作者简介 荣华，携程高级研发经理，专注于后端技术项目研发管理。 军威，携程软件技术专家，负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永，携程资深软件工程师，专注于实时计算，数据分析工程。 俊强，携程高级后端开发工程师，拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来，已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段，在见证了大量业务奇迹的同时，也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
此篇文章由浅入深介绍秒杀的简单设计。现在我们做的各种项目中不少场景会用到抢购、秒杀，在大流量的前提下，将带领大家一起去研究一下如何去设计一个简单的秒杀（技术实现）。
作为一名程序员，每天和各种各样的“数据库”打交道，已经成为我们的日常。当然，立志成为一名超级架构师的我，肯定要精通这项技能。咳咳！不过饭还是要一口一口吃的，“数据库”这个内容实在太大了，我们今天还是以关系型数据库的代表“MySQL说起，现如今，MySQL已经变得无处不在，从初创公司的小型项目到大型企业的核心系统，都在使用。
标题的这个问题是我去年面天猫，在交叉面的时候一个数据库出生的大佬问的：你会怎样去设计一个数据库。
①本系统项目源码已经上传CSDN资源啦，有需要可以下载！传送门 （MaskOrder完整项目.zip-MySQL文档类资源-CSDN下载）
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。
聊一个实际问题：淘宝的数据库，主键是如何设计的？ 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
◆ 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
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但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch.
你写的每条SQL都是全表扫描吗？如果是，那MySQL可太感谢你了，每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言：你不知道索引吗？你写的SQL索引都失效了不知道吗？慢查询不懂啊？建那么多索引干嘛呢。。。
Hadoop离线数据分析平台实战——230项目数据存储结构设计 数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方： 第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中； 第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中； 第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。 其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由于我们需要按天进行数据分析， 所以我们的hbase的rowkey中必须包含时间戳或者我们一天的数据就建立一个表。 这里我们采用在
在搜索这块，lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经 out 了，因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch，简称为 es。
某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着，甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中，一个最明显的错误就是关于MySQL的主键设计。
在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
现在分布式搜索基本已经成为大部分互联网行业的 Java 系统的标配，其中尤为流行的就是 ES，前几年 ES 没火的时候，大家一般用 solr。但是这两年基本大部分企业和项目都开始转向 ES 了。
作者简介 初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景 随着机票订单业务的不断增长，当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求，系统性能捉襟见肘，主要体现在以下方面： 数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上，运行状况亮起了黄灯 磁盘存储空间严重不足，需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间 系统扩容能力不足，如果需要提升处理能力只能更换配置更好的硬件资源 因此我们迫切需要调整和优化机票订单数据库
《高性能MySQL》中：分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样做可以将相关的数据放在一起，另外，如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。
ER 图即实体-关系图（Entity Relationship Diagram）。
1.设置：站点设置；帐号同步；上传设置；SEO设置；消息通知；支付方式；权限设置；配送地区；
在数据库设计和管理中，外键约束是一项重要的功能，它用于维护表与表之间的关联关系，保证数据的完整性和一致性。本文将详细介绍MySQL外键约束的概念、用法以及一些最佳实践，以帮助您更好地理解和应用外键约束。
在现代的Web开发中，处理JSON数据已经变得无处不在，而在关系型数据库中高效地查询JSON结构变得愈发重要。MySQL 8.0结合MyBatis-Plus和Spring Boot，为管理和查询JSON数据提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨两种使用MySQL 8.0和MyBatis-Plus在Spring Boot应用中查询JSON数据的方法。
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
MySQL-性能优化-优化设计和设计原则 MySQL性能优化目的 如何合理的设计数据库？ 什么样的数据库设计才能给后期DBA优化提供基石？ 数据库设计与程序设计的差异？ 数据库设计早期优化
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。
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
范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
“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。
摘 要：系统发挥Android 富有创造力和想象力的云应用开发，实现一套Android 客户端软件和完善的后台服务功能来完成点餐功能。该系统主要包括后台数据库服务器、WEB 服务器、无线网络、Android 前端等部分。客户端Android 系统智能手机具有前端处理与计算能力，而且通过无线网络访问WEB 服务器，如果需要数据访问，则访问后台数据库。介绍了系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本实用的点餐功能的分析、设计与开发。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/148487.htm
大白话: 交易订单业务是在线交易的核心业务单元 。交易其实就是用户从各个平台买东西，搜索到自己需要的商品，领优惠券，然后点击下单购买，再进行支付，卖家发货，买家确认收货这样的一个流程。
中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。
今天来聊聊，中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对 数据进行拆分 了。有垂直和水平两种。
在MySQL使用的过程中，所谓的性能问题，在大部分的场景下都是指查询的性能，导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大，解决查询性能的最常见手段是：针对查询的业务场景，设计合理的索引结构。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 来源：JAVA日知录 在日常数据库设计中，几乎每张业务表都带有一个日期列，用于记录每条记录产生和变更的时间。比如用户表会有一个日期列记录用户注册的时间、用户最后登录的时间。又比如，电商行业中的订单表（核心业务表）会有一个订单产生的时间列，当支付时间超过订单产生的时间，这个订单可能会被系统自动取消。 日期类型虽然常见，但在表结构设计中也容易犯错，比如很多开发同学都倾向使用整型存储日期类型，同时也会忽略不同日期类型对于性能可能存在的潜在影响。
1. 关系明确（理清表之间的关系，可以通过冗余的方式提高效率） 2. 节省空间（根据业务经验，设置字段长短） 3. 提高效率
随着大数据时代的到来，数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各类业务场景。然而，当数据量达到上亿级别时，查询性能可能会显著下降，严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧，并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于各种规模和类型的应用程序中。在设计和实现一个MySQL数据库时，理解其基本概念、逻辑结构设计和物理结构设计是至关重要的。本文将深入探讨MySQL的这三个方面，并详细解释每个部分的内容和重要性。
某医药销售企业因业务发展，需要建立线上药品销售系统，为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
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