举例早期以ORACLE 为主的数据库的软件设计主要是以数据库计算为主体的设计思路，这样的软件不少，大部分程序主要是调用存储过程的方式来解决复杂的业务逻辑，完成整体应用的功能。这样的设计方式好的地方，软件开发速度快，易于修改，对于灵活多变的业务和复杂的业务有比较好的适应性。
为什么讨论分库分表 在服务器后端技术人员的成长路线上，分片（Sharding）思想的理解和把握是绕不过去的门槛，而数据库分库分表可能是讲述拆分思想最好的教材，大部分后端技术人员都会在成长过程中遇到这样的问题。 为什么讲道，因为道比术重要一万倍。技术浪潮一波一波在推动社会的前进，新的技术雨后春笋，简单且朴实的道理，更长久也更朴实且普适。 分库分表是什么 我们如何描述分库分表。可以这样定义分库分表，当业务的增长导致数据库瓶颈的时候，一种解决瓶颈的手段。 数据库的是很容易出瓶颈的一个地方，瓶颈，包含性能，容量等等
在服务器后端技术人员的成长路线上，分片（Sharding）思想的理解和把握是绕不过去的门槛，而数据库分库分表可能是讲述拆分思想最好的教材，大部分后端技术人员都会在成长过程中遇到数据库分库分表的问题。
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库，它始终以云原生的基础开发套件为目标。
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
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
其实在技术领域，不同的看法是很正常的，最近两个文字的集合，让我看了以后不是很.......,具体是那篇我觉得不重要，重要的是观点哪里不同
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。
随着近些年信息化大跃进，各行各业无纸化办公产生了大量的数据，而越来越多的数据存入了数据库中。当使用MySQL数据库的时候，单表超出了2000万数据量就会出现性能上的分水岭。并且物理服务器的CPU、内存、存储、连接数等资源有限，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，行业先驱门充分发扬了分而治之的思想，对大表进行分割，然后实施更好的控制和管理，同时使用多台机器的CPU、内存、存储，提供更好的性能。而分而治之则有两种方式：垂直拆分和水平拆分。
卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
曾几何时，“并发高就分库，数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
MySQL Fabric具有分片功能，在同一个分片内又可以含有多个数据库，并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库，部署成本较高，另外需要应用端来适配改造。
陈某的知识星球开通了，一个相互交流的技术圈子，陈某会在星球中定期分享干货，如果你也想和球友一起打卡学习进阶，戳链接加入
本文介绍了某国有大行推出的本地生活服务类 APP 在数字时代的创新应用实践。该 APP 利用金融科技和互联网平台模式，打造“金融+非金融”的线上生态服务平台，满足了用户多样化的生活需求。为应对用户增长和数据量增加带来的挑战，该 APP 决定采用新一代 HTAP 数据库 TiDB 替换原系统中的 Oracle RAC，以提升整个系统的处理能力、扩展能力和服务能力。 文章介绍了 TiDB 带来的优势和应用价值，包括灵活的扩展能力、无需分库分表、金融级高可用能力等，帮助该平台提升了用户体验，增强了业务竞争力。
众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。
抛开业务逻辑的因素，根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求，有不同的可选路径决定迁移方
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？
Sharding-JDBC定义为轻量级的java框架，目前也只能应用于java语言，在java的JDBC层提供额外拓展的服务。它使用客户端直接连接数据库，以jar包的形式提供服务，不需要额外的依赖和部署，可以理解一个加强版的JDBC驱动，可以兼容JDBC和各种ORM框架的使用
温卫斌，就职于中国民生银行信息科技部，目前负责分布式技术平台设计与研发，主要关注分布式数据相关领域。
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目，以下是第五期的直播内容。
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时，那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多，而检索的项目越多，那么查询速度也就越慢。
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
分库分表推荐Spring Cloud Alibaba+Seata+Shardingsphere
在传统的中小公司里面，尤其是以企业内部的办公系统、REP系统，或者体量不是很大的互联网公司里面，搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面，单表每天有上100w的数据业务增量时，就要考虑分库分表的策略了。否则，无论是数据的存储、访问、更新等操作，单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
作者：王克锋 出处：https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时，就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库，同步相同
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章，本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成，以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
问题至少40个……老子面试了立马复盘都忘了一小半…… 面试的是3年的岗位（老子实际开发时间就100天！！！） 外包的岗位…… 个人评价：面试的题目荤素不忌，难的简单的一起上……自己能答出65%左右…… Java 重写hashcode的原因 可重入锁和不可重入锁的区别，synchronized是什么级别的锁。 为什么叫做不可重入锁，recheck（？）是什么类型的锁？ Java的四种锁粒度…… hashcode的实现、扩容算法、为什么红黑树…… 扩容算法为什么只能二进制？ hashMap头插法和尾插法 头插法
目前数据库中间件有很多，基本这些中间件在下都有了解和使用，各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列，希望可以对大家有帮助。
这段时间团队在梳理mysql使用上的一些痛点（分库分表、读写分离、权限控制、监控告警、日志审计等），也调研了业内一些mysql中间件的实现，这里把对问题域的思考，以及常见中间件整理沉淀一下
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
1.0版，普通企业应用基本都是单实例或单库的模式，采用单机实现数据库的访问。再向上，2.0版，随着业务的规模扩展，企业会采用双机数据库，如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后，3.0版，单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈，因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
逻辑库/逻辑文件：给用户看的（即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴） 物理库/物理文件：存储在计算机中的（即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。）
读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。
Sharding-Sphere 是一个开源的分布式数据库中间件，提供了分库分表、读写分离、分布式事务等功能，支持 MySQL、Oracle、SQL Server 等主流数据库。本文将介绍 Sharding-Sphere 的使用方法和代码示例。
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。
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多，基本这些中间件在下都有了解和使用，各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列，希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问，这种架构特点就是简单方便。 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时，我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就
墨墨导读：本文以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据等这样的分析，都需要依靠数据统计和分析，当数据量小时，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用。
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。
不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。
从我们学习关系型数据库的时候就知道了数据库有四种隔离级别。那么为什么要做隔离级别这样的设置呢。
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是：垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题，但同时也面临了一些挑战。
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