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。
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
1988 年，Bertrand Meyer 在面向对象的软件设计一书中设计了 CQS 原则。简单来说，这个原则是说程序应当要么修改系统（Command），要么返回查询结果(Query)，软件中应当保持命令与查询的分离。
在实际的软件系统开发过程中，随着使用的用户群体越来越多，表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大。
3月份chatGPT是不安分的、微软是不安分的、那么勇哥就应该安分？不可能，绝对不可能。简单来说，勇哥3月份成功的把chatGPT3.5集成到bg-tinkle软件中发布了v1.0.5版本。集成后的bg-tinkle对于数据库的修改、统计、删除等操作就都是一句话的事了，非常NICE。
软件开发中，数据建模是必不可少的，说到数据库建模工具，很多人想到的第一个工具就是powerdesigner，但是单数据库建模这块来说，给人的感觉还是太重了，并且不支持多种客户端，像我现在用Mac只能望洋生叹了。
本文主要意在总结沉淀现有问题解决经验过程，整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。
如果现在让你阐述一下什么是“分布式系统”，你脑子里第一下跳出来的是什么？我想，此时可以用苏东坡先生的一句诗，来形象地描述大家对分布式系统的认识：
1.概念方面.数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
1、首先时这个配置安全更新页面，不需要填写电子邮件，下面安全更新也取消候选，否则一旦出现软件更新，会拖慢我们的使用进度
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说，就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。 首先介绍一下业务场景。 ◆ 1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS（通过网络提供软件服务）系统，但是大客户只有两三家，最主要的客户是一家大型媒体集团。 这个系统的主要功能是这样的：它会对接客户的邮件服务器，自动收取发到几个
在Web应用程序中，表单是一种常见的用户交互方式。PHP-web框架Laravel提供了丰富的表单和验证功能，使得开发者可以轻松地创建、处理和验证表单数据。
ERP系统作为目前使用最广泛的业务系统之一，面向不同的服务群体有不同类别的软件，主要有企业管理软件、协同管理软件、政府非盈利组织管理软件。夯实的数据整合管理能力和应对不同业务的实施灵活性，让金蝶ERP的客户遍地开花，具有庞大用户群的金蝶ERP成为了EDI与ERP集成项目中出现频次最多的ERP系统之一。本文主要讲述知行EDI系统采用中间数据库表方式集成金蝶ERP的方法及步骤。
缓存技术是用来提升程序运行性能的常见手段，君不见， 阿里巴巴、新浪微博、美团网等互联网龙头企业都是用缓存技术来提升自己家网站的性能。然而，任何事物都有两面性， 缓存技术使用得当带来的好处自然不言而喻， 但是如果使用不当， 产生的副作用也够让人喝一壶的。 我们写服务器程序时，使用缓存的目的无非就是减少数据库访问次数降低数据库的压力和提升程序的响应时间， 然而根据具体的使用场景又可以派生出无数种情况， 比如说 程序频繁读取数据库， 但是查询获得的结果却总是相同的，这部分相同的结果是不是可以放入缓存 ？ 获得查询
最近遇到一个巨坑的bug，mybatis打印出来sql日志显示数据入库成功，但是数据库查询却怎么也查询不到数据，debug日志打了一堆，硬是没发现任何问题。
某天小明在整理他的收藏夹时发现了一个以前很常逛，但已经将近半年多没去的一个论坛。小明想回去看看那边变得怎么样了，于是点进去那个论坛，输入了帐号密码，得到了密码错误的提示。
SQLBackupAndFTP 是一款用于备份 SQL Server、MySQL 和 PostgreSQL Server 数据库的实用软件，执行定期的完整备份、差异备份和事务日志备份，备份完成后产生的备份压缩包文件可以将它们存储在本地、FTP 服务器或云存储中（比如Amazon S3 、Google Drive、OneDrive），支持备份作业成功或失败的时候分别指定电子邮件发送备份结果。
很多年前，读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书，书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里：“好的架构是进化来的，不是设计来的”。
曾就职于多家知名互联网企业（盛大、一下科技、新浪微博等）负责运维工作，主要从事系统运维、服务器监控，数据采集，日志处理、故障分析。是Zabbix中国社区的活跃用户之一，有超过1万小时的Zabbix使用，开发经验。
