分库专题
Sharding（切片）技术（解决数据库分库一致性问题）
Sharding（切片） 不是一门新技术，而是一个相对简朴的软件理念，就是当我们的数据库单机无法承受高强度的i/o时，我们就考虑利用 sharding 来把这种读写压力分散到各个主机上去。 所以Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是Horizontal Partitioning 水平扩展(或横向扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数
springboot集成shardingsphere-分库分表
导入maven依赖，如下 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId
数据库分库分表(sharding)(四)
一、多数据源的事务处理 分布式事务 这是最为人们所熟知的多数据源事务处理机制。本文并不打算对分布式事务做过多介绍，读者可参考此文：关于分布式事务、两阶段提交、一阶段提交、Best Efforts 1PC模式和事务补偿机制的研究 。在这里只想对分布式事务的利弊作一下分析。 优势： 1. 基于两阶段提交，最大限度地保证了跨数据库操作的“原子性”，是分布式系统下最严格的事务实现方式。
数据库分库分表(sharding)(二) 全局主键生成策略
第一部分：一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由。目前几种可行的主键生成策略有： 1. UUID：使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外
数据库分库分表(sharding)(一) 拆分实施策略和示例演示
第一部分：实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前，需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库schema.一个好的建议是绘制一张数据库ER图或领域模型图，以这类图为基础划分shard,直观易行，可以确保开发人员始终保持清醒思路。对于是选择数据库ER图还是领域模型图
千万数据的mysql分库分表
单表数据量达到1000W以后，就要拆了. 背景情况 用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表. 常用的切分方案 数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据
ShardingProxy5.2版本 安装部署，实现分库分表 读写分离等功能 和与springboot集成时遇到的些坑记录
安装与配置时的坑（版本5.2） 1 使用根据需求，如分库分表，读写分离等，修改相应的配置文件，重启服务就可以了2 配置后，连接错误，检查实际mysql节点是否开启了远程连接，GRANT ALL PRIVILEGES命令配置下....3 未指定mysql版本错误解决办法，server.yaml添加 proxy-mysql-default-version：版本号参考博文MyCat|Shardings
架构设计参考项目系列主题：分库分表就能无限扩容吗？
本文出自：微信公众号 架构师 目录 前言 正常情况下的服务演化之路 单元化 最后 前言 像我这样的菜鸟，总会有各种疑问，刚开始是对 JDK API 的疑问，对 NIO 的疑问，对 JVM 的疑问，当工作几年后，对服务的可用性，可扩展性也有了新的疑问，什么疑问呢？其实是老生常谈的话题：服务的扩容问题。 正常情况下的服务演化之路 让我们从最初开始。 单体应用 每个创业公司基本
分库分表场景下，如何设计与实现一种高效的分布式ID生成策略
在构建大规模分布式系统时，随着数据量的爆炸式增长，单个数据库往往难以承载如此庞大的数据存储与访问需求。这时，分库分表便成为一种有效的解决方案，它通过将数据分散存储在多个数据库或表中，从而提高系统的处理能力和扩展性。然而，分库分表策略的引入也带来了新的挑战，尤其是如何高效、准确地生成全局唯一的分布式ID。本文将探讨在分库分表场景下，如何设计与实现一种高效的分布式ID生成策略，并以Java代码示例加以
微服务+分库分表的自增主键ID该如何设计？
一. 前言 分布式ID 是分布式系统里面非常重要的一个组成部分，那么我们在设计分布式ID的时候，需要考虑什么问题呢？ ❓简单结构下是怎么实现 ID 的控制的？ 单实例系统 ：通过时间戳，系统内自增，上锁等方式保证ID的唯一性 单数据库实例 : 通过自增字段（不谈性能）实现ID的唯一 ❓微服务 + 分库分表了 ，又该如何进行控制？ 问题 ： 单个系统没办法直接感知到其他系统的ID情况，
分布式环境中的多机分库分表的数据查询
跨库连接查询join 如果需要join的数据存在于多个库中，那就比较麻烦，解决的思路有如下几种： 在应用层把原来数据库的Join操作分成多次的数据库操作。在应用层层面上去对数据库进行操作数据冗余，也就是对一些常用的数据进行冗余，这样可以把原来需要Join的数据变为单表查询。这需要结合具体的业务场景借助外部系统解决一些跨库问题 外键约束 外键约束的问题比较难解决，不能完全依赖数据库本身来完成
Mycat读写分离、主从切换、分库分表的操作记录 https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/9365840.html
【此篇文章写得不错】 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行使用了。下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理，这些内容有的是从网上收集的，有的是自己做的测试验证信息，如有错误，烦请
彻底搞清分库分表（垂直分库，垂直分表，水平分库，水平分表）2021-03-17
分库分表是什么 下边以电商系统中的例子来说明，下图是电商系统卖家模块的表结构： 通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息： SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉] FROM [商品信息] p LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码] LEFT JOIN [店铺信息] s ON p.id = s
phalapi-进阶篇6(解决大量数据存储数据库分表分库拓展)
phalapi-进阶篇6(解决大量数据存储数据库分表分库拓展) 前言 时隔半个月随着PHP7的推出为PHP打了一瓶兴奋剂,在性能提升了一倍的情况下我们会逐渐发现,瓶颈会集中在数据库操作,那我们的内容就接着数据库读写分离,来聊聊分表分库应该怎么玩,应为PhalApi的分表分库并不是非常方便,笔者在这里提供了一个分表分库数据库集群的拓展,详细文档请见博客基于PhalApi的DB集群拓展 V0.
