你的数据库数据量上亿，为了提高效率，要分库还是分表？具体怎么做 - 开源中国社区

超市里的商品,大部分都印有条形码.这个1949年就在专业文献中有记录的图形符号,能标出物品的生产国.制造厂家.名称.生产日期等许多信息,应用于商品流通.图书管理.邮政管理.银行系统等诸多领域.但对于大部分普通人来说,条形码只是个符号,看不出是什么意思,也用不上它,这么多年对它视而不见.而今年,它将真正走入我们的生活,带给我们更多想象力. 3月4日, 阿里巴巴 对外宣布,已经完成了全球最大的条码库的搭建,条形码储有量已达亿级,“扫码购物”将成为今年手机 淘宝 “38扫码生活节”的主题.可以想象,到

本文转载:http://www.cnblogs.com/olartan/archive/2009/12/02/1615131.html 第1章  引言 数据量巨大时,首先把多表分算到不同的DB中,然后把数据根据关键列,分布到不同的数据库中.库分布以后,系统的查询,io等操作都可以有多个机器组成的群组共同完成了.本文主要就是针对,海量数据库,进行分库.分表.负载均衡原理,进行探讨,并提出解决方案. 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

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.如,根据数据的活跃性,根据用户uid等. 3,MySQL 不同存储引擎区别 InnoDB 用于数据完整性/写性能要求比较高的应用. MyISAM 适合查询应用. 分表是分散数据库压力的好方法. 分表,最直白的意思,就是将

一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功能为日志接入.查询(实时和离线).计算.离线计算平台主要负责计算这一部分,系统的存储用的是COS

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由鹅厂新鲜事儿发表于云+社区专栏 作者:张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic

使用反射和动态生成代码两种方式(Reflect和Emit) 反射将DataTable转为List方法 1 public static List<T> ToListByReflect<T>(this DataTable dt) where T : new() 2 { 3 List<T> ts = new List<T>(); 4 string tempName = string.Empty; 5 foreach (DataRow dr in dt.Rows)

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. 水平切分数据库:可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了宕机造成的损失: 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数据库不能访问的问题: 读写分离策略:最大

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