前言:说到优化mysql,总会有这么个回答:水平拆分,垂直拆分,那么我们就来说说什么是水平拆分,垂直拆分. 一.垂直拆分 说明:一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面. 解释:专库专用 优点: 1.拆分后业务清晰,拆分规则明确. 2.系统之间整合或扩展容易. 3.数据维护简单. 缺点: 1.部分业务表无法join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度. 2.受每种业务不同的限制存在单

近端时间在面试,发现很多面试官或者面试都把数据的水平拆分合垂直拆分给搞混了,今天特意写了一篇博客来说说水平拆分和垂直拆分希望对程序猿们有所帮助. 数据库水平与垂直拆分: 垂直(纵向)拆分:是指按功能模块拆分,比如分为订单库.商品库.用户库...这种方式多个数据库之间的表结构不同. 水平(横向)拆分:将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中,这些数据库中的表结构完全相同. 数据表的水平与垂直拆分: 垂直拆分:按字段功能主次拆分,比如最常见的商品表.商品图片表.商品详细信息...表与表之间的结构

比如我们新建一user表 create table user( id int unsigned auto_increment primary key, name varchar(60) not null default '', password varchar(60) not null default '')engine=innodb charset=utf8; 新建到如下表结构: desc user; 对于mysql 中的表结构的修改(增删改),我们需要记住格式 alter table 表名

1.从Mysql数据库中导入sql表 很简单,只需要一个命令即可搞定:[root@localhost ~]# mysql -uroot -piweb_xxx_mysql iweb < modify_db_sql似乎也可以使用source的方法,具体没有在linux下试过:[root@localhost ~]# mysql -uroot -piweb_xxx_mysqlmysql> source /path/modify_db_sql 2.从Mysql数据库中导出表结构sql文件 a.从数据库中

在我们的工作中可能会遇到数据库的io瓶颈. 这个时候我们应该怎么办呢? 解决办法有很多,我们可以想到的为:数据库集群,主从复制,读写分离,数据库负载均衡,数据库的分库,分表.接下来我们写一下,数据库的垂直分库. 其实我们实现垂直分库目的是为了,能够分摊主数据库的io压力,一般设置分出去的数据库为读,主服务器为写.主服务器和分服务器要实现主从复制的功能,这样就能实现读写分离,均衡数据库io,从而达到解决数据库瓶颈的目的. 怎么实现垂直分库呢?(之前我们得实现主从复制,我之前的文章中有提到,这里不做

package cn.hncu.meta; import java.sql.Connection;import java.sql.DatabaseMetaData;import java.sql.ResultSet;import java.sql.ResultSetMetaData;import java.sql.SQLException; import org.junit.Test; import cn.hncu.pool.ConnUtils3;import cn.hncu.pool.Conn

0. 1 .cmd进入mysql安装的bin目录(C:\Program Files\XXXXXX\MySQL Server 5.6\bin) mysql -hlocalhost -uroot -p 回车 输入密码: 2 . 显示所有的数据库.show databases;  3 . 选择数据库,use  xxx; 4 .  显示表.show tables; 5 . 直接查询语句,显示表数据.select * from tbl_dept; --------------------- 本文来自 英格

原文链接:http://jingyan.baidu.com/article/e5c39bf5d64efa39d760333c.html 有时候,由于数据库中的表太多,主外键关系复杂,对数据库的非设计人员来说,很难快速理清数据库中的表结构,该怎么办?这时我们就可以使用powerDesigner这款软件帮助我们整理数据库的表结构. 本文将介绍如何使用此软件,把mysql数据库中的表结构以图表的形式形象的展现出来,并展示出主外键关系.听起来很高大上的样子,小编也是刚学会,好东西就要跟大家分享一下,供大

经过读写分离的优化后,小王可算是轻松了一段时间,读写分离具体的方案请查看这篇文章: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? 可是好景不长,业务发展是在太快了.数据库中的数据量猛增,由于所有表都在一个数据库中,导致服务器本地存储快满了. 从上图我们可以看的出来,由于表的数量较多,每个表的数据量也较大,但是还没到水平拆分的地步.目前遇到的问题是服务器的存储不够了,短期内还不用水平拆分,那么方案呼之欲出了:垂直拆分. 解释下什么是垂直拆分? 我们都知道,一个数据库它是由N张表构成,每个表存储的

