引入依赖 <!-- 数据库连接池 --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.20</version> </dependency> <!-- 数据库连接驱动--> <
Mysql数据库优化策略简析 当数据库出现性能瓶颈时，我们需要进行优化，目前有两类的优化策略 硬件层优化：增加机器资源，提升性能 软件层优化：SQL调优，表结构优化，读写分离，分库分表，数据库集群 数据库性能瓶颈的对外表现： 大量请求被阻塞：高并发场景下，连接数不够，大量请求处于阻塞状态 SQL操
MyCat实现分库分表 一 开源数据库中间件-MyCat 如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对
1.业务理解： 垂直切分 业务维度 水平切分 数据维度 混合切分 业务+数据 2.定义基于MySQL的数据库中间件，用来协调切分后的数据库，使其可以进行统一管理 逻辑库数据库集群对外的统一访问入口 3.思路：1.schema.xml 配置参数:逻辑库,逻辑表,数据节点,节点主机 2.rule.xml3.server.xml
MySQL三大日志（binlog、redolog、undolog） 1、redo log(重做日志) 物理日志 （1）InnoDB存储引擎独有的，使MySQL崩溃后能恢复数据，保证数据的持久性和完整性 （2）一般情况下事务提交就会进行刷盘操作。 =刷盘策略：innodb_flush_log_at_trx_commit 0：每次事务提交时不进行刷盘操作 1：每次事务
本章学习MySQL的可拓展性（容量和性能的拓展），首先介绍分区表的原理、特点和注意事项。然后学习分库分表的原理，重点学习MyCat的升级版：dble的安装与使用。让大家对MySQL分库分表的分类、目的、手段等有清晰的认识。 怎样最简单的扩展容量 什么是分区表 将InnoDB的一个表分为多个表 s
大家好，我是【架构摆渡人】，一只十年的程序猿。这是分库分表系列的第一篇文章，这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验，如果有收获，还请分享给更多的朋友。 其实这个系列有录过视频给大家学习，但很多读者反馈说看视频太慢了。也不好沉淀为文档资料，希望能有一系列文字版本的讲解
一、ShardingSphere-Proxy的核心概念 ShardingSphere-Proxy概念 官方地址：https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html ShardingSphere-Proxy就是数据库的代理，如图： ShardingSphere-Proxy主要代理哪些数据库 默认代理：Mysql、PostSql 实现代理的目的 主要是为了完成分
@目录一、简述二、ShardingSphere-Proxy5.0 落地 一、简述 简述 ShardingSphere-Proxy4.0 已经升级到5.0了，但是两者的配置文件还有一定的差别的，这篇文章讲述的就是ShardingSphere-Proxy 5.0 的落地。概念、分表、分库、分库分表的原理的基本和4.0一样的，需要了解可查看 https://bl
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作者 | 老顾聊技术 链接 | www.toutiao.com/i6677459303055491597 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。 垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如下图，独立的拆分出订单库和用
1,yum安装jdk 并配置环境变量 2,关闭防火墙 ,必须 3,在/usr/local/目录下新建一个mycat的目录 4,将tar.gz压缩包拷贝到mycat目录下 5,解压目录 6,将一下文件进行拷贝 schema.xml <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:myc
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.Net/C#分库分表高性能O(1)瀑布流分页 框架介绍 依照惯例首先介绍本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖、零学习成本、零业务
分库 垂直切分(纵向切分) 比如说一个电商平台，里面包含了订单系统，物流系统，仓储系统等，原先是用的同一个数据库，现在我们可以设计成每个系统都有自己的数据库服务器，不公用同一个数据库，不同系统之间的数据可以通过API调用来，这样压力就会小很多。这可以理解为垂直切分。 水平切分(横向
一、序言 在实际业务中，单表数据增长较快，很容易达到数据瓶颈，比如单表百万级别数据量。当数据量继续增长时，数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意，这时可以引入数据分库分表技术。 本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表。 1、组件及版本选
分库分表---理论 当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。 数据切分可以分为：垂直切分和水平切分。 一、垂直切分 垂直切分又可以分为: 垂直分库和垂直分表。 1、垂直分库 概念
1.问题背景 最近项目中遇到一个场景。 为了减少单库的数据量，系统采用了分库的方式，分为1个主库和N个分库。 现在，在分库中的A表，需要收敛成一个汇总的数据，并写入主库中的B表。需要保证分库更改A表的处理状态和插入主库B表两个动作具有原子性，那么，这就涉及到了跨库的分布式事务的一致性
文章目录 9 案例9.1 需求描述9.2 数据库设计9.3 环境说明9.4 环境准备9.4.1 mysql主从同步(windows)9.4.2 初始化数据库 9.5 实现步骤9.5.1 搭建maven工程9.5.2 分片配置9.5.3 添加商品9.5.4 查询商品9.5.5 统计商品9.5.6 完整代码 10 总结 9 案例 9.1 需求描述 电商平
（一）关键问题 1.读写分离 2.分库分表 3.类别 lib库 1）业务直接到数据库，少一层proxy效率更高 2）没有proxy的lvs的单点问题 proxy 1）统一管理所有到数据库的连接，连接复用 2）基础查询功能抽象，减少代码耦合 3）易于实现监控、数据迁移、连接管理等功能 （二）sharding-jdbc（开源，lib）
分库分表下极致的优化 题外话 这边说一句题外话,就是ShardingCore目前已经正式加入 NCC 开源组织了,也是希望框架和社区能发展的越来越好,希望为更多.netter提供解决方案和开源组件 介绍 依照惯例首先介绍本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离
读写分离 何为读写分离？ 见名思意，根据读写分离的名字，我们就可以知道：读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上。 这样的话，就能够小幅提升写性能，大幅提升读性能。 我简单画了一张图来帮助不太清楚读写分离的小伙伴理解。 一般情况下，我们都会选择一主多从，也
分库分表 一般来说，数据库分库分表，有以下做法： 按哈希分片：根据一条数据的标识计算哈希值，将其分配到特定的数据库引擎中； 按范围分片：根据一条数据的标识（一般是值），将其分配到特定的数据库引擎中； 按列表分片：根据某些字段的标识，如果符合条件则分配到特定的数据库引擎中。 分库分表
分布式数据层中间件 1.简介 分布式数据访问层中间件，旨在为供一个通用数据访问层服务，支持MySQL动态数据源、读写分离、分布式唯一主键生成器、分库分表、动态化配置等功能，并且支持从客户端角度对数据源的各方面（比如连接池、SQL等）进行监控，后续考虑支持NoSQL、Cache等多种数据源。 2.
MySQL一张表最多能存多少数据？ MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。阿里巴巴《Java开发手册》提出单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。