小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。
Chaplin，携程资深PMO，平时喜欢解决系统相关的问题，包括但不限于分布式/大数据量/性能/体验等，不畏复杂但更喜欢简单。
消费者在网上订购了商品，商家就会在自己的后台收到订单，然后配货发货。工厂也是一样，收到订单后，就会根据订单详情进行发货，这时候就需要根据订单情况打印一个订单出货标签，工作人员就根据订单出货标签的内容进行配货和发货。这种标签一般是借助数据库批量生成，下面小编就详细介绍具体的制作方法。
schema是元数据的一个抽象集合，包含一套 schema component: 主要是元素与属性的声明、复杂与简单数据类型的定义。这些schema component通常是在处理一批 schema document时被创建。
上面两句话不知道是哪位名人说的，又或者是广大劳动人民总结的，反正我很小的时候就常常听到这两句话，这两句话也成了我的人生格言，而且事实上我也是一个生活过得比较简单的平凡人物，当然这不能说我跟“伟大”有什么关系，我觉得绝大部分人都是像我一样的平凡人物，但正是这些绝大多数平凡的人，创造了我们现在这个美好的世界，说他们是伟大的一点也不过分。在我身边，也有一群平凡的程序员，用他们日复一日，加班加点，简单而平凡的工作，编写了许多有价值的商业软件，付出了青春和汗水，除了相应的薪水，还有什么更大的回报吗？不排除程序员中有一些出类拔萃的人，他们取得了工作上的成功，在能力上获得了很大的成长，当了公司高管又或者是自己创业，事业上取得了一定成就。但是这些出类拔萃的程序员是很少的，在本书第一章，笔者根据《2018年中国程序员生存现状报告》进行了分析，年薪超过30万的程序员不超过10%，年薪10万左右的占比最高，并且年薪10万到15万之间5到10年工作经验的程序员占比最高。如果按照社会上普遍的以收入来衡量一个人是否成功的标准，大部分程序员的职业人生都是不成功的，他们并没有随着工作年限的增长而获得相应成长，这是一个无奈的现实。然而换一个角度来看待，大部分程序员虽然每天都做着简单而重复的“增删改查”工作，但他们用平凡的工作为自己服务的公司创造了利润，为社会创造了价值。
参考来源：http://blog.csdn.net/inter_peng/article/details/41021727
其中在 Web 领域，也有大名鼎鼎的 Django 和 Flask，今天我们就通过 Flask，用五分钟写一个简单的交互页面！
参考来源：http://www.xuebuyuan.com/2153333.html
因此，X轴是数据镜像，Y轴按主题分割数据，Z轴通过查找或取模分割数据。通常Z轴分割基于客户，但也可以基于产品ID或其他一些数值
随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。
随着业务的发展，微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式，它不但解决了各个应用之间的解耦问题，同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示，业务中台就是将平台的通用能力进行下沉，避免重复建设，形成底座平台能力，上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大，原本在单体应用中不是问题的问题，在微服务架构中可能就是比较严重的问题，本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
逐步从单一数据湖转移到分散的 21 世纪数据网格。 （另请查看后续文章：三种数据网格）
作为技术人，我是不怎么八卦的，奈何这次国家重拳整理的是“大数据乱象”，manor作为大数据专业的学生，不得不关注此次的滴滴事件。
分库分表的概念已经炒了很久了，我也很久没有写博客了，这段确实有点忙，前段时间恰好在公司分享了一下关于shardingJdbc的用法，索性整理成文章，希望能对大家有帮助。
缓存查询属性是我们在实际开发中会遇到的，什么是缓存查询属性呢？举个例子来说，在电子商城的订单系统中每个账户都有自己的订单数据，有时用户需要查看自己截止到目前所订单的数量，那么这个账户的订单数量可以被视为 查询属性，因为从众多的订单中统计出某个账户的订单数量是一件会消耗很多资源的命令，因此会将这个订单数量存储在缓存中（例如存储在RavenDB中），在后续查询中我们不需要再次从数据库中查询，只需要在缓存冲查询即可，这就叫做 缓存查询属性。 缓存查询属性的行为开起来很常见也很有意义，但是着是一个不良的行为。为什么这么说呢？