TDSQL MySQL版(TDSQL for MySQL)是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分.Shared Nothing 架构的分布式数据库.TDSQL MySQL版 即业务获取的是完整的逻辑库表,而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点. 水平分表 概述 水平拆分方案是 TDSQL MySQL版 的基础原理,它的每个节点都参与计算和数据存储,且每个节点都仅计算和存储一部分数据.因此,无论业务的规模如何增长,我们仅需要在分布式集群中不断的添加设备,用新设备去应对增长的计算和存储需要即可.

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

作者介绍 张秀云,网名飞鸿无痕,现任职于腾讯,负责腾讯金融数据库的运维和优化工作.2007年开始从事运维方面的工作,经历过网络管理员.Linux运维工程师.DBA.分布式存储运维等多个IT职位.对Linux运维.MySQL数据库.分布式存储有丰富的经验. 近开始负责财付通数据库的相关维护工作,其中有几套系统使用的Spider引擎,为了以后能更好地对这套系统进行维护,对Spider做了一些功课,将Spider引擎的功能.使用场景.部署.实战测试等做个简单的总结,希望同学们看完本文后能对Spider

重点:HBase的基本数据模型.拓扑结构.部署配置方法,并介绍通过命令行和编程方式使用HBase的基本方法. HBase:一种列存储模式与键值对相结合的NoSQL软件,但更多的是使用列存储模式,底层的数据文件采用HDFS存储,其文件结构和元数据等由自身维护. HBase是Hadoop的重要成员,提供了分布式数据表和更高效的数据查询能力,弥补了HDFS只能进行文件管理以及MapReduce不适合完成实时任务的缺陷. HBase利用HDFS实现数据分布式存储,数据分块以及多副本等,HBase在此基础

原文:数据库垂直拆分,水平拆分利器,cobar升级版mycat 1,关于Mycat Mycat情报 基于阿里的开源cobar ,可以用于生产系统中,目前在做如下的一些改进: 非阻塞IO的实现,相对于目前的cobar,并发性能大大提升,而且不会陷入假死状态 优化线程池的分配,目前cobar的线程池分配效率不高 修复cobar一些BUG 参考impala中的impala front部分的Java代码,实现高效的Map-Reduce,能够处理上亿的大数据量 实现自动分片特性,目前cobar需要手工分片

我们知道,当访问量或资源需求过高时,使用:kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能 但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少,资源需求多少. 这就很麻烦了,总不能为了需求总是把pod设置为最多状态,这样太浪费资源:也不能当请求量上来以后再去伸缩pod,这样会有好多请求不成功. k8s既然是云原生时代的产品,当然得有智能,自动这些特性. 所以现在引入一个新的概念: HPA(Horizontal Pod Autoscaler ) pod的自动水平伸缩 有了HPA,我们就不

参考资料:猿天地   https://mp.weixin.qq.com/s/901rNhc4WhLCQ023zujRVQ 作者:尹吉欢 当单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散读写请求的压力,当然这个得看你的分片算法了,合理的算法才能够让数据分配均匀并提升性能. 今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分

  垂直 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 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. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行

一.手机连上wifi后会自动弹窗的原理 生活中,有很多需要认证的路由器,手机连接wifi热点后会自动弹出一个网页,让用户输入账号和密码,比如星巴克,肯地基,麦当劳,甚至是火车站和机场的候车室.其实这是一种叫强制门户认证的技术--Captive Network.就是说,单用户连上一个wifi后,可以不需要输入wifi的密码,但是需要进行认证才能够访问到互联网.这种路由器有很多开源的软件,比如wifidog.openwrt等.但是他们的原理都是一样的,通过iptable跳转,DNS拦截,和HTTP重

垂直拆分 垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表 通常我们按以下原则进行垂直拆分: 把不常用的字段单独放在一张表; 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中; 经常组合查询的列放在一张表中; 垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤,然后查询的时候用jion关键起来即可; 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. 水平拆分的一些技巧 1. 拆分原则 通常情况下,我们使用取模的方式来进行

SpringMVC关于json.xml自动转换的原理研究[附带源码分析] 原文地址:http://www.cnblogs.com/fangjian0423/p/springMVC-xml-json-convert.html 目录 前言 现象 源码分析 实例讲解 关于配置 总结 参考资料 前言 SpringMVC是目前主流的Web MVC框架之一. 如果有同学对它不熟悉,那么请参考它的入门blog:http://www.cnblogs.com/fangjian0423/p/springMVC-in

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

转:http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/46278687 1,水平拆分的介绍 一般来说,简单的水平切分主要是将某个访问极其平凡的表再按照某个字段的某种规则来分散到多个表之中,每个表中包含一部分数据. 简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中的某些 行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中.当然,为了能够比较容易 的判定各行数据被切分到哪个数据库中了,切分总是都需要按照某种特定的规则来进行的. 如根据

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

上一篇链接 http://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/8743936.html 这一篇说一下自己板子的51单片机自动冷启动下载原理,我挥舞着键盘和鼠标,发誓要把世界写个明明白白,突然想起来第一行代码的那句话了. 当接上usb线连接到电脑上的时候 看一下RTS引脚的变化,这个信号是连络信号 所以很多用继电器实现的自动下载在接上电的时候会先啪啪啪的动作一下继电器 说一下当点击下载的时候CH340G的RTS和DTR引脚的变化 先说一下平时RTS和DTR都是高电平,正常的串

公司主要项目为CS端,经常遇到客户需求变更及bug处理,在没有引用自动更新之前每次更新程序,必须手动对每个客户端进行更新,这样导致技术支持工作量特别大,也给客户不好的印象,因此我需要一个自动更新程序! 我们实现自动更新大概有这2种实现方式: 一.通过TCP网络通讯的方式,客户端程序监听,当服务端有更新文件的时候,自动比对本地版本,如果服务器版本大于本地版本就可以更新,这种实时性好,不需要等到客户第二次重启的时候才发现有版本更新 二.在服务端部署文件更新服务器,通过Web访问.同样是当服务端有更新

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

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

简介 一般在框架中都会用到composer工具,用它来管理依赖.其中composer有类的自动加载机制,可以加载composer下载的库中的所有的类文件.那么composer的自动加载机制是怎么实现的呢? composer 自动加载原理 以在Laravel框架中为例: 首先在入口文件(/public/index.php)中引入了autoload.php require __DIR__.'/../vendor/autoload.php'; 我们看看autoload.php的内容 require_o

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NDQ3MjQxNA==&mid=2247488833&idx=1&sn=4f5fe577521431ea7f34a2a62be10382 对数据进行拆分了.有垂直和水平两种. 垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库.如下图,独立的拆分出订单库和用户库. 水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分. 分库分表方案:分库分表方案最主要就是路由算法,把路由的ke

Spring Boot的自动配置的原理 Spring Boot在进行SpringApplication对象实例化时会加载META-INF/spring.factories文件,将该配置文件中的配置载入到Spring容器. 1.Maven下载源码 通过 dependency:sources 该命令可以下载该项目中所有的依赖的包的源码. 2.源码分析 在Maven Dependencies-->spring-boot-1.5.2.RELEASE.jar-->META-INF-->spring