前言 京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。 我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中
一、数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间
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
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
写在前面 冰河曾经经历过一个完整电商系统用户从零到上亿的研发过程，在业务的不断发展与变化过程中，演化出电商系统和基于大数据的商品精准实时推荐平台，关于MySQL数据库的架构演进，小伙伴们可以参考《从零到千万用户，我是如何一步步优化MySQL数据库的？》，关于系统的架构演进，小伙伴们可
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么
数据库瓶颈 不管是IO瓶颈还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载的活跃连接数的阈值。在业务service来看， 就是可用数据库连接少甚至无连接可用，接下来就可以想象了（并发量、吞吐量、崩溃）。 IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存
场景：Oracle数据迁移到另一个服务器的Oracle，并且按月分表。用kettle迁移数据并检查按月分表的表是否存在，不存在就创建； 1、先看图，作业和转换的关系 2、主作业 3、循环中的作业 4、处理 5、主作业中自增 6、结束提示，可以不要
转自公众号“二马读书” 背景 几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案
1、拆分规则：垂直拆分、水平拆分 2、适用场景及特点： 2.1、垂直拆分：一般是按照业务维度进行拆分，不同的业务，按照相应的模块进行拆分，比如订单表，客户表等；当然也有同一个业务表按照不同的维度进行拆分； 好处：业务解耦，扩展方便，承载更大请求
IT米粉 数据和云 前言 系统开发中，数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化，如：SQL语句优化、代码优化，数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。MyCat是一个广受好评的数据库中间件，已经在很多产品上进
PostgreSQL 之 触发器分表性能优化 性能优化 策略 分表 1.Postgresql分表与优化 2.PostgreSQL分区表的性能损耗验证 3.PostgreSQL 创建分区表，SQL优化之PostgreSQL Table Partitioning 4.PostgreSQL 9.5+ 高效分区表实现 - pg_pathman 5.PostgreSql的Explain命令详解 测试 EXPLA
既然是“漫谈分库分表”，那么我们需要确定我们要谈什么，不谈什么。 首先，我们不讨论具体的分库分表框架的实现和源码，这不是我们讨论的范围。 我们讨论的是思路，主要讨论如何分库分表的套路，有什么坑，有什么心得，不针对具体的细节进行展开式讨论。当然我自己的能力有限，只是希望能够抛砖引
背景 业务飞速发展导致数据规模急速膨胀，单机的数据库已经无法满足互联网业务的发展。 传统的将数据集中存储单一数据结节的方案，在容量、性能、可用性和可维护性方面已经难以满足互联网海量数据的场景。 从容量方面考虑，单机数据库容量有限，难以扩容。 从性能方
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时
开头 这个世界都是并发的，编程里更是这样，俗话说：并发知识大，一口吃不下。想成为一名优秀的 Java 开发，学好并发，绝对是你走入高薪行列的必备能力之一。 并发涉及的知识点，其实十分琐碎。学完记不住，记住了用不对。在并发底层原理中，不仅涉及 Java 语言，更涉及 JVM、操作系统、内存、CP
一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种：磁盘
目录创建项目分表导包表结构Yml分库分表数据库Yml读写分离数据库Yml其他只请求主库读写分离判断逻辑代码一主多从+分表Yml一主多从+分库分表Yml公共表&数据脱敏公共表数据库Java代码Yml数据脱敏分布式事务YmlpomJava代码下载 创建项目 一顿下一步，勾选web、lombok等插件 分表 导包
分库分表 1.两种方式： (1)Sharding-Jdbc： (2)MyCat： 区别： Sharding-jdbc： 优点： 1.可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template,或直接使用JDBC 2.可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP、C3P0、Durid等 3.分片策略灵活,可支持等号、betwe
开篇吹水 从传统互联网到移动互联网再到物联网，中国乃至全球的互联网技术在近十年得到了高速发展。作为架构师，我们非常乐意把这些技术传播出去，让更多的人享受互联网技术的红利，让技术拓展商业的边界。阿里巴巴的双11技术已经越来越成熟，因为阿里巴巴已经逐步具备了基于云的计算能力
其他网址 史上更全面的数据库分库分表、数据一致性、主键分配思路！_数据库_Sqdmn的博客-CSDN博客分库分表(1) --- 理论 - 雨点的名字 - 博客园mysql 垂直分表 实践记录_数据库_NRGAGA的专栏-CSDN博客 什么时候考虑切分 能不切分尽量不要切分 并不是所有表都需要进行
转载：https://mp.weixin.qq.com/s/_7jJNNPI21uPhWM2F7vapA 背景 几年前我曾经服务过的一家电商公司，随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单，订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控，我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔（不包括秒杀，秒杀TPS已经
1、MySQL CREATE TABLE newtable LIKE oldtable;-- 创建表结构 INSERT INTO newtable SELECT * FROM oldtable where create_time>='2020-01-01 00:00:00' and create_time<='2020-12-31 23:59:59';-- 将旧表中2020年的数据插入到新表中 DELETE FROM oldtable where cr
一.分区的概念 数据分区是一种物理数据库的设计技术，它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。 分区并不是生成新的数据表，而是将表的数据均衡分摊到不同的硬盘，系统或是不同服务器存储介子中，实际上还是一张表。另外，分区可以做到将表的数据均
