引言    上篇《分库分表的正确姿势》中已经将分库分表的方法论全面阐述清楚了，总体看下来用一个字形容，那就是爽！尤其是分库分表技术能够让数据存储层真正成为三高架构，但前面爽是爽了，接着一起来看看分库分表后产生一系列的后患问题，注意我这里的用词，是一系列而不是几个，也就是分库分表虽然好，但你要解决的问题是海量的。 PS：个人编写的《技术人求职指南》小册已完结，其中从技术总结开始，到制定期望、技术突击

数据库分库分表是一种数据库优化策略，用于处理单一数据库或表数据量过大、存储瓶颈、性能瓶颈等问题。它将数据库分为原本存储在一个数据库或表中的数据分散到多个数据库或表中，以提高性能、扩展性和数据性能。每个分库和分表负责存储部分数据，通常根据某种规则或数据特性进行划分，如用户ID、时间戳等。 什么是数据库分库分表 一个典型分库分表方案包括中间件层和数据节点层。中间件主要作用是做数据的路由，根据分片键将数

分库分表是当今大规模应用系统中常用的数据库架构之一，旨在提高数据库的性能、可扩展性和可用性。然而，在实施了分库分表后，如何有效地查询数据成为了一个关键问题。本文将介绍分库分表后如何进行查询，以及一些常见的查询策略和技术。 1. 数据库分库分表概述 分库分表是一种将大型数据库划分为多个小型数据库（分库）并将每个小型数据库划分为多个表（分表）的技术。这一架构有助于应对数据量不断增长的挑战，提高数据库的

分库分表是一种数据库架构设计方法，用于解决大规模数据存储和查询的性能瓶颈。随着应用程序的不断发展，数据量的增长和高并发访问对数据库系统提出了更高的要求。什么是分库分表呢？分库分表通过将一个大型数据库拆分成多个较小的数据库（分库），并将数据表按照某种规则拆分成多个小表（分表），从而实现了数据的分散存储和查询负载的均衡。 在分库分表架构中，主要涉及以下几个关键词： 1. 分库：将大型数据库划分为多个独

作者：coredumped，资深数据库从业者，熟悉 MySQL 及分布式架构，为多家大型国有企业提供过技术支持、咨询、架构设计及培训工作。 OceanBase开源后，也让更多的人能上手尝试一把，那OB与传统的分库分表方案都有哪些区别呢？OB做了哪些增强的地方呢？本文通过从数据安全、资源投入、业务改造、生态等方面做对比。 首先明确的是，这里的对比都是拿商业的分库分表方案与OB做对比，开源的MyCAT

随着业务的发展，企业的数据量迅猛增长。作为常用的数据处理方案，企业往往会采用 MySQL 分库分表的机制，而在后续很快遇到了痛点。 痛点 1：数据一致性难以保证。分库分表会导致数据分布在不同的数据库或数据表中，数据的一致性难以保证。当多个数据表或数据库之间的数据关联较为复杂时，维护数据的一致性会增加复杂度。 痛点2：查询性能下降。分库分表会导致查询的性能下降，因为查询需要对多个数据库或数据表进行查

在笔者心中，消息队列，缓存，分库分表是高并发解决方案三剑客。 分库分表之所以被广泛使用，因为工程相对简单，但分库分表并不仅仅是分片，还是需要考虑如何扩缩容（全量同步、增量同步、数据校验等）。 图片 因此，笔者做了一个教学型分库分表示例项目 ，计划将分库分表的技术体系都实际演示一遍。 图片 https://github.com/makemyownlife/shardingsphere-jdbc-de

关于是否需要进行分库分表，可以根据以下考量因素来决定： 数据量和负载：如果数据量巨大且负载压力较大，单一库单一表可能无法满足性能需求，考虑分库分表。 数据增长：预估数据增长速度和量级，如果数据增长迅速，分库分表可以帮助分散数据，提高系统性能。 查询需求：如果系统中有不同的业务模块，可以通过分库分表来隔离不同业务的数据，简化查询操作。 扩展性和容错性：分库分表可以提高系统的扩展性和容错性，减少单点故

本章主要介绍Sharding分库分表实战，结合实际例子体验分库分表的益处和可能产生的问题。关键词：分库分表、shardingsphere、Sharding-JDBC 官网地址：shardingsphere.apache.org/ 文章导读 背景   上一篇《分库分表设计及常见问题》介绍了分库分表使用过程中的相关问题。不少读者咨询，有没有实战案例，能更好的体验一下。不多说，安排！ 市面上，常用的分库

前言 接触过后端开发的都知道MySQL是很脆弱的，随着业务的增长，当单表的数据量达到千万时，数据库的性能将大幅下降，即使通过添加从库、优化索引等方式也无法完全解决问题。在这种情况下，我们需要考虑对数据库进行切分。切分的主要目的是减轻数据库的负担，降低sql响应时间，从而提高系统的整体性能。 1.什么时候需要分库分表 在进行数据库表设计的时候，不是一上来就进行拆分的，我们要时刻谨记避免过度设计，只在

