引言 数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享 CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,例如 Oracle 的单机模式。 Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和 Memory,共享磁盘系统。典型的代表 Oracle RAC, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好。其类似于 SMP(对称多处理)模式,但是当
数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk:
张大朋(Lunar)Oracle 工程师 Lunar 拥有超过十年的 ORACLE SUPPORT 从业经验,曾经服务于ORACLE ACS部门,现就职于 ORACLE Sales Consultant 部门,负责的产品主要是 Exadata,Golden Gate,Database 等。 2015年8月份内部release了Oracle 12.2 Beta版本(目前内部最新release的版本是2016年2月份发布的,windows和Linux都有了),目前根据12.2beta文档的介绍,Orac
clickhouse 迁移的方案有很多,但是因为迁移稳单相对较少,很多人望而却步,这里为大家介绍3种方案
数据流处理面临四个基本问题(Tyler Akidau, Slava Chernyak & Reuven lax. Streaming Systems: The What, Where, When and How of Large-Scale Data Processing):
根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 -> 选key(均匀)-> 分表规则(hash或range等)-> 执行(一般双写)-> 扩容问题(尽量减少数据的移动)。
MyCat的分片规则配置在conf目录下的rule.xml文件中定义 ;
分析insert解析之前,首先看一下mysql官方对insert语法的定义,因为SQL解析跟语法息息相关:
随着2月的春风吹拂,Oracle 19c 的第一个 Exadata 版本发布将马上发布出来,等待可测试版本的朋友们马上即可如愿了。
通过在配置文件中配置可能的枚举值, 指定数据分布到不同数据节点上, 本规则适用于按照省份、性别、状态拆分数据等业务 。
通过在配置文件中配置可能的枚举值,指定数据分布到不同数据节点上,这种方式就是枚举分片规则,本规则适用于按照省份,性别,状态拆分数据等业务
分布式系统,尤其是分布式存储系统,需要解决的两个最主要的问题即数据分片和数据冗余,下图形象生动地解释了其概念和区别:
上面一节我们讲到分片规则依赖于算法,Mycat提供一些常用的算法,基本满足我们的需求,这里介绍几个,全部的请查看官方文档的10.5章节
在数据切分处理中,特别是水平切分中,中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分、数据的聚合。选择合适的切分规则,至关重要,因为它决定了后续数据聚合的难易程度,甚至可以避免跨库的数据聚合处理。
在 ACOUG 年会的活动上,分享了一些从前未曾分享过的内容,想起,今年还欠下一篇文章,就整理和回顾一下,分享我所见到的Oracle 19c的一些重要改变(本文内容来自OOW大会演讲,关注“数据和云”公众号回复:2018OOW 获取大会PPT)。
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. DeleteStatement 3. #parse() 3.1 #skipBetweenDeleteAndTable()
分布式系统(尤其是分布式存储系统)需要解决的两个最主要的问题,即数据分片和数据冗余,下面这个图片形象生动的解释了其概念和区别: 其中数据即A、B属于数据分片,原始数据被拆分成两个正交子集分布在两个节点
最近在本地调试的时候发现,项目本地启动比较慢,对启动日志进行分析,Sharding-JDBC 在加载元数据的过程中中耗时 116 秒 ,占用了项目启动时间的一半。
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 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的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
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)。
一般来说,数据库的繁忙体现在:不同用户需要访问数据集中的不同部分,这种情况下,我们把数据的各个部分存放在不同的服务器/节点中,每个服务器/节点负责自身数据的读取与写入操作,以此实现横向扩展,这种技术成为分片,即sharding。
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。
1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
作者:尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
我们知道,为了应对不断增长的数据,我们对数据进行切分,存储在不同的数据库里,本文提到的数据库在非特定指明的情况下,均指一个逻辑数据库(是一组数据库,比如Master-Slave),而非单一各个物理数据库。
为了提升数据库的处理能力,我们把单库扩展成多库,并通过更新同步机制(即Replication)来保证多份数据的一致性。如此这般,数据库的扩展难题似乎已经顺利解决了
1、分布式系统是用来解决集中式架构的性能瓶颈问题,其核心是可扩展性,其特点包括:不出现单点故障、无状态等。依照 CAP 理论,分布式系统只能在 CP 和 AP 之间做取舍。
表被水平切分后,每个分片表所在的数据库就是一个分片节点。一个分片节点对应一个数据库(mysql数据库)。一个分片节点只能保存每个分片表的一个分片,因为db中不允许出现同名的表。 例如:
水平分片又称为横向拆分。它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。 例如:根据主键分片,偶数主键的记录放入0库(或表),奇数主键的记录放入1库(或表),如下图所示。
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. InsertStatement 3. #parse() 3.1 #parseInfo() 3.2 #parseColumns() 3.3 #parseValues() 3.4 #parseCustomizedInsert() 3.5 #appendGenerateKey() 666. 彩蛋 ---- 1. 概述 本文前置阅读: 《SQL 解析(一)之词法解析》 《SQL 解析(二)之SQL解析》 本文分享插入SQL解析的源码实
何剑敏 Oracle ACS华南区售后团队,首席技术工程师 曾供职于中国联通信息计费部、卓望数码、IBM。现供职于Oracle ACS华南区售后团队,首席技术工程师。多年从事一线的数据库运维工作,有丰富项目经验、维护经验和调优经验,专注于数据库的整体运维。 编者:Oracle的分区技术一直是对数据分而治之的重要手段,在12.2中,更加由这一技术演化出Sharding的新特性,那么回归分区技术本身,我们来看看在这一版本中,又有哪些分区功能上的增强。 Oracle database 12.2 有不少分区
本文通过分析总结几篇文章来看目前工业界可能偏好的解决方案。学习目的是:大致知道其应用领域,技术特点和未来方向,看看目前工作中是否可以用到,或者当以后选型时候能够做到心里有数。
Mycat是一个优秀的数据库中间件,它可以实现mysql数据库的读写分离和高可用,能够支持数亿大表的分布式数据库系统,我们也可以把它当做一种数据库领域的“路由器”,之前对数据库中间件没有什么概念,这里普及一下,Mycat的架构其实很好理解,Mycat是代理,Mycat后面就是物理数据库,对于使用者来说,访问的都是Mycat,不会接触到后端的数据库,下图是一个MyCat在实际应用中的结构图:
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。
先来看看相关知识点汇总,如下图。首先为了防止歧义进行说明,本课时中提到的“队列“就是指“消息队列“。
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。
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