关键词:分库分表,路由机制,跨区查询,MySQL 数据变更,分表数据查询管理器与线程技术的结合,Cache
随着国际火车票业务的高速发展,订单量快速增长,单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露,常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时,原先的底层数据库设计,也存在一些历史遗留问题,比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多?;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量也逐渐
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多?;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多🤣;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量也逐渐起来;好几张单表已经突破亿级数据,并且保持每天 200+W 的数据量增加。 而我们有些业务需要进行关联查询、或者是报表统计;在这样的背景下大表的问题更加突出(比如一个查询功能需要跑好几分钟)。 可能很多人会说:为啥单表都过亿了才想方案解决?其实不是不想,而是由于历史原因加上错误预估了数据增长才导致这个局面
首先声明这篇文章不是标题党,这个类库是 FreeSql.Repository,它作为扩展库现实了通用仓储层功能,接口规范参考 abp vnext 定义,实现了基础的仓储层(CURD)。
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
最近遇到一个关于MySQL单表过大的问题,该表存放的主要是日志文件,且其中有一个字段存放的数据过大,导致占用空间过大以及查询效率的降低,这种设计其实是不合理的。目前该表占用1.2T容量,数据量超过3亿条,而这个RDS数据库的容量总共就2T,且由于种种原因无法扩容,迫不得已急需给出解决方案。
从以上例子中,我们可以思考并归纳。能提升效率的核心是:在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。
在项目开发中,一些业务表字段经常使用日期和时间类型,而且后续还会牵涉到这类字段的查询。关于日期及时间的查询等各类需求也很多,本篇文章简单讲讲日期及时间字段的规范化查询方法。
数据分片是指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或者表中以达到提升性能瓶颈以及可用性的效果。数据分片有效手段是对关系型数据库进行分库和分表。分表可以降低每个单表的数据阈值,同时还能够将分布式事务转化为本地事务的。分库可以有效的分散数据库单点的访问量。
在当前业务量迅猛增加的情况下,数据库经常面临性能的极致挑战。尤其是在处理大规模的数据集,例如超过千万条数据记录的情况下,SQL查询的性能将显著下降。随着数据量的增加,查询所需要扫描的数据范围变得更广,从而导致查询速度的减慢。
问题描述 mysql数据库在数据量较大的情况下,对数据表进行水平分表,按照年份,如下:
1、为什么要分表? 数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。当出现这种情况时,我们可以考虑分表或分区。
数据库数据越来越大,随之而来的是单个表中数据太多。以至于查询速度变慢,而且由于表的锁机制导致应用操作也搜到严重影响,出现了数据库性能瓶颈。
在示例表插入两条记录,按分区规则,记录分别落在p_2018和p_2019分区。 可见,该表包含了一个.frm文件和4个.ibd文件,每个分区对应一个.ibd文件:
如果你操作数据库时想通过时间加以限制,那么请以这样的形式存储时间:year-month-day hour:minute:second,给一个linux下的存储方法:void *gettime(char name[])
为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
1.模型定义 命名规则是除去表前缀的数据表名称,采用驼峰命名,并且首字母大写,然后加上后缀Model 其中tableName是不包含表前缀的数据表名称,一般用于模型和表名称不同时候需要定义 其中trueTableName是包含千醉的表名称,这就说如果表为数据库中实际操作的表 dbName是要对应的数据库,只有跨库操作才需要定义 2.模型实例化 $User = new Model(‘User’);//等效与$User = M(‘User’); 这样的没有办法进行业务相关的逻辑处理 $User = ne
一、基本语句优化原则 (1).尽量避免在索引列上进行运算或函数操作,这样会导致索引失效 如: select * from t where Year(d)>=2016; 可以优化为: select * from t where d>='2016-01-01'; (2).使用join语句时,应用小结果集驱动大结果集。因为在join多表时,可能会导致更多的锁定和拥塞 (3).注意模糊查询时避免%%,%开头的查询条件会使索引失效 (4).仅列出需要查询的字段,这对效率没有影响,但会影响内存 如: select *
导读: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,到了一定的瓶颈就要考虑分表分库的方案。
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块,在逻辑上看最终只是一张表,但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明,然后操作它。表名可以按照某种业务hash进行映射。 分库 一旦分表,一个库中的表会越来越多。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看),一张表主要对应着三
