分散式_資料庫分庫分表
為便於討論和共同提高，將自己多年積累的開發筆記逐步分享到部落格裡，內容涉及分庫分表、削峰限流、一致性、冪等性、降級、分散式事務/鎖/ID、解耦、快取、MQ，以及常用的設計模式、JVM調優、資料庫調優、資料結構&演算法等，實現分散式架構的高併發、高可用、可伸縮等，歡迎討論！
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第十四天： 1、Linux上mysql的安裝 2、系統的部署 3、mycat的介紹 4、專案總結 5、面試中的問題 1、開發流程淺解 2、專案釋出前的準備 1、測試 a) 本地單元測試 b) 測試環境測試(1，2，3，4，5) c) 使用
資料庫分庫分表中介軟體：Mycat；分散式資料庫;mysql的分散式事務
官網：http://mycat.io/，裡面有電子書籍可以下載：http://www.mycat.io/document/mycat-definitive-guide.pdf 舊版本下載地址：https://github.com/MyCATApache/Mycat-download，最新軟體下載地址：htt
分散式事務和資料庫分庫分表
1：分散式事物的理解： 分散式事務就是指事務的參與者、支援事務的伺服器、資源伺服器以及事務管理器分別位於不同的分散式系統的不同節點之上。就是一次大的操作由不同的小操作組成，這些小的操作分佈在不同的服務節點上，分散式事務需要保證這些小操作要麼全部成功，
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資料庫分庫分表中介軟體 Sharding-JDBC 原始碼分析 —— 分散式主鍵
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作為一種資料儲存層面上的水平伸縮解決方案，資料庫Sharding技術由來已久，很多海量資料系統在其發展演進的歷程中都曾經歷過分庫分表的Sharding改造階段。簡單地說，Sharding就是將原來單一資料庫按照一定的規則進行切分，把資料分散到多臺物理機（我們稱之為Shard)上儲存，從
阿里P8架構師談：資料庫分庫分表、讀寫分離的原理實現，使用場景
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資料庫分庫分表 sharding 系列 四 多資料來源的事務處理
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資料庫分庫分表 sharding 系列 五 一種支援自由規劃無須資料遷移和修改路由程式碼的Sharding擴容方案
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資料庫分庫分表存在的問題及解決方案
讀寫分離分散了資料庫讀寫操作的壓力，但是沒有分散儲存壓力，當資料庫的資料量達到千萬甚至上億條的時候，單臺數據庫伺服器的儲存能力就會達到瓶頸，主要體現在以下幾個方面： 資料量太大，讀寫效能會下降，即使有索引，索引也會變得很大，效能同樣會下降 資料檔案會變得很大，資料庫備份和恢復需要消耗更長的時間
資料庫分庫分表(sharding)系列(三) 關於使用框架還是自主開發以及sharding實現層面的考量 資料庫分庫分表(sharding)系列(二) 全域性主鍵生成策略 資料庫分庫分表(sharding)系列(一) 拆分實施策略和示例演示
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資料庫分庫分表——擴容無須資料遷移的分片演算法
擴容無須資料遷移的分片演算法 常見的分庫分表方案大都用主鍵mod一個數（如分為8個庫，則 id % 8 根據餘數決定落到哪個分片）。此種方案中，如果要拓展資料庫將是十分複雜的事情（例如拓展為10個，則程式碼需要改為 id % 10 之前的舊資料也要做遷移）。我們希望有一種支援自由規劃無須資料遷移和修
資料庫分庫分表思路及案例分析
一. 資料切分 關係型資料庫本身比較容易成為系統瓶頸，單機儲存容量、連線數、處理能力都有限。當單表的資料量達到 1000W 或 100G 以後，由於查詢維度較多，即使新增從庫、優化索引，做很多操作時效能仍下降嚴重。此時就要考慮對其進行切分了，切分的目的就在於減少資料庫的負擔，縮短查詢時間
資料庫分庫分表（持續更新中）
今天學習了資料庫分表分庫，感覺記錄下一些東西以便以後的檢視。 1、資料庫建立索引，可以加快表資料的查詢，但是過多的索引，會佔用大量的記憶體，維護難度較大，因為索引底層的演算法是B-tree,樹的特點就是查詢資料快按時資料增刪改比較慢。 2、資料庫的表拆分，分為水平拆分，垂直拆分，水平垂直拆分（自定義的）。
資料庫分庫分表、讀寫分離的實現原理及使用場景
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mysql資料庫分庫分表
一、分庫分表前的問題 1、使用者請求量太大 因為單伺服器TPS，記憶體，IO都是有限的。 解決方法：分散請求到多個伺服器上； 其實使用者請求和執行一個sql查詢是本質是一樣的，都是請求一個資源，只是使用者請求還會經過閘道器，路由，http伺服器等。 2、單庫太大 單個
資料庫分庫分表的應用場景及解決方案
現實業務場景中，為了保障客戶體驗並滿足業務的線性增長。會對資料量巨大，且業務會始終進行的產品進行分表分庫策略。但是如何合理的根據業務採取爭取的分表分庫策略至關重要。下面以具體例項來進行分析。 場景一：使用者中心資料庫切分架構實踐|場景介紹 使用者中心是一個十分常見
資料庫分庫分表後，如何部署上線？
1. 引言 我們先來講一個段子 面試官：“有併發的經驗沒？” 應聘者：“有一點。” 面試官：“那你們為了處理併發，做了哪些優化？” 應聘者：“前後端分離啊，限流啊，分庫分表啊。。” 面試官:"談談分庫分表吧？" 應聘者：“bala。bala。bala
資料庫分庫分表 sharding 系列 三 關於使用框架還是自主開發以及sharding實現層面的考量
當團隊對系統業務和資料庫進行了細緻的梳理，確定了切分方案後，接下來的問題就是如何去實現切分方案了，目前在sharding方面有不少的開源框架和產品可供參考，同時很多團隊也會選擇自主開發實現，而不管是選擇框架還是自主開發，都會面臨一個在哪一層上實現sharding邏輯的問題，本文