参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 (最终方案)
分布式跨库查询时,可以尝试使用federated引擎,来创建远程表的映射,方便查询。 1.开启引擎 查询数据库是否支持 SHOW ENGINES; 有,说明支持,但是没有开启,开启一下: 配置文件添加
Mycat是一款基于阿里开源产品Cobar而研发的开源数据库分库分表中间件(基于Java语言开发)。官网所言:Mycat国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件!
- 概念:分区是在数据库内部层面将一张大表的数据分割成多个更小的部分,每个部分称为一个分区。尽管从逻辑上看仍然是一个完整的表,但在物理层面上,数据被分布在不同的物理区块上,这些区块可以位于同一台服务器的不同硬盘分区,或甚至是不同服务器上。MySQL支持多种分区类型,如范围分区、列表分区、哈希分区等。
Hitachi Data Systems于2017年改名为Hitachi Vantara 了.
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
与其他 DBMS 一样,MySQL 有一个具体管理和处理数据的内部引擎。在你使用CREATE TABLE 语句时,该引擎具体创建表,而在你使用 SELECT 语句或进行其他数据库处理时,该引擎在内部处理你的请求。多数时候,此引擎都隐藏在 DBMS 内,不需要过多关注它。但 MySQL 与其他 DBMS 不一样,它具有多种引擎。它打包多个引擎,这些引擎都隐藏在MySQL服务器内,全都能执行 CREATE TABLE 和 SELECT 等命令。为什么要发行多种引擎呢?因为它们具有各自不同的功能和特性,为不同的任务选择正确的引擎能获得良好的功能和灵活性。
有时候使用一样东西用习惯了,就不大会多想,而出现问题的时候也不会想到那里去。所以MYSQL 的时间这个问题可能就属于这个list.
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概 述:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/60413
MyCAT的目标是:低成本的将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端,解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding,其原理和思想都是大同小异的。
读写分离与分库分表,分布式事务 MySql存储引擎,建表规范,事务级别,sql优化,读写分离思想等。 了解过读写分离吗? 你说读的时候读从库,现在假设有一张表User做了读写分离,然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理,然后又做了读的处理,这时候数据还没同步到从库,怎么保证读的时候能读到最新的数据呢? 你如何保证系统的稳定性? 答:分布式的链路一般都很长,所以我们首先通过全链路压测,分析整个链路,到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈,那么可以考虑加缓存,读写分离等降低数据库压力,如
SQL 审核工具 SQLE 2.2308.0 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。
2、在schema.xml中,table中增加属性autoIncrement值为true,添加mycat_sequence表
demo 地址:https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档:官方文档
在不断发展的数据管理领域,确保跨多个数据库系统的一致性和准确性至关重要。无论您是迁移数据、同步系统还是执行例行审计,跨不同数据库平台比较数据的能力都至关重要。使用 pgCompare,这是一款开源工具,旨在简化和增强跨 PostgreSQL、Oracle、MySQL 和 MSSQL 数据库的数据比较过程。
作者:王克锋 出处:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时,单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库,同步相同
1. 概述 2. 主流程 3. ShareJoin 3.1 JoinParser 3.2 ShareJoin.processSQL(...) 3.3 BatchSQLJob 3.4 ShareDBJoinHandler 3.5 ShareRowOutPutDataHandler 4. 彩蛋 ---- 1. 概述 MyCAT 支持跨库表 Join,目前版本仅支持跨库两表 Join。虽然如此,已经能够满足我们大部分的业务场景。况且,Join 过多的表可能带来的性能问题也是很麻烦的。 本文主要分享: 整体流程、
1、数据采集过程繁琐,重复的脚本编写太多。从不同的数据库抽取数据,需要为不同的数据库写卸数脚本,再传输到数据集市文件服务器,再入库,每一环节都需要调度。
现代应用开发中,通常只用SQL实现简单的数据存取动作,而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现,主要原因在于:
数据库在业务体系不大的情况,一般都是单库出现,通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大,就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
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。
1.下载jdk,地址 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割(MySQL大小写敏感,名称要见名知意,最好不超过32字符) 所有的数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字(如 desc、range、match、delayed 等,请参考 MySQL官方保留字 【https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/keywords.html】 ) 临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀(tmp_) 备份库和库必须以bak为前缀并以日期为后缀(bak_) 所有存储相同数据的
【作者】武玉森,就职于国内某城商行,从事运维框架及智能监控等方面工作,对操作系统、开源监控等方面具有丰富的实践经验。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
一、何谓分库分表? 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库(主机)上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 二、为什么要分库分表? 数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作,增删改查的开销也会越来越大。 另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 三、分库分表的实施策略 分库分表有垂直切分和水平
如果通过方式二去创建表,只有创建表明为:customer的时候,Mycat会自动帮你把表创建到对应的dn2的Host2主机配置的Mysql服务,创建其他的任意表,都将默认创建到dn1对应的Host1主机配置的Mysql服务
JDBC(Java DataBase Connectivity)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序,
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,产出了canal项目。canal的原理很简单,就是如上图片所示
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
最近在Elastic官网blog的这篇文章引起了许多人的注意——Investigative analysis of disjointed data in Elasticsearch with the Siren Platform (利用Siren平台对Elasticsearch中的非联接(disjointed)数据进行调查分析)
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
当我们把 MyCat + MySQL 的架构搭建完成之后,接下来面临的一个问题就是,数据库的分片规则:有那么多 MySQL ,一条记录通过 MyCat 到底要插入到哪个 MySQL 中?这就是我们今天要讨论的问题。
Java面试通关手册(Java学习指南,欢迎Star,会一直完善下去,欢迎建议和指导):https://github.com/Snailclimb/Java_Guide
至于什么是Mycat,可能在不同的角色下有不同的理解。对MySQL架构有过了解的话,都知道MySQL实际上是由Server层和存储引擎层组成的。所以对于DBA来说,Mycat 就是 MySQL 的Server层。而 Mycat 后面连接的 MySQL Server,就好象是 MySQL 的存储引擎。因此,Mycat 本身并不存储数据,数据是在后端的 MySQL 上存储的,因此数据的可靠性 以及事务等依旧是 MySQL 保证的。
把存于一个库的数据分散到多个库中,把存于一个表的数据分散到多个表中。如果说读写分离是为了分散数据库读写操作压力,分库分表就是为了分散存储压力
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
在传统的中小公司里面,尤其是以企业内部的办公系统、REP系统,或者体量不是很大的互联网公司里面,搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面,单表每天有上100w的数据业务增量时,就要考虑分库分表的策略了。否则,无论是数据的存储、访问、更新等操作,单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
在这篇文章中提到了一个场景,即电商的订单。我们都知道订单表有三大主要查询:基于订单ID查询,基于商户编号查询,基于用户ID查询。且那篇文章给出的方案是基于订单ID、商户编号、用户ID都有一份分库分表的数据。那么为什么要这么做?能否只基于某一列例如用户ID分库分表,答案肯定是不能。
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
大家好,我是田螺。我们去面试的时候,几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题,大家看完肯定会有帮助的。
== 存储引擎就是存储数据、建立索引、更新 / 查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的,而不是基于库的,所以存储引擎也可称为表类型。(MySQL5.5 之后默认的存储引擎 —— InnoDB) ==
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