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
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
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
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
水平分表 把一个大表，拆分成多个小表，大表和小表的字段完全一致，只是小表的数据加一起才是大表的数据（如大表的资料有三个月的人员刷卡资料。小表分别会存一个月的刷卡资料） 垂直分表 把一个大表，拆分成多个小表。小表的字段总和（除id）等同于大表字段 例如：大表字段为id,empno,chname,
转载： https://www.cnblogs.com/binliubiao/p/15399595.html 参考： https://postgres.fun/categories/ 参考： http://www.postgres.cn/v2/news/viewone/1/524 参考 1、 [PostgreSQL11：分区表支持创建主键、外键、索引] https://postgres.fun/20180920155600.html (https://pos
1.创建一个数据库表 CREATE TABLE public.tabpartition ( dataid integer, dataname character varying(20), datatime timestamp without time zone, PRIMARY KEY (dataid) ); ALTER TABLE IF EXISTS public.tabpartition OWNER to postgres; COMMENT ON
（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.
一.理解分库分表的意义 1.什么情况下不分表 阿里巴巴java开发手册嵩山版p14 1.1、能不分就别分 1.2、长期规划（3~5年） 二.什么情况下分表 2.1数据库性能瓶颈的出现：连接、速度、存储 2.2数据库优化的层次 1、SQL与索引（合格的sql和索引）2、表与存储引擎（表选择正确的存储引擎）3、数
大家好，我是架构摆渡人。这是实践经验系列的第九篇文章，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。 Mybatis是我们经常用的一款操作数据库的框架，它的插件机制设计的非常好，能够在很多需求场景下派上用场。如果你还没用过Mybatis的插件（Mybatis
尚硅谷系列。分库分表
博客书写不易,转载请注明出处! 前提：mysql使用InnoDB事务型引擎，由于使用InnoDB那么默认的索引树则为B+数 先给结论：当数据到达千万时可以考虑分表了 ===============================感兴趣可以看以下计算方式=============================== B+数知识点： B+树非叶子节点只存储索引
通常而言，MySQL数据库单表支持容量为1000万条记录，如果超过了这个量级，在查询/更新数据库表记录的时候，性能会受到很大的影响。在这种情况下，我们往往会采用其他的解决方案以提高数据库读写性能： 采用非关系型数据库如ElasticSearch、Cassandra、HBase、Mongo等，非关系型数据库提供了原
目录 什么是水平分表？ 什么是垂直分表？ 为什么要垂直分表？ InnoDB处理引擎 InnoDB1.0后新特性，压缩页 垂直分页分析 垂直分表条件 字段放大小表的依据 什么是水平分表？ 按行为单位对数据进行拆分（范围法，hash法）。特点：所有的表结构完全相同。用于解决数据量大的存储问题。 什么是垂直
1 概述 1.1 为什么分库分表 以MySQL为例，单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随 着数据量的增大而明显降低。单表的数据量超过1000w，性能也会下降严重。这就会导致查询一次所花 的时间变长，并发操作达到一定量时可能会卡死，甚至把系统给拖垮，因此需要解决这 个性能瓶颈问
在shardingjdbc3.x和4.x版本的官方文档FAQ中，可以找点如下说明： 6. 如果只有部分数据库分库分表，是否需要将不分库分表的表也配置在分片规则中？ 回答： 是的。因为ShardingSphere是将多个数据源合并为一个统一的逻辑数据源。因此即使不分库分表的部分，不配置分片规则ShardingSphere即无
今年在公司重构（写）了一个老项目，踩了无数的坑。 中间好几次遇到问题，甚至感觉项目可能要失败了，好在最后终于成功上线了。 虽然被坑的不要不要的，但也从中领悟到了不少东西，在这里记录一下，顺便分享给大家乐呵乐呵。 先简单介绍下项
0、介绍 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
目录 一、背景 问题 垂直分片 水平分片 二、定义 三、快速入门 1.引入maven依赖 2.规则配置 3.创建数据源 四、核心概念 1 表 2 数据节点 3 分片 4 流程 5 行表达式 五、2.0.3版本使用配置 1 数据准备 2 规则配置 3 创建数据源 六、4.1.1版本使用配置 1 数据准备 2 规则配置 3