写在前面 很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例,写些啥呢?想来想去,写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧. 本文记录了我之前初到一家创业公司,从零开始到用户超千万,系统压力暴增的情况下是如何一步步优化MySQL数据库的,以及数据库架构升级的演变过程.升级的过程极具技术挑战性,也从中收获不少.希望能够为小伙伴们带来实质性的帮助. 业务背景 我之前呆过一家创业工作,是做商城业务的,商城这种业务,表面上看起来涉及的业务简单,包括:用户.商品.库存.订单.购物车.

为了做数据对象的版本控制,需要将MySQL数据库中的表结构导出成文件进行版本化管理,试写了一下,可以完整导出数据库中的表结构信息 # -*- coding: utf-8 -*- import os import pymysql class DBTool: conn = None cursor = None def __init__(self,conn_dict): self.conn = pymysql.connect(host=conn_dict['host'], port=conn_dict

数据库水平拆分和垂直拆分区别(以mysql为例) 数据库水平拆分和垂直拆分区别(以mysql为例)   案例:     简单购物系统暂设涉及如下表: 1.产品表(数据量10w,稳定) 2.订单表(数据量200w,且有增长趋势) 3.用户表 (数据量100w,且有增长趋势) 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分,mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万   垂直拆分: 解决问题: 表与表之间的io竞争 不解决问题: 单表中数据量增长出现的压力 方案: 把产品表和用户表放到一个serve

最初知道水平垂直分表的时候是刚参加工作不久的时候,知道了这个概念,但是公司用户量和数据量始终没上来,所以也没用到过,知道有一天到了一家新公司后,这些才被应用到实际开发中,这里我就大概说说关于水平和垂直的拆分. 分表的概念还是比较好理解的,就拿本网站的评论表展开讲讲,源于数据量较大,当评论表有CURD操作时,单张表表现的可能有些力不从心,当然这里还能引申出关于读写速度的其他好多概念:数据库读写分离,NoSql等等. 垂直拆分:顾名思义是将表垂直着给拆掉,即:(下面是省略掉字段的一个表) +----

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

数据库的三范式第一范式===>每行记录的属性,是原子的,拆到不可拆为止.===>例如:一个人的籍贯,可以拆分为,省,市,县,乡,村 第二范式===>每行记录的非主属性(非主键属性),都完全依赖主属性(主键).===>每行的数据都能唯一区分.===>例如:一个学校的教师,他的姓名,年龄,性别,籍贯.都依赖它的教师编号===>而它教授的科目,并不依赖他的编号,则需要另建表,作为关系模型,进行存储 第三范式===>在实体关系中,如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的函

转:http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么

目前很多互联网系统都存在单表数据量过大的问题,这就降低了查询速度,影响了客户体验.为了提高查询速度,我们可以优化sql语句,优化表结构和索引,不过对那些百万级千万级的数据库表,即便是优化过后,查询速度还是满足不了要求.这时候我们就可以通过分表降低单次查询数据量,从而提高查询速度,一般分表的方式有两种:水平拆分和垂直拆分,两者各有利弊,适用于不同的情况. 水平拆分 水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放. 这里写图片描述  通常情况

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

数据的拆分(Sharding)根据其拆分分规则的类型,可以分为两种拆分模式.一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)拆分:另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)拆分. 垂直拆分的优点:拆分后业务清晰,拆分规则明确系统之间进行整合或扩展很容易按照成本.应用的等级.应用的类型等将表放到不同的机器上便于管理方便实现动静分离,冷热分离的数据库表的设

http://www.cnblogs.com/sns007/p/5790838.html 1,水平分割: 例:QQ的登录表.假设QQ的用户有100亿,如果只有一张表,每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找,会很慢很慢.如果将这一张表分成100份,每张表有1亿条,就小了很多,比如qq0,qq1,qq1...qq99表. 用户登录的时候,可以将用户的id%100,那么会得到0-99的数,查询表的时候,将表名qq跟取模的数连接起来,就构建了表名.比如123456789用户,取模的89,那么就到