经常会听说数据库的分库分表，工作后更是发现这是一个基本必备的知识，由于自己对这块了解不是很好，所以就最近在关注学习，下面shard”，作为数据...
MySQL数据库之分库分表方案 数据库之互联网常用分库分表方案 原文： https://www.cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html 一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分...
原创
2021-08-04 16:46:25
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数据库之互联网常用分库分表方案
一、数据库瓶颈
1、IO瓶颈
2、CPU瓶颈
二、分库分表
1、水平分库
2、水平分表
3、垂直分库
4、垂直分表
三、分库分表工具
四、分库分表步骤
五、分库分表问题
1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）
2、非partition key跨库跨
原创
2021-07-20 15:42:39
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数据库之互联网常用分库分表方案 原文： https://www.cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html 一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库...
原创
2021-08-04 16:50:37
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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，
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2022-03-24 14:47:47
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MySQL数据库之分库分表方案数据库之互联网常用分库分表方案
原创
2021-07-20 15:40:54
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数据库之互联网常用分库分表方案 一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分
原创
2023-06-12 10:10:04
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一、分库分表的背景在数据爆炸的年代，单表数据达到千万级别，甚至过亿的量，都是很常见的情景。这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了，select个半天都出不来数据，这时候业务已经难以维系。不得已，分库分表提上日程，我们的目的很简单，减小数据库的压力，缩短表的操作时间。二、如何进行数据切分数据切分（Sharding），简单的来说，就是通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个
随着业务的发展，数据库的数据量也越来越大，数据慢慢达到GB,TB级别，获取数据的效率越来越慢，简单的数据库分区以及单个数据服务器已经不能满足数据的增长，这个时候我们就需要用到数据库集群了，有了数据库的集群肯定会涉及到数据库的分库分表操作数据库的分库分表操作又统称为数据库分片，其分为垂直拆分和水平拆分，我们先在下面介绍下分库分表的概念： 分库：&
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2024-01-17 07:43:49
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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。 数据库分布式核 ...
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2021-09-02 15:39:00
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降低查询对服务器的压力。遵循分区规则写sql，不符合规则性能反而下降。单实例数据文件无法分布式存储，无论怎样分区...
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2023-02-21 09:01:55
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随着业务的发展，单库单表难以满足我们对性能的要求，在分库之前，可能我们经历了sql调优、索引优化、数据库
原创
2023-03-01 09:54:28
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http://www.mycat.io/ 重点使用 mycat 中间件
原创
2021-08-13 16:25:49
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本质 当业务的增长导致数据库瓶颈的时候，一种解决瓶颈的手段。分库分表的核心是创建一个对业务透明的逻辑大表，隔离存储的负载度，进而实现在业务应用眼里的无限存储！ 分表 分表解决的是：过大的数据表影响计算速度的问题，比如单表上亿，那么拆成十个表，必然会比一个表更快，用了一部分计算落表时间，来换取单表计算 ...
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2021-07-19 00:03:00
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一 为什么要分库分表1.单表数据量过大，会极大的影响sql的执行性能2.磁盘容量有限3.单表无法承受高并发。一般一个库最多支撑并发量2000（并发量为1000的时候就要考虑扩容）二 常见的分库分表中间件sharding-jdbc：当当开源的，属于client层方案。确实之前用的还比较多一些，因为SQL语法支持也比较多，没有太多限制，而且目前推出到了2.0版本，支持分库分表...
原创
2021-06-11 21:37:03
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1、分库分表架构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。数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分...
原创
2021-06-04 21:32:02
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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。数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多
1、背景在项目组件的开发中，统计模块使用的表数据量较大，影响查询性能，需要进行分表处理。本文将介绍PostgreSql数据库表分区的策略以及其在巡查考评组件开发中的应用。2、术语解释主表：该表是创建子表的模板，它是一个正常的普通表，但是正常情况下它并不存储任何数据。子表/分表：这些表继承并属于一个主表，子表中存储所有的数据。3、问题分析3.1 PostgreSql如何分表数据库表分区把一个大的物理
