1) 分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战。 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效 ...
众所周知数据库的管理往往离不开各种的数据优化,而要想进行优化通常我们都是通过参数来完成优化的。那么到底这些参数有哪些呢 为此在本篇文章中课课家笔者就为大家简单介绍MySQL,以供大家参考参考,希望能帮助到大家。 分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M S,集群,负载均衡 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战。 现有 ...
2019-12-10 15:15 0 520 推荐指数:
1) 分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战。 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效 ...
; •负载均衡策略:可以降低单台机器的访问负载,降低宕机的可能性; •集群方案:解决了数据库宕机带来的单点 ...
1. 缓存和页面静态化 数据 量大 这个 问题 最 直接 的 解决 方案 就是 使用 缓存, 缓存 就是 将从 数据库 中 获取 的 结果 暂时 保存 起来, 在下 次 使用 的 时候 无需 重新 到 数据库 中 获取, 这样 可以 大大 降低 数据库 的 压力。 缓存的使用方式 ...
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。通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已 经成为架构研发人员首选的方式。水平 ...
查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7、锁 ...
ps :读书笔记 海量数据解决方案 缓存和页面静态化 缓存就是把从数据库中的数据暂时存起来,下次使用时无需在查询数据库。缓存分为程序直接保存到内存和框架框架2种。程序缓存一般使用currentHashMap直接保存到内存。框架缓存的话有redis,memcache等。 ps:空数据值 ...
本文主要描述分库分表的算法方案、按什么规则划分。循序渐进比较目前出现的几种规则方式,最后第五种增量迁移方案是我设想和推荐的方式。后续章再讲述技术选型和分库分表后带来的问题。 背景 随着业务量递增,数据量递增,一个表将会存下大量数据,在一个表有一千万行数据时,通过sql优化、提升机 ...
当Mysql数据量过大时,就会面临压力分解,这时分库分表是一个不错的解决方案,现在我们就来谈谈Mysql如何分库分表比较理想,然后再用php如何调用。 1,主从复制,读写分离对主库修改数据,查询使用从库。一主多从,来降低数据库读取压力。2,分库分表根据实体业务来分库,分表 ...