在当今互联网时代,数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据,数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库,但MongoDB比MySQL更为高效,这是为什么呢?
MyCat 是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,前端的用户可以把它看成一个数据库代理,用 MySql 客户端和命令行工具都可以访问,而其后端则是用MySql 原生的协议与多个 MySql 服务之间进行通信。MyCat 的核心功能是分库分表,即将一个大表水平切分成 N 个小表,然后存放在后端的 MySql 数据当中。
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding,其原理和思想都是大同小异的。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
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
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。
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库MongoDB负责人,负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
当旧业务需要改造为基于 dble 的分布式业务时,会面临已有历史数据的拆分和导入问题,dble 支持的导入导出方式有多种,具体详见文档3.11.1,本次我们介绍的 split 功能可以理解为导入过程加速器,那它是怎么加速的呢?
这是《ShardingSphere 进阶》专栏的第一篇文章,介绍一下Sharding-JDBC实现分库分表的详细配置。
数据库使用的mysql,起初是单库单表,时间久了单表的数据量越来越大,一个表中的数据量达到3个多亿,mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了,不得不分表了,使用mycat中间件
MyCAT的目标是:低成本的将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端,解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。
Vitess自2011年以来一直为YouTube的所有数据库流量提供服务,目前已被许多企业采用,以满足其生产需求。
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。
重要结论先说:导入大批量数据时,采用GreatSQL 8.0.32-24中新增并行load data特性是最快的,关于该特性的描述详见:Changes in GreatSQL 8.0.32-24。
随着 DT 时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到
在上一个内容中,我们讨论了关于MYSQL INSTANCE 针对大量数据的对策,以及基本的策略,
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时,MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性,可以采用MySQL的分布式架构。
本文主要分享腾讯智慧零售团队优码业务在MongoDB中的应用,采用腾讯云MongoDB作为主存储服务给业务带来了较大收益,主要包括:高性能、快捷的DDL操作、低存储成本、超大存储容量等收益,极大的降低了业务存储成本,并提高了业务迭代开发效率。 一、业务场景 腾讯优码从连接消费者到连接渠道终端,实现以货的数字化为基础的企业数字化升级,包含营销能力升级和动销能力升级。腾讯优码由正品通、门店通和会员通三个子产品组成。 更多信息可以访问腾讯优码官方网站获得: https://uma.qq.com/ 腾讯优码整体
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http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
Vitess是用于部署,扩展和管理MySQL实例的大型群集的数据库解决方案。它在架构上可以像在专用硬件上一样有效地在公共或私有云架构中运行。它结合了NoSQL数据库的可伸缩性,并扩展了许多重要的MySQL功能。Vitess可以帮助您解决以下问题:
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|原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186
当 MySQL 单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化。 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED; VARCHAR的
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,所以我们本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化:
随着新冠病毒疫情的缓解和控制,全球旅游业逐渐开始重新复苏。尤其在一些度假胜地,游客数量已经恢复到疫情前的水平。
资料:目前假如一个查询SQL跨越30个分片,每个分片上有1000万数据,则总数据规模为3亿,Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录,所可能采用的一些算法优化策略如下:
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
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。
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章,本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成,以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
接上篇,上篇主要是从字段类型,索引,SQL语句,参数配置,缓存等介绍了关于MySQL的优化,下面从表的设计,分库,分片,中间件,NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
TenDB Cluster 是腾讯游戏 CROS DBA 团队提供的 MySQL 分布式关系型数据库解决方案。主要特点包括:透明分库分表、高可用的 MySQL 集群服务,透明及在线的扩容及缩容;使得开发者可以仅专注于业务逻辑的开发及运营,无需编写数据分片逻辑。在海量用户并发情况下,也无须关心存储层的负载压力。
1分库分表的几种形式 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 一后有的节点还是无法负担写负载 把一个库中的表分离到不同的数据库中 终极大招水平拆分!即分片处理(通常所说的分库分表即此) 不同于MyS
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。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL(意即"不仅仅是SQL") 的缩写,其显著特点是不使用SQL作为查询语言,数据存储不需要特定的表格模式。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品,分布式数据库的设计,以及实际应用案例等相关内容,部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式,选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
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
传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量数据的场景。
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。
几年之前,曾不自量力的想要写一个兼容RDBMS和NoSQL的数据库,结果仅实现了一个Raft协议,写了一棵BTree,就放弃了。使用Golang写这个算是比较简单的了,但过程难以言诉,有点蚂蚁撼大树了。
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