首先在大部分领域中这种类似的属性并不是客户必须有的部分（可有可无），也不是客户文档必须包含的部分，其次，为了保证这个属性会在相关内容变更（例如订单删除和新增）时也跟着更改，我们就需要在相关内容发生变化时也去改变它的内容，等于说我们要对数据库多进行N次的操作，然后将更新的数据在存入缓存中，这样就会增大失败的概率，接着，我在进行开发设计前还需要考虑哪些操作会改变查询属性，如果是比较简单的项目还好，那如果是大型项目呢？里面的操作错综复杂，如何保证覆盖所有的操作？ 缓存查询属性这个问题其实是一个业务和成本方面的问题，在大多数情况下我们只是想在页面中展示这个值，并且要从关系型数据库中查询出这个值的话可能会很昂贵，因此很多人会将这个值直接放在缓存中。在 RavenDB 中我们可以使用 MapReduce 聚合操作来处理，我们根本就不需要缓存这种属性，也减少了成本，MapReduce的使用因为是一个很大的模块，因此我将放在后面专门开始一个专题来讲解。在解决完缓存查询属性的问题后，下一步我们该考虑如何处理并发的问题和并发问题对建模的影响，这个问题我将放在下一篇文章讲解。
随着医疗、大型企业行业上云步伐的加快，上云后的业务系统安全性如何保障成为客户关注的重点。对于医疗、大型企业客户，往往建有自己的数据中心，如何保障极端情况下业务系统的稳定运行？双活、灾备，能帮到我们！
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
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
当今社会是一个信息大爆炸的社会，大家都在用各类应用软件，也因此产生了大量的数据，企业把这些数据当做宝贝，然而这些被视为宝贝的数据往往是我们技术人员的烦恼，这些海量的数据存储和访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，然后传统的数据库又是存在不足的。单个数据库是存在性能瓶颈的，并且扩展起来十分困难，在当今这个大数据的时代，我们就必须要解决这样的问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是要收费的。所以我们一般转向第三方的软件，使用这些软件来给我们的数据做数据切分，将原本一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？接下来，跟着老猫来看一下切分的方案。
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。
Python Flask 是一种基于 Python 的微框架，它提供了一种简单而灵活的方式来构建 Web 应用程序。本篇文章将介绍 Flask 的基本概念、安装和配置、路由、模板、表单、数据库以及部署等方面的内容。
数据持久化的应用场景有很多。比如，用户的账号登录信息需要保存，用于每次与 Web 服务验证身份;又比如，下载后的图片需要缓存，避免每次都要重新加载，浪费用户流量。
在进行系统设计时，除了对安全、事务等问题给与足够的重视外，性能也是一个不可避免的问题所在，尤其是一个B/S结构的软件系统，必须充分地考虑访问量、数据流量、服务器负荷的问题。解决性能的瓶颈，除了对硬件系统进行升级外，软件设计的合理性尤为重要。 在前面我曾提到，分层式结构设计可能会在一定程度上影响数据访问的性能，然而与它给设计人员带来的好处相比，几乎可以忽略。要提供整个系统的性能，还可以从数据库的优化着手，例如连接池的使用、建立索引、优化查询策略等等，例如在PetShop中就利用了数据库的Cache，对于数据量较大的订单数据，则利用分库的方式为其单独建立了Order和Inventory数据库。而在软件设计上，比较有用的方式是利用多线程与异步处理方式。 在PetShop4.0中，使用了Microsoft Messaging Queue(MSMQ)技术来完成异步处理，利用消息队列临时存放要插入的数据，使得数据访问因为不需要访问数据库从而提供了访问性能，至于队列中的数据，则等待系统空闲的时候再进行处理，将其最终插入到数据库中。 PetShop4.0中的消息处理，主要分为如下几部分：消息接口IMessaging、消息工厂MessagingFactory、MSMQ实现MSMQMessaging以及数据后台处理应用程序OrderProcessor。 从模块化分上，PetShop自始自终地履行了“面向接口设计”的原则，将消息处理的接口与实现分开，并通过工厂模式封装消息实现对象的创建，以达到松散耦合的目的。 由于在PetShop中仅对订单的处理使用了异步处理方式，因此在消息接口IMessaging中，仅定义了一个IOrder接口，其类图如下：
威胁情报是一种基于数据的，对组织即将面临的攻击进行预测的行动。预测（基于数据）将要来临的的攻击。威胁情报利用公开的可用资源，预测潜在的威胁，可以帮助你在防御方面做出更好的决策。在企业或政府乃至国家，拥有一个高准确度，大数据量的威胁情报库是至关重要的。
整个迁移过程，既不能长时间停服，也不能丢数据。如何不停机安全地迁移数据更换数据库。
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