分库分表的种类： 这里说的分库分表是把数据库中的数据物理地拆分到多个实例或者多台服务器上，而不是MySQL原生的Partitioining。 MySQL官方的Partitioning可以将一张表的数据库分别存储为多个文件，如果在写SQL的时候遵从了分区规则，就能把原本需要遍历全表的工作转化为只需要遍历表里一个或者部分分区的工作，这样就降低了查询对服务器的压力。但是这样不管怎么分区，所有数据都在一个服务器上边，没有办法通过水平扩展物理...
导读：本文主要介绍数据库的分库分表、中间件和扩容问题 MySQL数据库——索引及SQL优化(1) MySQL数据库—事务和锁(2) 一、数据库拆分 为什么要拆分数据库 MySQL等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。优化索引，优化SQL等方法已经在前文写过了，这里不在赘述。此时就要考虑对...
主从分离： 多读少些的场景 MySQL 1）主从复制使用的是binlog 异步的方式 MySQL 的主从复制是依赖于 binlog 的，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上二进制日志文件。主从复制就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上，一般这个过程是异步的，即主库上的操作不会等待 binlog 同步的完成。主从复制的过程是这样的：首先从库在连接到主节点时会创建一个 IO 线程，用以请求主库更新的 binlog，并且把接收到的 ...
一 分库分表基本概念 1.1 分库 将一个数据库，在节点上部署多台。因为当很多客户端连接客户端，并发量高，需要进行分库。1.2 分表 将一个表，分成多个表。因为在MySQL中一个表数据达到5千万条，数据库性能严重下降。1.3 分区 概述 分区技术是数据库内部技术，对于我们开发者来说，一张表分区后仍然是一张表，我们开发操作表名没有变化。仅仅是将表分成若干物理区。为什么不使用分区 受单机因素限制(大量连接、高吞吐)，虽然每个区是...
分库分表的必要性 首先我们来了解一下为什么要做分库分表。在我们的业务（web应用）中，关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。那么在我们的业务中，是否真的有必要进行分库分表，就可以从上面几个条件来考虑。 单机储存容量。您的数据量是否在单机储存中碰到瓶颈。比如饿了么一天产生的用户行为数据就有24T...
前面已经配置了mysql的主从复制，其实很容易，主节点写入了数据，从节点进行同步，所以写操作使用主节点，读操作使用从节点，这样就有效降低了数据库的压力但是我们用java程序不可能去连接多个数据源，执行sql的时候还要判断是使用主节点还是从节点，所以使用mycat，一端对java提供一个统一的接口，另外一端可以连接多个数据源，最好是我们可以跟以前一样连接数据库一样，让使用者感觉不到mycat的存在；mycat就是实现了这些功能，把...
1 问题分析: 为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？ 其实这块肯定是扯到高并发了，因为分库分表一定是为了支撑高并发、数据量大两个问题的。而且现在说实话，尤其是互联网类的公司面试，基本上都会来这么一下，分库分表如此普遍的技术问题，不问实在是不行，而如果你不知道那也...
mysql 分库分表 分表策略 如： order 表 被拆分成1024张表 拆分成： user_id%1024 取的对应表进行存储user_id%1024=0user_id%1024=1user_id%1024=2..... 分库分表路由策略如： 中间变量=user_id%(库数量*每个库的表数量); 库=取整（中间变量/每个库的表数量; 表=中间变量%每个表的数量 假设订单表Order(表) 拆分成 256个库 ，每个库包含1024表 如： user_id=2456454 路由计算过程如下： 中间变量=245645%(256*1...
移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析，都需要依靠数据都统计和分析，当数据量小时，问题没有暴露出来，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大时，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用，可能有人会提出来，为何不用Oracle呢，确实，很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题，凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化，可是，不是每一个项目都会有DBA,也不是所有...
基于Mysql数据库亿级数据下的分库分表方案 移动互联网时代，海量的用户数据每天都在产生，基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析，都需要依靠数据都统计和分析，当数据量小时，问题没有暴露出来，数据库方面的优化显得不太重要，一旦数据量越来越大时，系统响应会变慢，TPS直线下降，直至服务不可用，可能有人会提出来，为何不用Oracle呢，确实，很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题，凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化，...
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/137368446 （知乎：MySQL：互联网公司常用分库分表方案汇总！） https://learnku.com/articles/35456 （Laravel Eloquent 分表方法并使用模型关联） https://learnku.com/articles/32579?（Laravel自动分表）?
参考文档： https://www.jianshu.com/p/8845ddca3b23 https://www.jianshu.com/p/7aec260ca1a2 https://www.cnblogs.com/monkeyblog/p/10449363.html 谈谈你对Mysql的MVCC的理解？ MVCC(Mutil-Version Concurrency Control)，就是多版本并发控制。MVCC 是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问。 结论：MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能，用更好的方式去处理读-写冲突，做...
1.为什么需要分库分表 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：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽...
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：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 ->...
partition($data, $field, $rule); // $data 分表字段的数据 // $field 分表字段的名称 // $rule 分表规则 // 用于写入 $data = ['user_id' => 110,'user_name' => 'think' ];$rule = ['type' => 'mod', // 分表方式'num' => 10 // 分表数量 ];Db::name('log')->partition(['user_id' => 110], "user_id", $rule)->insert($data);// 用于查询 Db::name('log')->partition(['user_id' => 110], "user_id", $rule)->where(['u...