通用唯一识别码 组成部分:当前日期和时间+时钟序列+全局唯一网卡mac地址获取 执行任务数:10000 所有线程共耗时:91.292 s 并发执行完耗时:1.221 s 单任务平均耗时:9.1292 ms 单线程最小耗时:0.0 ms 单线程最大耗时:470.0 ms 优点: 代码实现简单、不占用宽带、数据迁移不影响。 缺点: 无序、无法保证趋势递增、字符存储、传输、查询慢。
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法。传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持,比如MySQL的自增键,Oracle的自增序列等。数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞,但需引入额外的运维规则,使解决方案缺乏完整性和可扩展性。io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator
举例:一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
在互联网还未崛起的时代,我们的传统应用都有这样一个特点:访问量、数据量都比较小,单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大,对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:
DataFrame # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) 创建 构造方法介绍 ''' data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。 index:索引值,或者可以称为行标签。 columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。 dt
对于大规模的分布式集群,或者对于数据密集型应用来说,为了提高吞吐量和性能以及可用性,一般会结合使用数据复制和数据分区。数据复制将对单库的请求压力分给更多的数据库实例,数据分区将每个实例中的庞大的数据文件以一定规则切分成更小的数据文件,并可以存储到不同的磁盘(或数据节点 Node)上,以提高请求的并发性能,同时,增加了扩展性。
1.程序自动完成,数据源方便管理。2.不需要维护,因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 (sql标准)。
有关Sharding-JDBC介绍这里就不在多说,之前Sharding-JDBC是当当网自研的关系型数据库的水平扩展框架,现在已经捐献给Apache,具体可以查看Github,地址是
我经常被问到这样一个问题:分区表有什么问题,为什么公司规范不让使用分区表呢?今天,我们就来聊聊分区表的使用行为,然后再一起回答这个问题。
欢迎访问原文: 【MySQL性能优化】MySQL分库分表与水平分割取模案例(三)
1、在查询中,可以使用一个或多个表,在表之间使用逗号(,)分割,使用WHERE设定查询条件。
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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。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。
首先祝大家新年快乐,身体健康,万事如意。 一般来说一个系统最先出现瓶颈的点很可能是数据库。比如我们的生产系统并发量很高在跑一段时间后,数据库中某些表的数据量会越来越大。海量的数据会严重影响数据库的读写性能。 这个时候我们会开始优化系统,一般会经过这么几个过程:
分类:分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical Partitioning)
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎,支持全文检索、压缩、空间函数等,但是不支持事务和行级锁,所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用,而且myisam不支持外键,并且索引和数据是分开存储的。
5、查询fruits表中f_name和f_price的列,并且f_price的数值等于5.2
近期网站运营人员、产品反馈:查询数据耗时太长,网站交互上出现明显加载缓慢的情况 分析问题发现:
FreeSql 是一个功能强大的 NETStandard 库,用于对象关系映射程序(O/RM),提供了 CodeFirst/DbFirst/CURD/表达式函数/读写分离 等基础封装。支持 .NETCore 2.1+ 或 .NETFramework 4.6.1+。
然后使用mybatis-generator插件来自动生成相关的文件及代码,完成后工程目录结构如下:
数据分区是一种物理数据库的设计技术,它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联,主键最后是一串毫无意义,独立不重复的数字,比如:UUID,Auto_increment,又或者是雪花算法生成的主键等等
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
前几天,线上发生了一次数据库死锁问题,这一问题前前后后排查了比较久的时间,这个过程中自己也对数据库的锁机制有了更深的理解。本文总结了这次死锁排查的全过程,并分析了导致死锁的原因及解决方案。希望给大家提供一个死锁的排查及解决思路。
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