 1- Kafka 2- RabbitMQ 微服务数据管理 在单体架构中，查询不同的实体非常好，因为单个数据库保持数据管理也很简单。跨多个表查询数据很简单。...当使用带有事件溯源模式的 CQRS 时，主要思想是将事件存储到写入数据库中，这将是真实事件数据库的来源。 之后，CQRS 设计模式的读取数据库提供具有非规范化表的数据的物化视图。...因此，当用户创建或更新订单时，我将使用关系写入数据库，当用户查询订单或订单历史时，我将使用 no-sql 读取数据库，并在使用消息代理系统同步 2 个数据库时使它们保持一致应用发布/订阅模式。...现在我们可以考虑这些数据库的技术栈，我将使用 SQL Server 进行关系写入数据库，使用 Cassandra 进行无 SQL 读取数据库。
其实是没有数值定义的 但是如果在面试的过程中，或者跟别人沟通的过程中，有人提到百万级并发那么可能三种情况 他在吹牛皮 他没有用对并发这个词 他真的很NB（例如：天猫双11关联项目组的） 其实截至2019.../11/11，支付宝双11订单峰值是 54.4W笔/秒，单个服务的集群的QPS破百万的恐怕也很少 要应对多少并发，我们要看一天有多少访问量/请求量，假如是一个每天有1亿请求的网站/服务 那么： 平均QPS...数据 无论拆几个库几张表，表名都应该是连续的且不重复的，例如2库8表，那么: db0中包含表t0-t3，db1中包含表t4-t7 1、拆分之后的好处 单个数据库承受的连接数都是有限的，分开后可以分摊查询压力..._0、user_1、user_2、user_3这4个表 按照时间切分，每三个月1个数据库 3、分片(Sharding)工具 分库后，CRUD需要指定库名表名，部分查询场景还需要从多个表查询后聚合查询结果...，需要有工具支持，可以自己写，也可以用现成的： Sharding-JDBC（Java），EFCore.Sharding（.NET Core） 4、全局唯一ID 分库分表之后，以订单数据为例，就不能用各个表的自增列作为订单
每个分区都能视为一个完整小型数据库，虽然数据库可能存在跨分区操作。 目的 提高可扩展性。不同分区可放在一个无共享集群的不同节点。这样的一个大数据集可分散在更多磁盘，查询负载也随之分布到更多处理器。...范围扫描就很简单，将K作为联合索引来处理，从而在一次查询中获取多个相关记录。假设有个程序存储网络传感器的数据，K是测量的时间戳（年月日-时分秒）。范围扫描此时很有用，可快速获取某月内的所有数据。...缺点 某些访问模式会导致热点。 若K是时间戳，则分区对应于一个时间范围，如每天一个分区。...许多编程语言也有内置的简单哈希函数（主要用于哈希表），但可能不适合分区：如Java 的 Object.hashCode()，同一K可能在不同进程中有不同哈希值。...而Couchbase或Voldemort干脆直接不支持K的范围查询。 Cassandra在两种分区策略之间采取折中。 Cassandra的表可使用由多个列组成的复合主键。
先来一张订单表流程图压压场面。 订单模型 前些天看领域驱动提到了核心域和子域，那么整个交易流程是是这个模型的核心域，订单表是交易流程的子域。...由于刚上线，流量每天很少，平稳了运行一段时间后，也许会出现支付平台支付，但搭建的支付中心却未支付，只能手动修改数据库了，并触发业务回调了，这在最终一致性里，可以成为人工补偿。...后来不厌其烦，加了个支付日志，记录任何与支付平台交互的信息，然后每隔一段时间扫描最近变更的日志表，并和订单表对比，发现不匹配的，修复为已支付，完美的解决了这个问题，这在最终一致性里，可概括为定时补偿。...针对之前线上支付平台和自建平台不一致问题，利用hangfire调度机制定时每天晚上拉取一周数据和支付平台核对。确保了两个异构系统的一致性。...为防止支付平台同时通知，造成两条支付日志，先更新订单成功后，在队列里，用redis的incr和decr原子性操作，来确保只能同时操作一个订单，另一个通知延迟处理。 数据库开启读写分离，部署集群。
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