概念 数据库分库分表原则遵循：垂直拆分和水平拆分 ①垂直拆分 垂直拆分就是根据不同的业务，分为不同的数据库，比如会员数据库、订单数据库、支付数据库等，垂直拆分在大型电商系统中用的非常常见。 优点： 拆分后业务清晰，拆分规则明确，系统之间整合或扩展容易。 缺点： 部分业务表无法关联 ...

DRDS 支持高效的数据扫描方式，并支持在全表扫描时使用聚合函数进行统计汇总。 常见的扫描场景如下： 没有分库分表： DRDS 会把原 SQL 传递到后端 MySQL 执行。这种情况下 DRDS 支持任何聚合函数。 非全表扫描：SQL 经过 DRDS 路由后，发送到单个 ...

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 ...

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 ...

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 ...

原文章地址：https://www.csdn.net/article/a/2015-08-28/15827676 跨时代的分布式数据库 – 阿里云DRDS详解 发表于 2015-08-28 18:39| 次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者csdn 阿里云 数据库 ...