数据库优化无非水平切分与垂直切分！ 1.水平.就是按记录分....一个数据库有3000W用户记录.处理速度比较慢.这时可以把3000W.分成三份.每份都是1000W.分别放在不同的机器上. 2.垂直分割就是按字段分.
mysql垂直切分的介绍 1、垂直切分常见于垂直分库和垂直分表。 2、垂直分库是根据业务耦合，在不同的数据库中存储关联度低的不同表。 做法类似于大系统拆分成多个小系统，根据业务分类独立划分。...3、垂直分表是基于数据库中的“列”。 如果一个表的字段较多，可以新建一个扩展表，将不常用或字段长度较大的字段拆分到扩展表中。...有如下几张表： 用户信息表（User） 交易记录(Pay) 商品(Commodity) 针对以上案例，垂直切分就是根据每个表的不同业务进行切分，比如User表，Pay表和Commodity表，将每个表切分到不同的数据库上...以上就是mysql垂直切分的介绍，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL 推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑
mysql垂直切分的优缺点 1、垂直切分的优点，业务系统层面的耦合、分级管理、维护、监控和扩展、O、数据库连接数和单机硬件资源得到提升。 解决业务系统层面的耦合，业务清晰。...2、垂直切分的缺点，提高了开发的复杂性、复杂的分布式事务处理、单表数据量过大。 有些表格不能join，只能通过接口聚合来解决。 复杂的分布式事务处理。...仍然存在单表数据量过大的问题(需要水平切分) 对于垂直切分可能遇到的数据切分和事务问题，在数据库层面很难找到更好的处理方案。...在实际应用案例中，数据库的垂直切割大多与应用系统的模块相对应，同一模块的数据源存储在同一数据库中，可以解决模块内部的数据关联问题。在模块之间，应用程序通过服务接口提供所需的数据。...以上就是mysql垂直切分的优缺点，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL 推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑
，今天阿粉来说说如何使用 Sharding-JDBC 进行垂直切分表和数据库。...前情回顾之什么是垂直切分 什么是垂直切分，垂直分库是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用，也就是说，我们需要把不同之间的业务进行分库，比如...垂直分表 垂直分表就是将一个表细分，且在同一个库里，正常操作即可。...大家学会如何使用 Sharding-JDBC 进行分库分表了么？ 《Sharding系列》 数据库的分库分表是什么？...SpringBoot整合Sharding实现水平分表 SrpingBoot整合Sharding实现水平分库
所谓的垂直切分其实就是分类存储，大部分都是按业务类型进行分类。相同的类型存储在相同的库上，不同的类型存储在不同的库上，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面 。...做垂直拆分其实跟读写分离是一样的，本质上还是多数据源的问题，本文中先考虑最简单的垂直拆分方式，垂直拆分+读写分离我们下篇文章进行讲解。...垂直拆分步骤 至于怎么整合Sharding-JDBC就不在讲解了，上篇文章有讲解过，直接开始和兴步骤。...垂直拆分下的读写分离步骤 从最开始的单库多表，到读写分离，再到垂直拆分多个库。 循序渐进的为大家讲解高并发，大数据量下的数据库解决方案。并引入开源的Sharding-JDBC来实现具体的方案。...垂直拆分后进一步提升性能的方式就是垂直拆分多库的读写分离，如下图： ?
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 （大数据还不错） 本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略，关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文...：数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题...因此多数系统会将垂直切分和水平切分联合使用，先对系统做垂直切分，再针对每一小搓表的情况选择性地做水平切分。从而将整个数据库切分成一个分布式矩阵。 ?...二、切分策略 如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放在一起。...（ 本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略，关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文：数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 ）
一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。...因此多数系统会将垂直切分和水平切分联合使用，先对系统做垂直切分，再针对每一小搓表 的情况选择性地做水平切分。从而将整个数据库切分成一个分布式矩阵。 ?...二、切分策略 如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧 密的表放在一起。...）和其多个次表之间保留关联关系，也就是说：当同时进行垂直和水 平切分时，在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分，而是需要更加细粒度的垂直切分，而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合，甚至可...（本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略，关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文：数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示） 1.事务问题：
那这不就是和应用程序一样做「切分」嘛。也是分布式系统的「分治」思想体现。 既然是切分，本质上就和应用程序一样，也分为「垂直切分」和「水平切分」。 垂直切分 垂直切分有时候也会被称作「纵向切分」。...因此，我们应当优先采用「垂直切分」的方式。 做「垂直切分」思路很简单，一般情况下，建议是与切分后的应用程序一一对应就好，不用多也不用少。 ?...实际工作中，要做好「垂直切分」主要体现在「业务」的熟悉度上，所以这里就不继续展开了。 「垂直切分」的优点是： 高内聚，拆分规则清晰。相比「水平切分」数据冗余度更低。...水平切分 想象一下，在你做了「垂直切分」之后，还是在某个数据库中发现了一张数据量超过10亿条的表。 这个时候要对这个表做「水平切分」，你会怎么思考这个事情？...到这里，Z哥还是想特别强调的是，能不切分尽量不要切分，可以先使用「读写分离」之类的方案先来应对面临的问题。 如果实在要进行切分的话，务必先「垂直切分」，再考虑「水平切分」。
mysql分库分表的切分方法 1、水平切分 水平切分又称Sharding，是将同一表中的记录分割成多个结构相同的表中。...Sharding是增加，Sharding是必然的选择，它将数据分布到集群的不同节点，从而缓存单个数据库的压力。...2、垂直切分 垂直切分是将一个表按列分成多个表，通常根据列的关系密集度进行分割，也可以利用垂直气氛将经常使用的列喝不经常使用的列分成不同的列。...在数据库层面使用垂直分割将根据数据库中表的密度部署到不可接受的数据库，如垂直分割原始电子商务数据部署数据库，称为商品数据库和用户数据库。 以上就是mysql分库分表的切分方法，希望对大家有所帮助。
可以看做是垂直切分。 比如说表big_table有100个分区，生成了100个dump，导出的时候一般比较快，导入的时候问题就来了。...可以看做是水平切分。 parallel_no=$5 target_schema=$4 for i in {1..
