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

https://www.zhihu.com/question/39593108 作者:ZeroOne链接:https://www.zhihu.com/question/39593108/answer/250480994 1. 一般的Web开发框架(比如Java的Struts2.SpringMVC,dotNet的WebForm和MVC,NodeJS的Express.Koa),在基于Web Server(比如Tomcat.IIS.Apache.Nginx)处理HTTP Request的时候,都倾向于

码农在囧途 坚持是一件比较难的事,坚持并不是自欺欺人的一种自我麻痹和安慰,也不是做给被人的,我觉得,坚持的本质并没有带着过多的功利主义,如果满是功利主义,那么这个坚持并不会长久,也不会有好的收获,坚持应该带着热爱,带着思想,把它当成习惯,但是并不是内卷,而是一种发自内心的喜欢和平实!希望我们都有自己的坚持,坚持写一篇文章,坚持爱一个人,坚持读一本书,坚持走向远方! 前言 上一篇我们说了ShardingSphere的读写分离,使用读写分离能够减轻单库的读写操作,从而提升数据库的吞吐量,但是当数据库

逻辑表 水平拆分的数据库(表)的相同逻辑和数据结构表的总称. 例:订单数据根据主键尾数拆分为10张表,分别是t_order_0到t_order_9,他们的逻辑表名为t_order. 真实表 在分片的数据库中真实存在的物理表.即上个示例中的t_order_0到t_order_9. 数据节点 数据分片的最小单元.由数据源名称和数据表组成,例:ds_0.t_order_0. 绑定表 指分片规则一致的主表和子表.例如:t_order表和t_order_item表,均按照order_id分片,则此两张表互

前提介绍 ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.云原生等各种多样化的应用场景. shardingJDBC使用的范围 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis

在<DistSQL:像数据库一样使用 Apache ShardingSphere>一文中,Committer 孟浩然为大家介绍了 DistSQL 的设计初衷和语法体系,并通过实战操作展示了一条 SQL 创建分布式数据库表的强大能力,展现了 Apache ShardingSphere 在新形态下的交互体验. 在前文发布后,小助手陆续收到热心读者的私信,询问使用 DistSQL 配置分片规则的细节,以及使用 YAML.Namespace 等形式的配置时,是否可以像 DistSQL 一样快速方便的完

在这里,构造了两张表,熟悉Oracle的童鞋都知道,dept(部门表)和emp(员工表),其中dept中的deptno是emp表中dept_no的外键. 两表的建表语句如下: create table dept(deptno int,dname varchar(10),datanode varchar(10)); create table emp(empno int,dept_no int,datanode varchar(10)); 注意:在这里,最后一列都是datanode,通过插入data

一.Mycat分片路由原理 我们先来看下面的一个SQL在Mycat里面是如何执行的: , ); 有3个分片dn1,dn2,dn3, id=5000001这条数据在dn2上,id=10000001这条数据在dn3上. 查询时可能有出现的问题: 1)全部扫描一遍dn1  dn2  dn3,结果导致性能浪费. 2)只扫描某个片.漏掉数据的情况. 总结: 不能多扫——>性能不足 也不能少——>漏掉数据 那么Mycat是如何解决上面的问题的呢? Mycat使用Druid的DruidParser作为分析器

在上一片博客,详细说明了mongodb的分片搭建的详细过程:分片搭建 在这里会说一些分片的维护与操作! 在集群搭建完,我们使用了sh.status()查看分片之后的数据,如下: #连接的是mongos路由 [root@test1 bin]# ./mongo --port mongos> sh.status() --- Sharding Status --- sharding version: { , , , "clusterId" : ObjectId("5be2a93

Mycat-server-1.6.5 常见分片方式 1 安装 [root@hongquan1 soft]# tar zxvf Mycat-server-1.6.5-release-20180122220033-linux.tar.gz [root@hongquan1 soft]# mv mycat/ /usr/local/[root@hongquan1 soft]# tar xvf jdk-8u20-linux-x64.tar.gz [root@hongquan1 soft]# mv jdk1.

