之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离，也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力，但是存储的压力没有解决。 存储的压力说白了就是随着系统的演化，需求的增加，可能表的数量会逐渐增多，比如一段时间上个新功能就得加个表。并且随着用户量的增多类似用户表的行数肯定会增多，订单表的数据 ...

分库分表理解　 　　分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发，通常策略有两种：垂直分库，水平拆分 　　垂直拆分：是根据业务将一个库拆分为多个库，将一个表拆分为多个表，例如：将不常用的字段和经常访问的字段分开存放，在实际开发由于跟业务关系紧密，所以一般采用水平拆分。 　　水平拆分：则是 ...

一、读写分离 因为用户的增多，数据的增多，单机的数据库往往支撑不住快速发展的业务，所以数据库集群就产生了！ 读写分离顾名思义就是读和写分离了，对应到数据库集群一般都是一主一从(一个主库，一个从库)或者一主多从(一个主库，多个从库)，业务服务器把需要写的操作都写到主数据库中，读的操作都去从库查询 ...

数据库之互联网常用分库分表方案 一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用 ...

mysql数据库切分 前言 通过MySQLReplication功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制。一旦数据库过于庞大，尤其是当写入过于频繁，非常难由一台主机支撑的时候，我们还是会面临到扩展瓶颈。这时候，我们就必须许找其它技术手段来解决这个瓶颈，那就是我们这一章所要介绍恶的数据 ...

参考 1.如果只是为了分页，可以考虑这种分表，就是表的id是范围性的，且id是连续的，比如第一张表id是1到10万，第二张是10万到20万，这样分页应该没什么问题。 2.如果是其他的分表方式，建议用sphinx先建索引，然后查询分页，我们公司现在就是这样干的 Mysql分库分表方案 1. ...

转自 http://zhengdl126.iteye.com/blog/419850 第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的 互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题 ...

转自：https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html 一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化 ...