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。
分表和分区看起来十分类似,确实,分区已经能够在磁盘层面将一张表拆分成多个文件了,理论上前面提到的大表的问题都能得到有效解决。因为分区就是分表的数据库实现版本。
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。
本人混迹qq群2年多了,经常听到有人说“数据表太大了,需要分表”,“xxxx了,要分表”的言论,那么,到底为什么要分表?
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:」
我们平时做项目开发。一开始,通常都先用一张数据表,而一般来说数据表写到2kw条数据之后,底层B+树的层级结构就可能会变高,不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方,换言之,磁盘IO就会增多,带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话,可以去看下我之前写的文章。
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。
一,什么是mysql分表,分区 什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看mysql分表的3种方法 什么是分区,分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,具体请参考mysql分区功能详细介绍,以及实例 二,mysql分表和分区有什么区别呢 1,实现方式上 a),mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件。 [root@Black
什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看mysql分表的3种方法
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
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 六、分库分表总结 七、分库分表示例
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吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
无论是大企业还是小公司,都有意无意的使用 mysql 来搭建数据存储服务,但是随着业务访问量、数据量的急剧膨胀,集中式数据存储越来越凸显出他的技术瓶颈,需要做读写分离。 而这恰恰也是 mysql 的一个优势所在,正是 mysql 的可扩展性,让 mysql 逐渐成为了企业的优先选择。
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
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。
分表 - 从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,每一个小表都是完正的一张表。分表后数据都是存放在分表里,总表只是一个外壳,存取数据发生在一个一个的分表里面。分表后单表的并发能力提高了,磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢,因为查寻一次所花的时间变短了,如果出现高并发的话,总表可以根据不同 的查询,将并发压力分到不同的小表里面。
之前提到在分表应用上线前我们需要将原有表的数据迁移到新表中,这样才能保证业务不受影响。
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。
1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
大家好,我是田螺。我们去面试的时候,几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题,大家看完肯定会有帮助的。
一、分库分表类型 1、单库单表 所有数据都放在一个库,一张表。 2、单库多表 数据在一个库,单表水平切分多张表。 3、多库多表 数据库水平切分,表也水平切分。 二、分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程: 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到Acc_0003表中。当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4后确定记录在Acc_0003中。 三、分库分表的问题 分库分表
今天和大家聊聊分库分表技术,大家面试的时候肯定都有这样的经历,面试官动不动就问分库分表、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。
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。
现在有一个未分库分表的系统,未来要分库分表,如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上?
随着公司业务快速发展,数据量的猛增,数据库就会变成系统的瓶颈.随之而来的就会有运维成本高,数据热点等诸多问题.
水平分表分的是行记录,而垂直分表,分的是列字段,它就像用一把刀,垂直的将一个表切成多张表一样。
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。
对于分库分表来说,主要是面对以下问题: 选择一个数据库中间件,调研、学习、测试; 设计你的分库分表的一个方案,你要分成多少个库,每个库分成多少个表,比如 3 个库,每个库 4 个表; 基于选择好的数据库中间件,以及在测试环境建立好的分库分表的环境,然后测试一下能否正常进行分库分表的读写; 完成单库单表到分库分表的迁移,双写方案; 线上系统开始基于分库分表对外提供服务; 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呢? 这个是你必须面对的一个事儿,就是你已经弄好分库分表方案了,然后一堆库和表都建好了,基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了,测试都 ok 了,数据能均匀分布到各个库和各个表里去,而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了,你现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容咋办?这个可能就是说你的每个库的容量又快满了,或者是你的表数据量又太大了,也可能是你每个库的写并发太高了,你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
分表是分散数据库压力的好方法。 分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库。 当然,首先要知道什么情况下,才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1,分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容,人为划分为多个表。(所谓的本来,是指按照关系型数据库的第三范式要求,是应该在同一个表的。) 分表理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的) 案例: 对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,创建时间等,
数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,只能够对数据库的读进行扩展,而对数据库的写入操作还是集中在Master上,并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多,Slave的数量受到Master能力和负载的限制。
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。
高并发下数据库的一种优化方案:读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份,增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。以提高数据的安全性,
之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离,也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力,但是存储的压力没有解决。
2016年第一次接触分布式微服务项目后,我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术,那么问题来了,面试官说接下来我们就聊聊分库分表,我信心满满,垂直切分,水平切分,事务问题,都准备好了。
在高并发系统当中,分库分表是必不可少的技术手段之一,同时也是BAT等大厂面试时,经常考的热门考题。
如果业务量剧增,数据库可能会出现性能瓶颈,这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看:
SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指南。SQL语言的使用独立于它所使用的任何数据结构或图表、表、行或列下的介质。但是,大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。在MySQL中,InnoDB存储引擎长期支持表空间的概念,并且MySQL服务器甚至在分区引入之前,就能配置为存储不同的数据库使用不同的物理路径(关于如何配置的解释,请参见7.6.1节,“使用符号链接”)。
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活跃连接数的阈值。
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术,在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。
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。
哈喽,我是狗哥。今天刷公众号文章,发现一篇关于分库分表的文章,个人觉得写得非常透彻,特此分享给大家。以下是正文:
日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
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。
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。
为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的?
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