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    水平分表

    一、水平分表的概念与适用场景水平分表是一种将数据表按一定规则拆分为多个子表的技术。每个子表存储全表数据的一部分,所有子表共同组成完整的数据集。通过这种方式,可以减小单表的数据量,提高查询和操作的性能。...适用场景:单表数据量过大(如超过500万行),导致查询效率下降、索引维护成本高 高并发写入压力,单表无法承载频繁的IO操作 存储空间瓶颈,单表占用磁盘过大影响备份和恢复效率二、水平分表的核心策略1....分片键(Shard Key)策略关键性:分片键的选择直接影响数据分布与查询效率,需满足高频查询字段或业务主键(如订单ID、用户ID) 复合分片键:结合多个字段(如用户ID+时间戳),避免单一字段分布不均 三、...便于按时间范围快速检索 高扩展需求:使用一致性哈希或中间件(如ShardingSphere、TiDB),支持动态扩容 强一致性要求:引入分布式事务框架(如Seata)或选择NewSQL数据库(如TiDB) 五、总结水平分表是应对海量数据与高并发的核心手段

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    CSS布局:水平居中

    前言                                 一直对CSS布局一知半解,这段时间打算定下心来好好学习一下,于是先从最简单的水平居中布局开始入手。...container{ display:block; /* 保证.navbar定位是相对于所属容器的宽度 */ overflow: hidden; /* 防止.navbar定位+宽度大于容器宽度时,产生水平滚动条...container{ display:block; /* 保证.navbar定位是相对于所属容器的宽度 */ overflow: hidden; /* 防止.navbar定位+宽度大于容器宽度时,产生水平滚动条...container{ display:block; /* 保证.navbar定位是相对于所属容器的宽度 */ overflow: hidden; /* 防止.navbar定位+宽度大于容器宽度时,产生水平滚动条...; } .navbar li{ float: left; } .navbar li + li { margin-left: 10px; }   虽然采用button作为壳实现水平居中代码简单

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    谁说docker-compose不能水平扩展容器、服务多实例?

    docker-compose还能水平扩展,实现多容器? docker-compose定义的容器映射的主机端口不会冲突吗? ❞ 号主精心分析,才找到一个完备的理论来支持scale参数的合理性。...DockerCompose配置运行docker-compose up --scale webapp=3 将导致failed: port is already allocated错误: 问题在于,我们试图运行webapp服务的三个实例...、实现服务多实例。...、服务多实例的能力 (用一个代理就能应用这个能力) Docker引擎内嵌DNS也是docker-compose利用服务名发现其他容器的关键 在需要测试具备水平扩展能力的web服务时,docker-compose...以后谁再说docker-compose没有水平扩展容器、服务多实例的时候,就把这篇文章丢给他。

    4.8K10

    mysql垂直分库,水平分库,垂直分表,水平分表

    之前经常被问道这些分库分表的概念,只是大概知道,但是具体如何定义的,为什么这么定义还是不太理解,今天对着数据表中的数据沉思的时候,突然间醒悟,原来这些概念非常好理解,而且可以说水平和垂直这两个词用得恰到好处...水平分表 顾名思义,水平分表就是把表中的数据进行了水平切割,意味着按照行进行切割,也就是说不同行的数据被切割后可能在不同的表中。...如图所示,根据水平切割之后,id为1和2的数据行会在一个表中,id为3,4的数据行会在一个表中,而id为5的数据会在一个表中,这就是水平分表。...水平分库 如果你理解了上面的水平分表和垂直分表,那么数据库的分割你也会很好理解。顾名思义,水平分库相当于把数据库水平切割,原来一个表中的数据可能会分配到不同的数据库中,这就是水平分库。...如图所示,table1,table2,table3,table4中的数据都会被水平切割一刀,这样一个表中的数据可能就会被分配到不同的数据库中。

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    多对多业务,数据库水平切分架构一次搞定

    本文将以“好友中心”为例,介绍“多对多”类业务,随着数据量的逐步增大,数据库性能显著降低,数据库水平切分相关的架构实践。...用户B(uid=2)也关注了用户A(uid=1),B多关注了一个用户,A多了一个粉丝,于是: guanzhu表要插入{2, 1}这一条记录 fensi表要插入{1, 2}这一条记录 六、数据冗余是实现多对多关系水平切分的常用实践...,在数据量大时,数据水平切分的常用实践。...数据冗余固然能够解决多对多关系的数据库水平切分问题,但又带来了新的问题,如何保证正表T1与反表T2的数据一致性呢?...九、总结 文字较多,希望尽量记住如下几点: 好友业务是一个典型的多对多关系,又分为强好友与弱好友 数据冗余是一个常见的多对多业务数据水平切分实践 冗余数据的常见方案有三种 (1)服务同步冗余

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