mysql分庫分表策略 當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?
當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?子庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法,因?yàn)槌杀鞠鄬^高。遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸:-首先考慮SQL優(yōu)化,這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。-第二個是考慮數(shù)據(jù)庫讀
當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?
子庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法,因?yàn)槌杀鞠鄬^高。
遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸:
-首先考慮SQL優(yōu)化,這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。
-第二個是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離,這也是一個相對簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級配置中,系統(tǒng)級只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時,可以同時獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時,僅獲取主庫連接。
-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中,再次訪問時不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常,緩存層對系統(tǒng)是透明的,對系統(tǒng)本身沒有影響。但是,cache的引入也引入了相應(yīng)的需要考慮的問題,如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術(shù)手段,就是改變需求。性能問題的原因是否不合理?還是要求太復(fù)雜?需求可以簡化嗎?這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。
-最后,考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫,因?yàn)樗茸颖砗唵?。將相?yīng)的表移動到新的數(shù)據(jù)庫中,并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里,我們需要考慮移動哪些表。在提高性能的前提下,我們首先嘗試避免分布式事務(wù)。
-最后,考慮子表。子表的主要原因是單個表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的,例如用戶表。常用信息為基本信息表,其他信息為明細(xì)表。橫切是按行切割。例如,一個有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲在哪個表中或從哪個表中獲取。在表被劃分之后,可以對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。
-如果涉及分布式事務(wù),應(yīng)考慮如何保證分布式事務(wù)。理論上,2個,3個,帕克斯,帽子,底座。相應(yīng)中間件的使用。
系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化不是模仿的問題,而是需要根據(jù)實(shí)際場景進(jìn)行處理。
mysql表數(shù)據(jù)量太大,達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù),除了分庫分表之外,還有沒有其他的解決方式?
在正常配置下,MySQL只能承載2000萬數(shù)據(jù)(同時讀寫,表中有大文本字段,單服務(wù)器)?,F(xiàn)在已經(jīng)超過1億,而且還在增加,建議按以下方式處理:
1子表。它可以按時間或一定的規(guī)則進(jìn)行拆分,以便盡可能地查詢子表中的數(shù)據(jù)庫。這是最有效的方法。特別是寫,放入一個新表,并定期同步。如果記錄不斷更新,最好將寫入的數(shù)據(jù)放在redis中,并定期同步表3的大文本字段,將它們分隔成一個新的獨(dú)立表。對于較大的文本字段,可以使用NoSQL數(shù)據(jù)庫
4優(yōu)化體系結(jié)構(gòu),或者優(yōu)化SQL查詢,避免聯(lián)合表查詢,盡量不要使用count(*)、in、recursion等性能消耗語句
5使用內(nèi)存緩存,或者在前端讀取時增加緩存數(shù)據(jù)庫。重復(fù)讀取時,直接從緩存中讀取。
以上是一種低成本的管理方法,基本上幾個服務(wù)器就可以做到,但是管理起來有點(diǎn)麻煩。
當(dāng)然,如果總體數(shù)據(jù)量特別大,我不關(guān)心投資成本。讓我們使用集群和tidb
我沒什么可做的。我是來這里玩的。我開始在各種網(wǎng)絡(luò)上尋找技術(shù)信息,然后關(guān)注標(biāo)題。從尋找信息到交朋友。因?yàn)槲矣X得事情落后于時代,有人認(rèn)為,是因?yàn)樽约核讲桓?。只是在心里想,無法實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)
JAVA面試如何保證消息不被重復(fù)消費(fèi)?如何保證消息消費(fèi)的冪等性?
我將從存在的問題和如何做中回答這個問題。。
沒有辦法避免這個問題,通常拆分SQL,使用多個查詢,然后使用結(jié)果分別檢查結(jié)果
!我們可以使用TCC編程模型來確保兩個事務(wù)可以正確提交,但這種代碼入侵方式相對較重!您還可以使用基于消息的數(shù)據(jù)一致性保證
!1. 使用多線程分別查詢多個節(jié)點(diǎn),然后匯總!