《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。

一、Mycat概述1、安装2、概念介绍二、Mycat入门启动服务三、Mycat配置1、schema.xml2、rule.xml3、server.xml四、Mycat分片1、垂直分库2、水平分表五、Mycat管理及监控1、Mycat原理2、Mycat管理工具（1）、命令行（2）、Mycat-eye

目前java常见的针对大数据存储的方案并不多，常见的就是mysql的分库分表、es存储这里偏向es存储方案，es不同的版本之间其实差异还挺大的，本篇博文版本Elasticsearch7.14.0Springboot

有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。本系列SpringBoot版本3.1.0本系列ShardingSphere版本5.4.0源码地址：https://gitee.com/pearl-organization/study-sharding-sphere-demo文章目录1.前言2.MyCat3.ShardingSphere4.Dble5.Vitess6.大厂开源6.1Cobar6.2Atlas6.

/redis/6379下的文件给删除了1、redis高并发跟整个系统的高并发之间的关系redis，你要搞高并发的话，不可避免，要把底层的缓存搞得很好mysql，高并发，做到了，那么也是通过一系列复杂的分库分表

优化类型大概分类三个类型结构/架构优化：读写分离、集群热备、分布式架构、引入缓存/消息/搜索中间件、分库分表、中台架构（大数据中台、基础设施中台）等配置/参数优化：调整应用系统中各层面的配置文件、启动参数达到优化性能的目标代码

祝大家一把过，这是我找的一些习题分享给大家，欢迎批评指正【判断题】分库分表的架构虽然解决了集中式数据库的扩展性问题，但也带来了新的问题(不支持复杂SQL，较难保证分布式事务的ACID等)。

大家好，我是小富～说在前边今天是《分库分表ShardingSphere原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题

前言Sharding-JDBC常用来做分库分表，其可以配置灵活的分库表策略，满足大多数业务场景需求，此外还比较轻量级，客户端引入相应的jar即可，提供springbootproperties配置策略，上手容易

MySQL实战干货分享，架构师教你正确用好MySQL，数据库设计、分库分表、性能优化等。本书内容熟练使用MySQL数据库，是研发工程师和数据库工程师的必备技能之一。

原文链接地址：『互联网架构』软件架构-mysql终级解决方案分库分表（65）今天一起说说sharding-Sphere，跟数据库有关的，分库分表的初体验，了解为什么要分库分表，分库分表有哪些方案，分库分表如何做到永远都不需要做扩容的方案

前段时间，有小伙伴反馈，在面试中遇到了这个问题分库分表后，分页查询太慢了，如何优化？尼恩提示：分库分表的知识，既是面试的核心知识，又是开发的核心知识。

说在前面在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如腾讯、美团、阿里、拼多多、极兔、有赞、希音的面试资格，遇到一几个很重要的面试题：数据库如何不停机迁移?100亿级库表，如何不停机迁移？等等等等…其实，答案不是一成不变的。参考答案其实千千万万，在这里，尼恩一直结合行业案例，梳理一个最为全面、最为系统化的答案，这里有一个新的行业案例《菜鸟积分系统稳定性建设-分库分

SpringCloud、Nginx高并发核心编程》大厂必备+大厂必备+大厂必备【博客园总入口】入大厂+涨工资必备：高并发【亿级流量IM实战】实战系列【SpringCloudNginx秒杀】实战系列【博客园总入口】目录：分库分表

儒猿购买过一个视频课程：基于ShardingSphere的分库分表实战课（9.9专享）(xiaoe-tech.com)如何演进到分库分表的？

0、简介mybatis-mate为mp企业级模块，支持分库分表，数据审计、数据敏感词过滤（AC算法），字段加密，字典回写（数据绑定），数据权限，表结构自动生成SQL维护等，旨在更敏捷优雅处理数据。

考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式，这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Join逻辑，对于两个不同库里面的不同表我们是没有办法直接进行Join操作的。

