支持MySql的数据库自动分表工具DBShardTools发布 前段时间参与了公司的一个项目,这个项目的特点是数据量.访问量都比较大,考虑使用数据库水平分表策略,Google了大半天,竟然没有找到分表工具.于是自己写了个数据库水平分表工具,支持MS Sql Server和 MySQL,对MYSQL支持比较好. 下面介绍下分表工具的使用方法. 首先是设置数据库连接界面 输入连接名称(也可以点击右边的选择框,从之前保存的连接中选择),选择数据库类型(目前支持Mysql和Sql Server),输入i

create table TempComments Like dycomments; 上述 SQL语句创建的新表带有原表的所有属性,主键,索引等. 自动分表怎么做呢? 使用上述语句自动创建分表. 那么ID怎么设置呢? 更改表格自增主键的起始值 例如 表格为  xxx_201604 那么将起始值设为201604000000000000000 //具体操作 1.创建模板表格,如上述Sql语句 2.设置Mysql 允许执行事件 SET GLOBAL event_scheduler = 1; 3.创建事

前言 最近用Asp.net Core开发程序的时候 因为时间的关系,就没有过多的去关注日志方面的功能 都是直接用系统的ILogger先记录着,然后看日志的时候就先在命令行看日志 在开发阶段没有什么问题,但是到了系统上线后 总不能一直在命令行看日志.总要把日志输出到一个方便查看的地方 开始 直接引用NLog.Web.AspNetCore组件 然后编写nlog.config文件放到程序的根目录 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"

http://blog.zol.com.cn/2210/article_2209590.html /** * 分表程序 *  * @author Shen Xi shen.xi@zol.com.cn * @date 2010-08-19 */set_time_limit(0);$con = mysql_connect("127.0.0.1","root","111111");#创建数据库连接mysql_select_db ("test&

工作上遇到的问题,网上找了一些资料 整理了一个比较可行的解决方案. NPOI 大数据量分多个sheet导出 代码段 /// <summary> /// DataTable转换成Excel文档流,并输出到客户端 /// </summary> /// <param name="table"></param> /// <param name="response"></param> /// <pa

引言 对于一个大型的互联网应用,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题,对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式. •水平切分数据库:可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了宕机造成的损失: •负载均衡策略:可以降低单台机器的访问负载,降低宕机的可能性: •集群方案:解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题: •读写分离策略:最大限度了提高了应用中读取数据的速度和并发量: 问题描述 1.单个表数据量越大,读

atitit.提升开发效率---MDA 软件开发方式的革命(3)----自动化建表 1. 建模在后自动建表 1 1. 传统上,需要首先建表,在业务编码.. 1 2. 模型驱动建表---更多简化法是在建模在后自动建表 1 2. 自动建表的原理: 1 3. 自动建表工具::hibernate.hbm2ddl 跟Hibernate4.1 2 4. hbm2ddl最佳实践 2 3. hibernate.hbm2ddl.auto 2 5. Java语句执行 3 6. 使用Ant 执行hbm2ddl 3 7

/// <summary> /// 由DataTable导出Excel[超出65536自动分表] /// </summary> /// <param name="sourceTable">要导出数据的DataTable</param> /// <returns>Excel工作表</returns> public MemoryStream ExportDataTableToExcel(DataTable source

之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离(文末有链接),这次来说说分库分表的实现过程. 概念解析 垂直分片 按照业务拆分的方式称为垂直分片,又称为纵向拆分,它的核心理念是专库专用. 在拆分之前,一个数据库由多个数据表构成,每个表对应着不同的业务.而拆分之后,则是按照业务将表进行归类,分布到不同的数据库中,从而将压力分散至不同的数据库. 下图展示了根据业务需要,将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案. 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整.通常来讲,是来不及应对互联网业务需求快速变化

EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架) 简介 引言 开始 准备 配置 使用 按时间自动分表 性能测试 其它简单操作(非Sharing) 总结 简介 本框架旨在为EF Core提供Sharding(即读写分离分库分表)支持,不仅提供了一套强大的普通数据操作接口,并且降低了分表难度,支持按时间自动分表扩容,提供的操作接口简洁统一. 源码地址:EFCore.SHarding 引言 读写分离分库分表一直是数据库领域中的重难点,当数据规模达到单库极限的时候,就不得不考虑分表方案.EF

Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-Plus和MyBatis的整合方式完全一样,因此需要整合MyBatis的也可参考.采用Sharding-JDBC 作为分表插件的原因是配置方便,只需要添加Maven依赖导入Jar包而不需要中间件,且对业务代码无侵入.目前在实际业务中用的是单库多表,将交易流水表分成了100张. 配置经过生产环境的检验,

ShardingCore ShardingCore 是一个支持efcore 2.x 3.x 5.x的一个对于数据库分表的一个简易扩展, 目前该库暂未支持分库(未来会支持),仅支持分表,该项目的理念是让你可以已最少的代码量来实现自动分表的实现,经过多个开源项目的摸索参考目前正式开源本项目 项目地址 github 喜欢的朋友可以点下star Thanks♪(･ω･)ﾉ 依赖 Release EF Core .NET Standard .NET (Core) Sql Server Pomelo.Ent

背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能.可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景. 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降:同时,高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈. 从可用性的方面来讲,服务化的无状态型,能够达到较小成本的随意扩容,这必然导致系统的最终压力都落在数据库之上.而单一的数据节点,或者简单的主从架构,已经越来越难

一.疑问&目的 1.1 分表使用场景 (1)可扩展架构设计,比如一个ERP用5年不卡,到了10就卡了因为数据太多了,这个时候很多人都是备份然后清空数据,这个工作大并且麻烦,以前的数据很难在使用 (2) 数据量太多 ,例如每天都有 几十上百万的数据进入库,如果不分表后面查询将会非常缓慢 (3)   性能瓶颈 ,比如我插入超过1个亿很多索引会莫名失效,性能缓存,具体原因很难排查,有分表功能,我就能知道插入哪个表,这样我只对一个分表进行插入性能是成倍增长 1.2  我的目的 说到ORM很多会想到EF

1. 主要依赖: <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.3.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shard

问题的提出 在项目中,有些表的记录增长非常快,记录数过大时会使得查询变得困难,导致整个数据库处理性能下降.此时,我们会考虑按一定的规则进行分表存储. 常用的分表方式是按时间周期,如每月一张,每天一张等.当每月或每天首条记录到达时,根据表结构创建该周期为后缀的表进行存储. 相关考虑 这其中主要考虑两个问题: (1)如何复制表 采用分表机制,通常会建立一个模板表.所谓模板表,是只定义结构不存储数据的,也可称之为类表,而分表,通常会以增加后缀的方式命名,如 log_201901,分表实际存储数据,可称

一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表. 第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中包含joi

/** * 记录网站日志 * * @return bool */ public function record() { // 组装数据 $log = self::$param; $log[self::METHOD] = strtoupper($log[self::METHOD]); $data = self::$data; // 截取一部分数据,避免数据太大导致存储出错,比如文章发布提交的数据 ) { foreach ($data as &$v) { if (is_string($v)) { $

最近一段时间在研究分库分表的一些问题,正好周末有点时间就简单做下总结,也方便自己以后查看. 关于为什么要做分库分表,什么是水平分表,垂直分表等概念,相信大家都知道,这里就不在赘述了. 本文只讲述使用Sharding-JDBC做分库分表的一些实践经验,如果有错误欢迎大家指出. 什么是Sharding-JDBC Sharding-jdbc是当当网开源的一款客户端代理中间件.Sharding-jdbc包含分库分片和读写分离功能.对应用的代码没有侵入型,几乎没有任何改动,兼容主流orm框架,主流数据库连

转载别人 一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表. 第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中