类似订单表，用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表，在项目初期为了快速上线，一般只是单表设计，不需要考虑分库分表。随着业务的发展，单表容量超过千万甚至达到亿级别以上，这时候就需要考虑分库分表这个问题了，而不停机分库分表迁移，这应该是分库分表最基本的需求，毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护"，这得多low呀，以后跳槽面试，你跟面试官说这个迁移方案，面试官怎么想呀？
用户分析系统以用户的心跳数据为依据，统计查询用户的各种情况。心跳数据很多，经过去重，去无效，数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来，为此，分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
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。
数据库分库分表从互联网时代开启至今，一直是热门话题。在NoSQL横行的今天，关系型数据库凭借其稳定、查询灵活、兼容等特性，仍被大多数公司作为首选数据库。因此，合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击，是各大互联网公司不可避免的问题。
TiDB 作为分库分表方案的一个 “终结者”，获得了许多用户的青睐。在切换到 TiDB 之后，用户告别了分库分表查询和运维带来的复杂度。但是在从分库分表方案切换到 TiDB 的过程中，这个复杂度转移到了数据迁移流程里。TiDB DM 工具为用户提供了分库分表合并迁移功能，在数据迁移的过程中，支持将分表 DML 事件合并迁移，并一定程度支持上游分表进行 DDL 变更。
随着数据的日益增多，在架构上不得不分库分表，提高系统的读写速度，但是这种架构带来的问题也是很多，这篇文章就来讲一讲跨库/表分页查询的解决方案。
分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发。通常分为垂直拆分和水平拆分两种。
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
Mysql，它自己有一个master-slave功能，可以实现主库与从库数据的自动同步，是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作，会形成二进制日志，然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上，从库再自动执行一遍这个二进制日志，那么数据就跟主库一致了。
公司最近在搞服务分离，数据切分的工作，因为订单和订单项表的数据量实在过大，而且每天都是以50万的数据量在增长，基于现状，项目组决定采用分库的方式来解决当前遇到的问题。
前言：当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。
当业务数据达到一定量级(比如：mysql单表记录量>1千万)后，通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中，这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了，对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式，原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂，本文将与大家一起探讨分库分表后"分页"面临的新问题。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1：能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢！谢谢！ A：推荐图灵出的《SQL必知必会（第4版）》，这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版，写得很明快，概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错，至少基本概念比大部头的教材说得
1.数据库类型dbType； 2.分库分表规则shardingRule； 3.词法分析器引擎lexerEngine；
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成了面试的高频词汇，这些知识不了解面试通过率不会太高。
在很多小型应用中都没真正使用分库分表，但是说起来并不陌生，因为我们在面试中经常会被问到，今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表：「是什么？解决什么？怎么做？为什么要这么做？即：」
SQLite是一款轻量级的嵌入式数据库，广泛应用于各种场景，如桌面应用程序、移动应用和物联网设备。尽管SQLite本身具有良好的性能和易用性，但在实际应用中，仍然需要我们对数据库进行优化，以提高查询速度和数据处理能力。本文将从数据库设计、索引优化、查询优化和分库分表等方面，详细介绍SQLite优化的实践方法。
原创 官网商城开发团队 [vivo互联网技术](javascript:void(0)😉 1周前 收录于话题 #架构设计 16 #vivo商城 7 一、背景 随着用户量级的快速增长，vivo 官方商城 v1.0 的单体架构逐渐暴露出弊端：模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。 从2017年开始启动的 v2.0 架构升级，基于业务模块进行垂直的系统物理拆分，拆分出来业务线各司其职，提供服务化的能力，共同支撑主站业务。 订单模块是电商系统的交易核心，不断累积的数据即将达到单表存储瓶颈，系统难以支
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：董泽锋，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长，mysql中保存的数据会越来越多。此时，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。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成
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。
导读：本文详细介绍了中间件，主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化，但单台数据库的性能总是有瓶颈的，当请求量过大的时候，若连接数不够，则会处于阻塞状态
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。
Cobar 虽然是一款“古老”的数据库中间件，但目前不少公司仍然在用它，且它包含了不少有意思的算法和实现，今天就来分享 Cobar 提出的一种在分库场景下对 Order By / Limit 的优化。
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
本篇文章讲解如何在ssm（spring、springmvc、mybatis）结构的程序上集成sharding-jdbc（版本为2.0.3）进行分库分表； 假设分库分表行为如下：
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
当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践，数据库基于mysql，如有不合理的地方，欢迎指正。
为什么要分库的原因：1)很多时候接口性能慢都是数据库造成的,2)并发量比较大时，大量的数据库请求，会带来磁盘I/O的性能瓶颈，3)来越多，导致sql查询数据，即使走了索引也比较慢。
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的活跃连接数的阈值。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（并发量、吞吐量、崩溃）。
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。
在对诸如订单、交易、支付等实时在线业务系统的研发、维护过程中，随着业务量的快速增长，我们经常会遇到由于关系型数据库（如:MySql）单表数据量增长过大而引发的线上事故；虽然这些事故多数时候是由于不合理的慢SQL而引起的系统雪崩，但有时也会出现由于数据库热点块IO争用而引发的系统性性能下降。总之，单表数据量的无限增长总是会在这样或那样的情况下增加系统的不稳定性因素。
之前我们说过垂直分表，今天来说下水平分表，有的时候就算通过垂直分表还会存在慢sql的问题，因为经过垂直拆分后单表的数据量并没有减少，那如何解决这个问题，水平分表是目前解决单表数据量过大的常用方式。
官方地址：https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/3.x/document/cn/quick-start/sharding-jdbc-quick-start/
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