简介现在的服务基本是分布式、微服务形式的，而且大数据量也导致分库分表的产生，对于水平分表就需要保证表中id的全局唯一性。

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partitionkey

什么是分表分库分库分表是指将原本存储在单一数据库中的数据，拆分到多个数据库或者多个数据表中，通过这样的方式来提高数据库的性能。

分库分表的种类首先说明，这里所说的分库分表是指把数据库中数据物理地拆分到多个实例或多台机器上去，而不是MySQL原生的Partitioning。

什么是数据库分库分表数据库分表（TableSharding）数据库分表是将一个大表按照某种规则拆分成多个小表存储在不同的物理表中的技术。

目录ShardingJDBC实战STANDARD标准分片策略COMPLEX_INLINE复杂分片策略CLASS_BASED自定义分片策略HINT_INLINE强制分片策略ShardingJDBC实战上篇已经将需要用到的类、数据库表都准备好了，本篇主要介绍分片配置文件。STANDARD标准分片策略如果按照上篇文章所讲，使用INLINE分片算法是不能支持Between查找的，如果使用会报错。@Test

客户端分库分表与服务端分库分表ShardingJDBC客户端分库分表ShardingProxy服务端分库分表ShardingSphere实现分库分表的核心概念ShardingJDBC实战什么是ShardingSphere

前言本文提供了在SpringBoot环境下使用ShardingJDBC，可以参考ShardingJDBC的使用手册我们其实都在使用垂直分库和垂直分表，垂直分库就是我们微服务中每个微服务都有自己的库，一般就是根据业务来拆分库；垂直分表也就是我们平时通过外键关联起来的表，比如商品表和商品详情表；所以本文介绍的是水平分库和水平分表，水平分库和水平分表都是将一个大的库或者一个大的表按照水平方向分成多个库和

熟悉互联网常用技术和中间件：分库分表技术、

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。从性能方面来说，由于关系型数据库大多数采用B+树类型索引，在数据量超过一定的阈值后，索引的深度增加导致对磁盘的随机IO次数增加，进而导致性能问题。从可用性方面来说，服

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。从性能方面来说，由于关系型数据库大多数采用B+树类型索引，在数据量超过一定的阈值后，索引的深度增加导致对磁盘的随机IO次数增加，进而导致性能问题。从可用性方面来说，服

1.背景介绍分库分表是一种高性能数据库设计方法，它可以帮助我们实现高可扩展性架构。在现代互联网应用中，数据量越来越大，传统的数据库设计已经无法满足业务需求。因此，分库分表技术成为了一种必须掌握的技能。

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：在这里插入图片描述通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息：SELECTp.*,r.[地理区域名称],s.

最近经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择，网上也有很多关于中间件+传统关系数据库（分库分表）与NewSQL分布式数据库的文章，但有些观点与判断是我觉得是偏激的，脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。

背景介绍项目整体架构是基于springboot3.0开发rpc调用采用dubbo注册配置中心使用nacos采用sharding-jdbc来实现分库分表。基于以上情况我想生成分布式id。

写在文章开头随着数据日益增加，项目需要进行分库分表来分摊压力，为了保证数据ID唯一，必须有一套适配当前分库分表的分布式ID生成方案，而这套方案必须具备以下条件：全局唯一：分布式ID必须全局唯一，确保数据可以被唯一确定

目录规范背景与目的设计规范2.1数据库设计2.1.1库名2.1.2表结构2.1.3列数据类型优化2.1.4索引设计2.1.5分库分表、分区表2.1.6字符集2.1.7程序DAO层设计建议2.1.8一个规范的建表语句示例

当前互联网业务系统大多MySQL数据存储与处理方案：随信息时代爆炸，大数据量场景下慢慢凸显短板，如：需对大量数据全文检索，对大量数据组合查询，分库分表后的数据聚合查询自然想到如何使用其他更适合处理该类问题的数据组件