分库分表最全详解(图文全面总结)
分库分表 分库分表是数据库设计、和管理中的一种策略，主要解决随着数据量、和并发访问量的增加而带来的性能、和扩展性问题。 分库分表，主要就是两种常用手段：“分库”、和“分表”。 如下图所示： 分库（Database Sharding）： 将数据按照某种规则，分散到多个独立的数据库中，每个数据库称为一个“分库”。 分表（Table Sharding）： 将一个大表的数据按照某种规则，分散
MySQL分库分表：原理、实现与优化
推荐一个程序员的常用工具网站，嘎嘎好用：程序员常用工具 云服务器限时免费领：轻量服务器2核4G MySQL分库分表：原理、实现与优化 在现代互联网应用中，随着数据量的迅速增长和访问量的激增，单个数据库的性能和容量逐渐成为瓶颈。为了提高系统的可扩展性和性能，分库分表成为一种常用的解决方案。本文将详细介绍MySQL分库分表的原理、实现方法及优化策略，帮助程序员更好地应对大规模数据处理的
分库分表后，测试小姐姐都哭了
什么？你们的测试是小哥哥？那就不要往下看了，让他们怎么难怎么来。 建议 根据你的业务特点，单表 > 分区 > 单库分表 > 分库分表，在满足业务前提下，优先级从左到右，不接受任何反驳。嘿嘿 背景 做过分表的（单库分表或者分库分表）都知道，在你没有依赖任何中间件之前，使用Navicat或者其他类似工具操作MySQL，那将是灾难，如下图所示： sharding table view 如果是类似取
Sharding-Proxy分库分表和数据加密
文章目录 Sharding-Proxy分库分表和数据加密使用场景配置文件讲解server.yamlconfig-sharding.yamlconfig-encrypt.yaml其他 使用情况总结 Sharding-Proxy分库分表和数据加密 主要将实际项目中使用shardingshpere-proxy的经历经验，总结分享一下。 使用场景 公司规划研发了两款针对政务新媒体和
MySQL优化分库分表，为什么要分表，分表以后如何进行排序查询，业务如何设计？
MySQL优化分库分表，为什么要分表，分表以后如何进行排序查询，业务如何设计？ 昨天面试新人的时候，遇到了这么一个问题，按照自己的想法大体聊了一些，但大多是感性的，并没有完整的了解why and how. 今天查了一些相关的资料，包括《MySQL性能调优与架构设计》、《高性能Mysql》，慢慢的整体理解，请大家指正。 之一，为什么要分表？ 分表，按形式，有水平分表和主附分表。 水平分
MySQL分库、分表的问题
问题描述 为什么进行分表? 分库? 一般多少数据量开始分表? 什么是数据库垂直拆分和水平拆分 回答 为什么要进行分库 业务发展，当单个数据库中的表越来越多，数据量越来越大的时候。数据的增删改查所消耗的资源就会增加。由于mysql是无法分布式部署（可能会有人说不是有主从吗？并不是，详细会在其他文章说明）的。==而单台服务器的资源，如CPU、磁盘、内存、IO等都是有限的。最终数据
分库分表都有哪些算法？——Java全栈知识（10）
分库分表都有哪些算法 ？ 1、hash 取模 通过分片键进行 hash 取模，取模的数量就是分表的数量。 缺点： 不利于扩容 2、关键词分表 通过创建时间等的关键字来进行分表，例如一个月一张表等。 优点： 方便扩容 缺点： 可能造成数据倾斜 3 、一致性 hash 一致性哈希可以按照常用的 hash 算法来将对应的 key 哈希到一个具有 2^32 次方个节点的空间中，形成成一个顺时针
让您轻松入门分布式事务Seata和分库分表sharding-sphere的整合
1.介绍 本篇将介绍,如何进行seata1.2.0、sharding-sphere4.1.0和dubbo2.7.5 的整合,以及使用nacos作为我们的配置中心和注册中心。如果你还是一个初学者，先建议学习一下，陈建斌的七步带你集成Seata 1.2 高可用搭建，这篇文章清楚的阐述了初学者容易遇到的5个问题，并且都提供完整的解决思路。 2.环境配置 mysql: 5.7.12 nacos:
mysql主从复制、双主双从、读写分离以及分库分表
这边已安装好mysql版本为5.7、jdk等 一、环境准备 1.1 准备2台服务器，一台为主一台为从 二、一主一丛 2.1 在主服务器节点上修改/etc/my.cnf的文件增加如下命令 **注意：**在我的环境中必须把增加的命令放在mysqld下方、否则会报异常、原因不详！！ #mysql服务唯一id，不同的mysql服务必须拥有全局唯一的idserver-id=1 //这里有个小插曲