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 什么时候考虑切分 1、能不切分尽量不要切分 并不是所有表都需要进行切分，主要还是看数据的增长速度。...将数据切分，用空间换时间，变相降低访问压力 3、随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分 4、数据量快速增长 随着业务的快速发展，单表中的数据量会持续增长，当性能接近瓶颈时，就需要考虑水平切分，做分库分表了...在业务层面上垂直切分，将不相关的业务的数据库分隔，因为每个业务的数据量、访问量都不同，不能因为一个业务把数 据库搞挂而牵连到其他业务。...分库分表的方式 垂直切分 适用场景：如果是因为表的个数多而让数据多，可以按照功能划分，把联系密切的表切分出来放在同一个库中（分库）； 垂直拆分是指，将一个属性较多，一行数据较大的表，将不同的属性拆分到不同的表中...，以降低单库（表）大小，达到提升性能的目的的方法，垂直切分后，各个库（表）的特点是： （1）每个库（表）的结构都不一样 （2）一般来说，每个库（表）的属性至少有一列交集，一般是主键 （3）所有库（表）的并集是全量数据
多数系统会将垂直切分和水平切分联合使用，先对系统做垂直切分，再针对每一小搓表的情况选择性地做水平切分。从而将整个数据库切分成一个分布式矩阵。...一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。...二、切分策略 如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放在一起。...如果是在中期架构演进中实施，除搭建实现sharding逻辑的基础设施外(关于该话题会在下篇文章中进行阐述)，还需要对原有SQL逐一过滤分析，修改那些因为sharding而受到影响的sql....图3. jpetstore sharding示意图 对于这张图再说明几点： 1.使用泳道表示物理shard（一个数据库结点） 2.若垂直切分出的shard进行了进一步的水平切分，但公用一个物理shard
今天阿粉就来学习一下这个Sharding，也就是分库分表实战，接下来我们来学习一下什么是分库分表，什么是Sharding。...分库分表方案 分库分表方案，不外乎就两种，一种是垂直切分，一种是水平切分。...但是总有做开发的小伙伴不知道这垂直切分和水平切分到底是什么样的，为什么垂直切分，为什么水平切分，什么时候应该选择垂直切分，什么时候应该选择水平切分。...有人是这么说的，垂直切分是根据业务来拆分数据库，同一类业务的数据表拆分到一个独立的数据库，另一类的数据表拆分到其他数据库。...有些人不理解这个，实际上垂直切分也是有划分的，上面描述的是垂直切分数据库，可能容易让很多人不太理解，但是如果是垂直切分表，那么肯定百分之90的人都能理解。
跨节点关联join问题 在切分之前关联查询非常简单，直接SQL JOIN便能解决，但是切分之后数据分摊在不同的节点上，此时JOIN就比较麻烦了，因此切分之后尽量避免JOIN。...垂直分表、分库 垂直切分一般针对数据行数不大，但是单行的某些字段数据很大，表占用空间很大，检索的时候需要执行大量的IO，严重降低性能，此时需要将拆分到另外一张表，且与原表是一对一的关系，这就是垂直分表。...比如商品表中的商品描述数据很大，严重影响查询性能，可以将商品描述这个字段单独抽离出来存储，这样就拆分成了两张表（垂直分表），如下图： 垂直分表 通过垂直分表性能得到了一定程度的提升，但是还没有达到要求...此时就需要进行垂直分库，如下之前是在单独的卖家库存储的，现在需要将商品的信息给垂直切分出去，分成了两个库：商品库product_db、店铺库shop_db： 垂直分库 方案已经有了，那么现在就需要用Sharding-JDBC...配置也很简单，只需要配置一下数据库的切分规则，配置规则如下： #分库策略，如何将一个逻辑表映射到多个数据源 spring.shardingsphere.sharding.tables.
） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。...垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分，对程序的影响较小，拆分规则简单（share nothing） 水平拆分：将同一个表的不同数据拆分到不同的数据库中。...分布式矩阵（先垂直切分再水平切分）:这是企业应用比较多的策略。 切分策略：①垂直切分的思路是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放到一起。...切分策略之key：跨shard(数据切片)关联、社交网站基于用户切分、论坛基于用户和讨论切分，对于讨论模块来说，forum（讨论）是 聚合根因此按Forum进行水平切分，把Forum里所有的帖子和回帖放到一个...（类比一下bmob的管理查询，推测他们就是这么做的） 参考 数据库sharding
如何分库分表 分库分表的核心理念就是对数据进行切分（Sharding），以及切分后如何对数据的快速定位与查询结果整合。而分库与分表都可以从：垂直（纵向）和 水平（横向）两种纬度进行切分。...[分库分表] --- 下边我们就以订单相关的业务举例，看看如何做库、表的 垂直 和 水平 切分。 垂直切分 垂直切分有 垂直 分库 和 垂直分表。...[垂直分库] 2、垂直分表 垂直分表是基于数据表的列（字段）为依据切分的，是一种大表拆小表的模式。...垂直切分的优点： 业务间数据解耦，不同业务的数据进行独立的维护、监控、扩展。 在高并发场景下，一定程度上缓解了数据库的压力。...--- 水平切分 前边说了垂直切分还是会存在单库、表数据量过大的问题，当我们的应用已经无法在细粒度的垂直切分时， 依旧存在单库读写、存储性能瓶颈，这时就要配合水平切分一起了，水平切分能大幅提升数据库性能
Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。...不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个server上。...垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低，相互影响很小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。...水平切分于垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库中。...区块链里面的分片特指： “分片”（Sharding）就是以太坊网络为了解决扩容问题而设计的一种技术方案。
数据的切分根据其切分规则的类型，可以分为如下两种切分模式。 垂直（纵向）切分：把单一的表拆分成多个表，并分散到不同的数据库（主机）上。...与垂直切分对比，水平切分不是将表进行分类，而是将其按照某个字段的某种规则分散到多个库中，在每个表中包含一部分数据，所有表加起来就是全量的数据。...切分的表的结构相同，应用层改造较少，只需要增加路由规则即可。 提高了系统的稳定性和负载能力。 缺点如下： 切分后，数据是分散的，很难利用数据库的Join操作，跨库Join性能较差。...Sharding JDBC:是一个jar包，使用sharding-jdbc时需要修改代码。...sharding-jdbc和mycat使用不同的理念，sharding-jdbc目前是基于jdbc驱动，无需额外的proxy，因此也无需关注proxy本身的高可用。
如何分库分表 分库分表的核心理念就是对数据进行切分（Sharding），以及切分后如何对数据的快速定位与查询结果整合。而分库与分表都可以从：垂直（纵向）和 水平（横向）两种纬度进行切分。 ?...分库分表 下边我们就以订单相关的业务举例，看看如何做库、表的 垂直 和 水平 切分。 垂直切分 垂直切分有 垂直 分库 和 垂直分表。...垂直分库 2、垂直分表 垂直分表是基于数据表的列（字段）为依据切分的，是一种大表拆小表的模式。...垂直切分的优点： 业务间数据解耦，不同业务的数据进行独立的维护、监控、扩展。 在高并发场景下，一定程度上缓解了数据库的压力。...水平切分 前边说了垂直切分还是会存在单库、表数据量过大的问题，当我们的应用已经无法在细粒度的垂直切分时， 依旧存在单库读写、存储性能瓶颈，这时就要配合水平切分一起了，水平切分能大幅提升数据库性能。
其主要有两种方式： 垂直切分（Vertical Partition/Sharding）:就是把不同格式的数据，存储到不同的数据库。...垂直切分（Vertical Partition/Sharding） 对于垂直切分，其实应用非常广泛，主旨是把那些关系依赖非常紧密的数据保存到同一数据库，主要包含如下几种应用方式： 不同的应用使用不同数据库...:这个非常容易理解，即对于一个企业来讲，往往有多个应用，甚至有些应用逐渐演变成两个或者多个应用，这其实就是一种垂直切分应用。...水平切分（Horizontal Partition/Sharding） 水平切分相对比较复杂，我们还是从水平切分的策略谈起。...4 总结 对于大规模，可伸缩，海量数据的应用，数据切分是其架构必须考虑的一个重点内容，我们在进行数据切分时，往往采用先垂直，再水平方式对数据分片。
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