分库分表的背景使用pom配置1，application.properties配置文件2，创建配置类分表验证分表常见问题自定义分表规则未生效使用sum函数无法获取值合并或共用数据源问题简介官网：ApacheShardingSphere

简介因近期有一个项目需要上线，在评估使用什么架构时，和开发同仁沟通需求，了解到该应用为OLTP但是数据量很集中，会有几张超大的表，如果要保证事务效率，使用mysql集群难免会要做分库分表，对后期的运维带来很大的挑战

在之前的文章中，我介绍了分库分表的几种表现形式和玩法，也重点介绍了垂直分库所带来的问题和解决方法。本篇中，我们将聊聊水平分库分表的一些技巧。

mysql分库分表不同服务器能提供的查询服务是不一样的，因为存的东西不一样。数据库的高可用设计是比较难的，其实最重要的就是冗余。主

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/50650224参考https://tech.meituan.com/2016/11/18/dianping-order-db-sharding.htmlhttps://crossoverjie.top/2019/07/24/framework-design/sharding-db-03/https://zhuanlan.zhihu.c

一、简介ApacheShardingSphere是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由JDBC、Proxy和Sidecar（规划中）这3款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。ApacheShardingSphere5.x版本开始致力于可插拔架构，项

2.关键词节点，时间，一致性，CAP，ACID，BASE，P2P，机器伸缩，网络变更，负载均衡，限流，鉴权，服务发现，服务编排，降级，熔断，幂等，分库分表，分片分区，自动运维，容错处理，全栈监控，故障恢复

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个数

文章目录主从复制介绍搭建主从复制的前提主从复制工作过程主从复制的作用主从复制搭建构建MySQL多实例主从复制故障主从延时监控主要原因主从复制对事物的影响分库分表面临的问题主从复制介绍主从复制基于binlog

文章目录读写分离原理复制延迟分配机制小结高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，其本质是将访问压力分散到集群中的多个节点，但是没有分散存储压力；第二种方式是“分库分表”，既可以分散访问压力，又可以分散存储压力

分库分表的技术有哪些分库分表是一种常用的数据库水平扩展技术，用于处理大规模数据存储和负载均衡。

分库分表前言拆分方式垂直拆分垂直拆分优点垂直拆分缺点水平拆分水平拆分优点水平拆分缺点主键策略UUIDCOMB（UUID变种）SNOWFLAKE数据库ID表Redis生成ID分片分片概念分片策略基于范围分片哈希取模分片一致性哈希分片扩容方案停机扩容平滑扩容总结前言之前介绍了

目录导航前言为什么要分库分表数据库性能瓶颈主要原因数据性能优化方案SQL与索引表与存储引擎架构配置操作系统与硬件架构演进与分库分表单应用单数据库多应用单数据库多应用独立数据库什么时候分表？

声明：学习完李运华《从0开始学架构》，有一种醍醐灌顶，豁然开朗的感觉。为了能够对其概念有一个深入的理解，并且掌握其总结的方法论。特意对本课程做一个提炼，形成自己的知识体系。毕竟能给别人讲清楚了，才能说明自己真的掌握了。本文的引用仅限自我学习如有侵权，请联系作者删除。读写分离的应用场景是什么？读写分离适用单机并发无法支撑并且读的请求更多的情形。在单机数据库情况下，表上加索引一般对查询有优化作用却影响

一、数据库拆分夏菡小说网https://www.2912.info1.为什么要做数据库拆分单机数据库存在的问题？从容量、性能、可用性和运维成本上难以满足海量数据的场景。性能方面，数据量超过一定阈值，B+树索引慎独增加导致磁盘访问的IO次数增加，进而导致查询性能的下降。容量方面，单机能存储的数据量有限可用性方面，大量的查询落到单一的数据库节点或者简单的主从架构上，数据库很难承担。运维方面，数据量达到