其余相关文章,参见: “分库分表" ?选型和流程要慎重,否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库分表组件的选型和流程,以及其优缺点。尤其对比了驱动层和代理(proxy)层的中间件特点。如果你面试的时候有如此见解,包面试官满意。
随着国际火车票业务的高速发展,订单量快速增长,单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露,常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时,原先的底层数据库设计,也存在一些历史遗留问题,比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
今年以来,网络上时不时的就会传出“某某公司又裁员了,技术团队也被裁了”,其中不乏我们熟悉的一些大厂。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
作者介绍: 丁浪,现就职于某垂直电商平台,担任技术架构师。关注高并发、高可用的架构设计,对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 来源:infoQ||聊聊架构 1题记 “分库分表”是谈论数据库架构和优化时经常听到的关键词。那么对于这些业务量正在高速增长的公司,它有那么容易实践吗? 在谈论数据库架构和数据库优化的时候,我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是,这些朋友所服务的公司业务量正在(或者即将面临)高速增长,
在谈论数据库架构和数据库优化的时候,我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是,这些朋友所服务的公司业务量正在(或者即将面临)高速增长,技术方面也面临着一些挑战。让人感到担忧的是,他们系统真的就需要“分库分表”了吗?“分库分表”有那么容易实践吗?为此,笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题,并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。
来源:https://www.cnblogs.com/dinglang/p/6076319.html
垂直分表在日常开发和设计中比较常见,通俗的说法叫做“大表拆小表”,拆分是基于关系型数据库中的“列”(字段)进行的。通常情况,某个表中的字段比较多,可以新建立一张“扩展表”,将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中,如下图所示:
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharing-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。
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。
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
分库分表的文章网上非常多,但是大多内容比较零散,以讲解知识点为主,没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
从标题可以看得出来,当时我们只做了分表;还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘。
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
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。
多线程编程是指在一个程序中同时运行多个线程,每个线程都可以独立执行不同的任务。它可以提高程序的并发性和响应速度,但也带来了线程安全性等一系列挑战。了解线程的生命周期、创建与销毁、线程同步与互斥机制以及常见的线程调度算法是掌握多线程编程的基础。
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。
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
vivo 云服务提供给用户备份手机上的联系人、短信、便签、书签等数据的能力,底层存储采用 MySQL 数据库进行数据存储。
上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析(上)》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法,在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容。具体将以如下两个常见的场景进行演示:1)、尚未进行分库分表的单库单表系统如何平稳的实施分库分表方案;2)、已经实施过分库分表方案的系统,由于数据量的持续增长导致原有分库分表不够用了,需要二次扩容的情况。
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。
随着我们的系统运行,存储在关系型数据库的数据量会越来越大,系统的访问的压力也会随之增大,如果一个库中的表数据超过了一定的数量,比如说mysql中的表数据达到千万级别,就需要考虑进行分库分表;
在当前业务量迅猛增加的情况下,数据库经常面临性能的极致挑战。尤其是在处理大规模的数据集,例如超过千万条数据记录的情况下,SQL查询的性能将显著下降。随着数据量的增加,查询所需要扫描的数据范围变得更广,从而导致查询速度的减慢。
互联网高速发展带来海量的信息化数据,也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备(比如摄像头或车载设备等)以每天千万级的数据量上报业务数据,电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理,已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的,如何高效存储和访问这些数据,成为一个非常现实且亟待解决的问题。
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。存储容量现在一般容易解决,主要是IO瓶颈和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。从业务方来看,就是数据库可用连接少,甚至无连接可用。
在考虑分库分表之前,我们先来探讨下分库分表是解决什么问题的一类技术。从大的方向上看,分库分表是解决两类问题:一是资源承载问题,二是开发架构问题。
◆ 分表分库 上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景,而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么,以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景:亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个:用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天,领导召集IT部门人员开会,说:“根据市场
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。
我们分库分表用的非常熟。但不能为了等到系统到了200万数据,才拆。那么工作量会非常大 我们的做法是,因为有成熟方案,所以前期就分库分表了。但,为了解释服务器空间。所以把分库分表的库,用服务器虚拟出来机器安装。这样即不过多的占用服务器资源,也方便后续数据量真的上来了,好拆分。
提起分库分表,对于大部分服务器开发来说,其实并不是一个新鲜的名词。随着业务的发展,我们表中的数据量会变的越来越大,字段也可能随着业务复杂度的升高而逐渐增多,我们为了解决单表的查询性能问题,一般会进行分表操作。
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。
前篇: 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记,拿出来和大家分享,轻拍。 一,TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范,没有server,以client-jar的形式存在 画外音:数据库中间件有基于服务端的,也有基于客户端的,TDDL属于后者;而cobar是一个中间层服务,使用mysql协议,属于前者。 二,TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
作者:listenzhang,腾讯 PCG 后台开发工程师 前言 早期从事运单系统的开发和维护工作,从最早的日均百万单,到日均千万单,业务的快速发展再加上外卖业务的特点是,业务量集中在午高峰和晚高峰两个高峰期,所以高峰期并发请求量也是水涨船高,每天都要面对高并发的挑战。拿运单系统来举例,日常午高峰核心查询服务的 QPS 在 20 万以上,Redis 集群的 QPS 更是在百万级,数据库 QPS 也在 10 万级以上,TPS 在 2 万以上。 在这么大的流量下,主要的工作也是以围绕如何建设系统的稳定性和
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。
随着O2O线上线下业务的不断扩展,电商平台也在逐步完善交易侧相关的产品功能。在最近的需求版本中,业务方为进一步提升用户的使用体验,规划了取货码生成及订单核销相关逻辑,目的是让线上的用户在付完款之后能够到店取货或者安排导购派送。
总结:最主要的优化策略还是索引优化和SQL优化,之后就是再调整下Mysql的配置参数,想读写分离、分库分表在系统架构设计的时候就需要确定,后续变更的成本太高。
上文《快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)》中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >、<、between and、in等,来选择对应数据分片策略。
2020年新版,对部分组件的描述进行了更新。19年文章参见 这里 。如果你在做选型方面的工作,或者想了解一些现在正在流行的技术,那么这篇文章正好适合你。有什么疑问,可以加我好友 (微信号:xjjdog0),进群讨论。
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。
作者简介:王龙,招商银行数据中心MySQL资深架构师,将MySQL引入招商银行,并从无到有建设MySQL生态,解决了MySQL在银行领域使用的诸多问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云