1  配置下面两种ER分片,并结合日志分析子表插入过程中的不同 (1).父表按照主键ID分片,子表的分片字段与主表ID关联,配置为ER分片 (2).父表的分片字段为其他字段,子表的分片字段与主表ID关联,配置为ER分片 答:(1)第一种分片:父表按照主键ID分片 表设计:父表student,子表selectcourse student(id,stu_id); selectcourse(id,stu_id,cou_id); 在schema.xml中增加父表.子表定义: <table name=&quo

1. 安装 MongoDB 三台机器 关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service 192.168.252.121 192.168.252.122 192.168.252.123 mongos mongos mongos config server config server config server shard server1 主节点 shard server1 副节点 shard server1 仲裁 shard server2 仲裁 shard serve

原文地址:https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/7344005.html 相关概念 先来看一张图: 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上.在生产环境通常有多mongos作为请求的入口,防止其中

一.Sharding分片技术 1.分片概述 当数据量比较大的时候,我们需要把数分片运行在不同的机器中,以降低CPU.内存和Io的压力,Sharding就是数据库分片技术. MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分,数据库主要由俩种方式做Sharding:垂直扩展和横向切分. 垂直扩展的方式就是进行集群扩展,添加更多的CPU,内存,磁盘空间等. 横向切分则是通过数据分片的方式,通过集群统一提供服务: 二.MongoDB分片架构原理 (1)MongoDB的Sharding架构 其中,

Apache ShardingSphere 5.0.0-beta 深度解析的第一篇文章和大家一起重温了 ShardingSphere 的内核原理,并详细阐述了此版本在内核层面,特别是 SQL 能力方面的优化和提升.强大稳定的内核是 ShardingSphere 持续发展的基础,与此同时,ShardingSphere 在研发分布式数据库生态特性上也在努力摸索.本次 5.0.0-beta 版本发布的 DistSQL,用于搭配整个 ShardingSphere 分布式数据库体系,在提供更标准化的分布式

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

结合上一篇docker部署的mysql主从, 本篇主要讲解SpringBoot项目结合Sharding-JDBC如何实现分库分表.读写分离. 一.Sharding-JDBC介绍 1.这里引用官网上的介绍:   定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架.   适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis

ShardingJDBC的核心流程主要分成六个步骤,分别是:SQL解析->SQL优化->SQL路由->SQL改写->SQL执行->结果归并,流程图如下: sharding官网 https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/3.x/document/cn/overview/ 基于ShardingJDBC的读写分离 maven依赖配置 <dependency>    <groupId>io.shardi

ShardingJDBC的核心流程主要分成六个步骤,分别是:SQL解析->SQL优化->SQL路由->SQL改写->SQL执行->结果归并,流程图如下: sharding官网 https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/3.x/document/cn/overview/ 基于ShardingJDBC的读写分离 maven依赖配置 <dependency>    <groupId>io.shardi

Redis不是比较成熟的memcache或者Mysql的替代品,是对于大型互联网类应用在架构上很好的补充.现在有越来越多的应用也在纷纷基于Redis做架构的改造.首先简单公布一下Redis平台实际情况: 2200+亿 commands/day 5000亿Read/day 500亿Write/day 18TB+ Memory 500+ Servers in 6 IDC 2000+instances 应该是国内外比较大的Redis使用平台,今天主要从应用角度谈谈Redis服务平台. Redis使用场

What/Sphinx是什么 定义 Sphinx是一个全文检索引擎. 特性 索引和性能优异 易于集成SQL和XML数据源,并可使用SphinxAPI.SphinxQL或者SphinxSE搜索接口 易于通过分布式搜索进行扩展 高速的索引建立(在当代CPU上,峰值性能可达到10 ~ 15MB/秒) 高性能的搜索 (在1.2G文本,100万条文档上进行搜索,支持高达每秒150~250次查询) Why/为什么使用Sphinx 遇到的使用场景 遇到一个类似这样的需求:用户可以通过文章标题和文章搜索到一片文