读写分离:主库负责增删改查,从库负责查询, 需要注意的是,从库任何增删改不会影响到主库 事务复制: 准备工作: l 环境:Microsoft SQL Server 2014版本 l 开启服务:Sql Server服务、SqlServer代理服务 l 数据库:生成数据库 ...
一 数据库拆分 . 为什么要做数据库拆分 单机数据库存在的问题 从容量 性能 可用性和运维成本上难以满足海量数据的场景。 性能方面,数据量超过一定阈值,B 树索引慎独增加导致磁盘访问的IO次数增加,进而导致查询性能的下降。 容量方面,单机能存储的数据量有限 可用性方面,大量的查询落到单一的数据库节点或者简单的主从架构上,数据库很难承担。 运维方面,数据量达到一定阈值,主从同步延迟高 增加字段索引 ...
2021-07-29 16:02 0 564 推荐指数:
读写分离:主库负责增删改查,从库负责查询, 需要注意的是,从库任何增删改不会影响到主库 事务复制: 准备工作: l 环境:Microsoft SQL Server 2014版本 l 开启服务:Sql Server服务、SqlServer代理服务 l 数据库:生成数据库 ...
在不停机条件下需要对数据的迁移或者扩容,这里推荐我们常用的一种方案,也就是在线双写的机制。 1、通过在写原有的数据库的同时也写一份数据到我们的新的库表中。 2、同样写一个后台迁移数据的程序,将我们的旧库的数据通过我们的数据库中间件迁移到新的多库表中。 3、在迁移的过程中,每次插入数据 ...
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 ...
。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。水平切分数据库,可以降低单台 ...
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 ...
关系型数据库优化&分库分表(Outline) 前面我们聊了NoSql中的Redis,但是实际上,大部分公司存储依然使用的是关系型数据库,因为在很多场景下,关系型数据库依然是一个很好的存储解决方案,而Nosql这些组件实际上做的更多的是一些辅助工作,这一篇想在全局的层间聊聊,会提到 ...