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 ...

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、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。 数据库 ...

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、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。 数据库 ...

why分库分表 分库分表其实是解决海量数据存储、高并发查询和写的问题。解决这个问题还有其他的方案，但是使用场景不同，比如： NosSql：比如Hbase，MongoDB，这些适合非结构化、不关心事务的场景，这时可以可以选择Nosql阵营的产品。 关系型数据库： 读写 ...

随着互联网的高速发展，带来了海量数据存储的问题，比如像物联网行业，每个智能终端每天进行数据采集和上报，每天能够产几千万甚至上亿的数据。在互联网电商行业，或者一些O2O平台，每天也能产生上千万的订单数据，这些量级的数据在传统的关系型数据库中已经无法支撑了，那么如何解决海量数据存储和计算等问题，在业 ...

转： https://www.cnblogs.com/joylee/p/7513038.html 学会数据库读写分离、分表分库——用Mycat，这一篇就够了！ 系统开发中，数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化，如：SQL语句优化、代码优化，数据库 ...

多个数据库 配置: 写入到 指定数据库 使用 读写分离 手动 自动 settings中配置 DATABASE_ROUTERS = ['myrouter.Router'] 一主多从 分库分表 执行原生sql ...