1. 按数量切分，1 ~ 1000的存在第一张表，1001 ~ 2000存在第二张表；2.按时间切分，比如：2019年1月份存在第一张表，2019年2月份存在第二张表； 3.还可以按照id的哈希值进行切分，等等等等 一.水平切分需要路由既然数据已经水平切分，那么数据就保存在不同的表中，如果有新的请求要求访问数据库，那
MySQL 提到 MySQL 大家脑子里首先出现的肯定是 MySQL 优化，我们都知道 mysql 数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统反应的速度。一般我们是从 MySQL 5.7 版本的存储引擎增强，硬件、操作系统、配置参数优化、设计规范优化几个层面来全面优化 MySQL 服
为什么要用B+树？ 使用 B+ 树可以减少访问磁盘的次数。如果B+树的一个节点存储1200个左右的索引数据，这个树高是4层的话，那么这个索引树就可以存储1200 的 3 次方个值，这已经 17 亿行记录。而索引树的前两层在内存中，这样很大的减少访问磁盘的次数。 B+树的查询性能稳定。每次查询的
最上层 ShardDataSource： 用于分库分表； 包含一个或多个 GroupDataSrouce GroupDataSource： 主要用于读写分离， 分库中的一个shard 最下层的 SingleDataSource： 主要用于和 mysql 单个实例的连接， 这边是真正和连接池 dbcp/druid/hikaricp 打交道的 ShardDataSource、GroupDataSource
ShardDataSource 间接实现了 jdbc api 的 DataSource 接口 它持有多个GroupDataSource，存于 dataSourcePool 的 map 中 ，dataSourcePool 由数据源仓储 DataSourceRepository 初始化 ConfigService 是 zebra 配置获取的接口，包含本地配置、远程配置和zk配置这几个实现 也可以注册spi
事件起因 6月初我负责的商家数据某功能由于业务原因导致数据量不断上涨，当时使用的MySQL单表已经难以提供高效的查询，因此基于商家维度（商家主键ID）对它进行了分表，问题得以解决。 6月中旬我沉浸在无止尽的需求之中，边做边发出感慨：进大厂又能怎么样呢，还不是CRUD，面试造火箭罢了。 此
背景 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。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下
前一节,我们配置好了,mysql的主从数据库,以及mysql主从库中的数据同步, 然后,现在我们使用sharding-jdbc,实现读写分离. 首先我们需要在application.properties文件中去配置 读写分离的策略. 这里我们让m0,做为我们的主库,让s0,做为我们的从库. 然后我们再去配置,m0,s0,哪个
上一节我们已经,给我们的主数据库服务器,以及从数据库服务器,设置了my.ini文件 给他们分别设置了,server_id以及,主db,指定了从db,复制主db的哪个数据库 然后从db,从主db的哪个数据库进行复制等. 然后我们继续配置,指定数据同步时候用到的binlog等等. 首先我们先去重启一下
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片 分布式和集群的概念经常被搞混，现在一句话让你明白两者的区别。 分布式：一个业务拆分成多个子业务，部署在不同的服务器上 集群：同一个
MySQL 优化 索引 分库 分表 一、索引 普通索引 NORMAL唯一索引 UNIQUE主键索引 PRIMARY全文索引 FULLTEXT空间索引 SPATIAL组合索引/复合索引 普通索引、主键索引、唯一索引（PRIMARY、INDEX、UNIQUE）分为一类 索引特点普通索引 NORMAL索引列没有任何限制主键索引PRIMARY索
上篇文章，实验了主从mysql复制，这次在上篇文章的基础上，完成mysql分库分表并测试主从复制。 下载Sharding-Proxy https://archive.apache.org/dist/incubator/shardingsphere/4.0.0/ 下载apache-shardingsphere-incubating-4.0.1-sharding-proxy-bin.tar.gz包，解压到某一目录下如
文章目录 一、前言二、数据库架构演变三、分库分表的问题1、用户请求量太大2、单库太大3、单表太大4、分库分表的方式方法垂直拆分水平拆分 五、分库分表后面临的问题事务支持多库结果集合并（group by，order by）跨库join 六、分库分表方案产品 一、前言 公司最近在搞服务
文章目录 MySQL 优化2一、MySQL调优之索引：索引的失效与优化1、MySQL 索引存储结构2、覆盖索引优化查询3、 自增字段作主键优化查询4、 前缀索引优化5、 防止索引失效总结 二、如何避免死锁三、什么时候需要分表分库1、什么时候要分表分库2、如何分表分库3、分表分库之后面
复习过程 项目准备；leetcode：刷完剑指之后每天会刷2-4道leetcodejava基础： 主要刷面经、重点掌握垃圾回收机制操作系统： 之前没学过，用几天时间看了一下最重要的进程线程、死锁、消费者生产者、哲学家问题、银行家算法计算机网络：花几天时间复习了一下，重点复习tcp（三次握手四次挥手
为什么要分库分表？ 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。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库
1 概述 之前笔者写过两篇文章： ShardingSphere 读写分离ShardingSphere 分库分表 这里将两者结合起来，实现读写分离+分库分表的功能。关于环境的配置本文将进行简化叙述，详细可以参考前两篇文章。 2 环境 MySQL 8.0.25（Docker）MyBatis Plus 3.4.3.1MyBatis Plus Generator 3.5.0Dr
基本思想 Sharding的基本思想就是把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库，用来缓解单一数据库的性能问题。即，有两种拆分方式，第一种拆分方式是把表进行拆分，把表放到多个server上，用来实现基本的拆分。第二种拆分方式是在表的数据量很大的时候，按照某种ID顺序，切分到多个数据库上
# 为什么要分库分表？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。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：* 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。* SQL 操作变慢如果数据
### 正文做了 3~5 年编程开发，你已经积累了不少项目经验，扩宽了技术广度，也许已发力成为团队管理者。到了这个阶段，大家却常有这种感受：**感觉自己卡在瓶颈进步缓慢，技术水平很难像早期一样实现大幅突破？**其实大家往往忽略了这一点——提升自己的架构认知（**工作5年左右程序员必须重视架
原文地址：https://chensj.blog.csdn.net/article/details/117567268 车票 面试题1：你对数据库优化有哪些了解呀？ 正经回答：深入追问： 追问1：那你对SQL优化方面有哪些技巧呢？追问2：嗯，那你说一下为什么不建议用SELECT * 呢？ 面试题2：你对分库分表是怎么看的呀？ 正经回答：深入追
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业务开发势必会遇到分表分库，列如订单表，朋友圈数据表这种，随着时间增长，势必会无限增长，这就逼着我们不得不按时间去进行水平分表，当你在后期维护的时候，你是否会遇到这种情况？例如：经过初步估算我们决定按着天分表，可是前期业务量并没有上来，导致一个表内的数据只有十几万，甚至更少？或者
为什么要分库分表？ 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。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库
