当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题
MySQL作为一款面向企业的数据库产品，必须具有能够处理高峰活动和数据容量增长的能力。在进行容量规划时，架构师需要考虑因为用户的活动和数据增长所导致的资源使用变化，并需要考虑未来的促销活动或者其他预计的繁忙时期。
今天，探讨一个有趣的话题：MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表？有人说 2000 万行，也有人说 500 万行。那么，你觉得这个数值多少才合适呢？
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。
数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。存储容量现在一般容易解决，主要是IO瓶颈和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。从业务方来看，就是数据库可用连接少，甚至无连接可用。
作者简介 肖鹏 微博研发中心数据库技术负责人，主要负责微博数据库（MySQL/Reids/HBase/Memcached）相关的业务保障，性能优化，架构设计以及周边的自动化系统建设。10年互联网数据库
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题，我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。
相信很多小伙伴们，在日常对接开发时，有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分，数据不停地往一张表里灌入，迟早有一天，磁盘空间报警。作为一个DBA，侧重点是对数据库的操作性能（大表增加字段/索引，QPS等）和存储容量加以考虑，我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理，例如将3个月内的订单表保留在当前表，历史数据切分后保存在归档表中，之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间，并将其迁移至备份机中（有条件的可以将其转换为TokuDB引擎），以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
数据库使用的mysql，起初是单库单表，时间久了单表的数据量越来越大，一个表中的数据量达到3个多亿，mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了，不得不分表了,使用mycat中间件
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难于满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘 IO 也很可能出现压力，会导致很多问题。
爱奇艺，中国高品质视频娱乐服务提供者，2010 年 4 月 22 日正式上线，推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心，网罗了全球广大的年轻用户群体，积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
众所周知drop table会严重的消耗服务器IO性能，如果被drop的table容量较大，甚至会影响到线上的正常。 首先，我们看一下为什么drop容量大的table会影响线上服务 直接执行drop table，mysql会将表定义和表数据全都删除，包括磁盘上的物理文件，也包括buffer pool中的内存数据。 这就分两步，第一步从buffer pool中删除，这会涉及到table_cache的lock，如果持有table_cache的lock，这将导致其他查询都无法执行。这种情况在没有innodb_pe
今天我们的zabbix-server机器根空间不够了，我一步步排查结果发现是/var/lib/mysql/下的libdata1文件过大，已经达到了41G。我立即想到了zabbix的数据库原因，随后百度、谷歌才知道zabbix的数据库他的表模式是共享表空间模式，随着数据增长，ibdata1 越来越大，性能方面会有影响，而且innodb把数据和索引都放在ibdata1下。
使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。
这应该是 MySQL 原理中最底层的部分了，我们存在 MySQL 中的数据，到底在磁盘上长啥样。你可能会说，数据不都存储在聚簇索引中吗？但很遗憾，你并没有回答我的问题。我会再问你，那聚簇索引在磁盘上又长啥样？
昆仑万维是全球领先、业内前沿的综合性互联网集团，业务涵盖昆仑游戏（GameArk）、信息资讯（Opera）等多个业务板块。其中，昆仑游戏（GameArk）凭借研发及运营的核心优势，面向全球进行游戏的研发、发行与运营，形成多样性的产品矩阵。截止 2020 年底，月活用户达到上亿规模。
随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。
数据是很重要的，没有备份，删库就只能跑路了，当然这只是玩笑话了。但当数据损坏或者误操作删除数据时，备份就显得尤为重要了，备份可以恢复误删除的数据，备份可以作为我们最后的“救命稻草”。MySQL 也是可以按照服务运行状态分为冷备和热备（即停机和非停机），热备份又可以分为逻辑备份和裸设备备份。按照备份后的内容量又可以分为全量备份和增量备份。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘I/O也很可能出现压力，会导致很多问题。
应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力，底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
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
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。
分析一下问题出现在哪儿呢？ 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。
分库分表的文章网上非常多，但是大多内容比较零散，以讲解知识点为主，没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
该文对MySQL数据库性能测试进行了详细的介绍，包括测试方法、测试环境和测试数据，并分析了测试结果。同时，文章还对MySQL数据库的优化方案进行了探讨。
通过上篇文章《MySQL的体系结构与SQL的执行流程》了解了SQL语句的执行流程以及MySQL体系结构中「连接器」、「SQL接口」、「解析器」、「优化器」、「执行器」的功能以及在整个流程中的作用。不过上篇文章留了个尾巴，在执行器调用存储引擎后，存储引擎内部做了什么事没有进一步说明，本文会对此展开介绍，使得我们对SQL整体的执行流程有更加清晰的认识。