大家好，我是飘渺。 随着业务的不断发展，DailyMart每天产生的销售订单已经达到了约100万，并且呈持续增长趋势。按照这样的发展速度，每年的数据量将达到约4亿左右。目前，DailyMart采用的是MySQL单表进行存储，但鉴于业务的快速发展，我们迫切需要对其进行分库分表的改造。今天，我们来探讨如何实现分库分表功能，以及相关的步骤和注意事项。 这是本系列文章的第31篇，欢迎持续关注。 对于分库分

ShardingSphere实现分库分表，如何管理分布在不同数据库实例中的成千上万张分片表？ 上边的问题是之前有个小伙伴看了我的分库分表的文章，私下咨询我的，看到他的提问我第一感觉就是这老铁没用过ShardingSphere，因为这个问题在ShardingSphere中已经有了很好的解决方案，接下来看看怎么实现。 本文案例代码GitHub地址：https://github.com/chengxy-

当我们使用 Mysql数据库到达一定量级以后，性能就会逐步下降，而解决此类问题，常用的手段就是引入数据库中间件进行分库分表处理，比如使用 Mycat、ShadingShpere、tddl，但是这种都是过去式了，现在使用分布式数据库可以避免分库分表 为什么不建议分库分表呢？ 分库分表以后，会面临以下问题 分页问题，例如：使用传统写法，随着页数过大性能会急剧下降 分布式事务问题 数据迁移问题，例如：需

概述 这篇文章没什么太多的干货，纯纯是一篇讨论和思考帖。 从业数据库领域三年有余了，从分库分表中间件到数据库团队内核学到了很多东西。也接触了很多项目，包括TiDB、Vitess、Polardb、StarDB等等。 国内的项目好像很多都聚焦于分库分表的概念，包括很多的数据库团队都在尝试这个概念的落地和沉溺于性能的跑分。 最近我在预览MySQL官方，看到了Partitioning的概念，而且占据了很大

将原本存储于单个数据库上的数据拆分到多个数据库，把原来存储在单张数据表的数据拆分到多张数据表中，实现数据切分，从而提升数据库操作性能。 分库分表的实现可以分为两种方式：垂直切分和水平切分。 水平：将数据分散到多张表，涉及分区键， 分库：每个库结构一样，数据不一样，没有交集。库多了可以缓解io和cpu压力 分表：每个表结构一样，数据不一样，没有交集。表数量减少可以提高sql执行效率、减轻cpu压力

通过MySQL开发实现分库分表与水平扩展的项目经验分享 引言：随着大数据时代的到来，数据量的爆炸式增长使得传统的单机数据库已经无法满足业务需求。为了解决数据存储和查询的性能问题，分库分表与水平扩展成为了当下非常流行的技术。本文将分享一些通过MySQL开发实现分库分表与水平扩展的项目经验，希望对同样面临这一挑战的开发者有所启发。 一、背景介绍我们的团队是一家电商平台的技术部门，随着平台用户数量的不断

什么是MySQL分库分表？ MySQL分库分表（Sharding）是一种数据库水平扩展技术，用于解决单台数据库无法满足大规模并发和数据存储需求的问题。将原本存储在单个大数据库中的数据拆分成多个小型数据库，以便于分布式管理和查询。 分库分表的实现方式 分库分表主要有两种实现方式：自己手写和使用分库分表中间件。 自己手写需要开发人员自己做数据库集群之间的路由、数据分片等繁琐的工作，工作量大、难度高。常

在实践中，解决分库分表中的分布式事务问题，最简单的方式就是直接禁用跨库事务。正常来说，在分库分表之后，你的业务就应该操作特定的某个数据库中的某个表。最多就是操作某个数据库上的某几张表，跨库本身就是一个不好的实践。 所以可以从公司规范上直接禁用了跨库事务。 我们公司是直接禁止跨库事务。所以在分库分表之后我们要做的就是改造业务代码，确保不会出现跨库事务。

一、概述 分库分表是在面对高并发、海量数量时常见的数据库层面的解决方案。通过把数据分散到不同的数据库中，使得单一数据库的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。比如：将电商数据库拆分为若干独立的数据库，并且对于大表来说也拆分为若干小表，通过这种数据库拆分的方法来解决数据库的性能问题。 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

前言 随着业务的快速发展，数据库已经有了上亿条记录，数据存储达到了上百G,原有的单库单表设计已经无法支持系统的稳定性以及接口的响应速度了，数据库存在大量慢查询，且需要提供对C端这种大访问量场景提供支持。 数据库随时面临着宕机的风险 ，基于此，决定对大表进行治理，下面是对大表改造的一些通用方案实践总结 现状 DMS单表信息383,997,734条记录的大表，日增量接近70W DMS子表信息347,9