日前，腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版（开源代号TBase）宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨，上万张表访问场景下，内存占用节省60%；查询性能提升百倍；SQL语句兼容性增强。同时，大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品，是腾讯云数据库团队在开源的 PostgreSQL 基础上研发的企业级分布式HTAP数据库管理系统，能够提供成熟的一站式解决方案。腾讯云数据库技术总监李跃森介绍到，“在首次开源的10天内，TD
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
同事反馈了一个问题，MySQL 5.7的环境中，这条SQL非常慢，test表就一万多数据，而且字段tid有索引，
1、全局内存缓冲区 1）key_buffer_size 该变量是只存储MyISAM索引信息的全局内存缓冲区。在对应的.MYI文件中的索引数据从磁盘上被读取出来然后存入这个缓冲区。想要调整key_buffer_size的大小，只需要简单统计所有MyISAM表中总索引的大小，然后随着数据随时间增长而调整。 当这个索引码缓冲区中没有足够的空间来存储新的索引数据时，将会用最近最少使用的的方法覆盖掉旧的页面。 2）innodb_buffer_pool_size innodb_buffer_pool_size是用来存储所有InnoDB数据和索引的全局内存缓冲区。对完全使用InnoDB的数据库来说，这是个很重要的缓冲区，一定要正确分配，不正确的分配这个缓冲区可能导致额外的磁盘IO开销并降低查询性能。 常见的方法是把innodb_buffer_pool_size设定为RAM的80%，但是很多情况下这样设定不合理，如RAM大小50G，而数据库总量只有2G。 可以使用SHOW GLOBAL STATUS或者SHOW ENGINE INNODB STATUS命令来监控InnoDB缓冲池的使用情况。 MySQL> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_buffer%'; +---------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Innodb_buffer_pool_dump_status | Dumping of buffer pool not started | | Innodb_buffer_pool_load_status | Buffer pool(s) load completed at 180330 16:27:30 | | Innodb_buffer_pool_resize_status | | | Innodb_buffer_pool_pages_data | 51679 | | Innodb_buffer_pool_bytes_data | 846708736 | | Innodb_buffer_pool_pages_dirty | 0 | | Innodb_buffer_pool_bytes_dirty | 0 | | Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 116888 | | Innodb_buffer_pool_pages_free | 1024 | | Innodb_buffer_pool_pages_misc | 4641 | | Innodb_buffer_pool_pages_total | 57344 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd | 0 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead | 0 | | Innodb_
技术真的是日新月异，Web 网站已经脱离之前的静态网站的体系，转而使用动态语言搭建的动态网站。这也衍生出一个问题：该如何存储数据了？数据库就应运而生，它的作用是提供存储数据的容器。方便 web 网站进行存储、查询、更新等。
本文介绍了东吴证券旗下东吴秀财 APP 在数据库转型中选择 TiDB 的思考与实践。 原有架构使用 MySQL 分库分表和 MongoDB，但面临着架构复杂、业务扩展性不足、性能问题、开发和运维负担重等挑战。为了有效应对这些问题， 东 吴证券选择 将 MySQL 分库分表和 MongoDB 替换为 TiDB。这一举措极大简化了架构，实现了兼容 MySQL 生态、性能飞跃、金融数据强一致性的 HTAP 以及便捷运维等优势，提升了业务效率和管理效能。 未来，东吴证券计划进一步利用 TiDB 的特性，解决存量 MySQL 实例管理成本高的问题，提升资源利用率和运维效率。
【数据结构】 目录 前言 顺序表 接口实现 各项功能 接口详解 顺序表初始化 顺序表释放 顺序表展示 顺序表容量检查 顺序表数据尾插 顺序表数据头插 顺序表数据前删 顺序表数据尾删 顺序表数据查找 顺序表指定位置插入数据 顺序表指定位置删除数据 ---- 前言 ---- 本章主要讲解： 顺序表以及顺序表的接口实现 注：保姆级教程，相信你一定会的~ 顺序表 顺序表是线性标的一种 概念： 顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储（完成
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域，也就是将表的数据文件分割成多个小块，在查询数据的时候，只要知道数据数据存储在哪些区域，然后直接在对应的区域进行查询，不需要对表数据进行全部的查询，提高查询的性能。同时，如果表数据特别大，一个磁盘磁盘放不下时，我们也可以将数据分配到不同的磁盘去，解决存储瓶颈的问题，利用多个磁盘，也能够提高磁盘的IO效率，提高数据库的性能。常见的分区类型有：Range分区、List分区、Hash分区、Key分区：
自我介绍要说几个点：你是谁，你的优点是什么？这么多年你干了啥？在学校获得过什么奖？对哪些技术有深入研究？是否有高并发系统的设计？是否参与过什么大型项目？
现场会很多招聘机会、免费的自助餐、免费的活动奖品，以及近距离接触从业超过30年大佬的机会，体验到了寓教于乐的快感，也打破了程序员35岁危机的说法。
其实上面这些问题，我最早想法是，每个问题都可以啰嗦出一篇文章。后来由于良心发现，烟哥就决定用一篇文章将这些问题都讲明白。 当然，我给的回答可能并非标准答案，毕竟是自己的一些工作总结。各位读者有更好的回答，也欢迎交流！
本文主人翁是我星球里一位同学，周一线上顺丰面试遇到的问题，反馈面经时，只记得部分的。
线上业务同学通常都会自己先搭建一套MySQL服务，自己维护，自己折腾，等到项目要上线，或者遇到某种性能瓶颈的时候，就会想到托管给DBA，这几天我们就遇到了这样一个场景。
关于架构，大家都有了解和理解。通常一个业务或项目，在做架构设计时，可能会包含业务架构和技术架构。其中技术架构是我们作为开发角色，在做设计时重点的工作内容。但还有架构类型的划分方式，会包括业务架构、技术架构、数据架构和应用架构四种。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
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