分库分表实践之路

订单分库分表实践总结 主库容量已接近服务器物理空间上限,同时也已经达到MySQL的处理上限,很快将无法再处理新增订单. 旧订单库面临的问题有: 1.超大容量问题 订单相关表都已经是超大表,最大表的数据量已经是几十亿,数据库处理能力已经到了极限: 单库包含多个超大表,占用的硬盘空间已经接近了服务器的硬盘极限,很快将无空间可用: 2.性能问题 单一服务器处理能力是有限的,单一订单库的TPS也有上限,不管如何优化,总会有达到上限,这限制了单位时间的订单处理能力,这个问题在大促时更加明显,如果不重构,订

背景 前不久发过两篇关于分表的文章: 一次分表踩坑实践的探讨 分表后需要注意的二三事 从标题可以看得出来,当时我们只做了分表:还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘. <!--more--> 先来回顾下整个分库分表的流程如下: 整个过程也很好理解,基本符合大部分公司的一个发展方向. 很少会有业务一开始就会设计为分库分表,虽说这样会减少后续的坑,但部分公司刚开始都是以业务为主. 直到业务发展到单表无法支撑时,自然而然会考虑分表甚至分库的事情

转载至:http://tech.meituan.com/dianping_order_db_sharding.html 背景 原大众点评的订单单表早就已经突破两百G,由于查询维度较多,即使加了两个从库,优化索引,仍然存在很多查询不理想的情况.去年大量抢购活动的开展,使数据库达到瓶颈,应用只能通过限速.异步队列等对其进行保护:业务需求层出不穷,原有的订单模型很难满足业务需求,但是基于原订单表的DDL又非常吃力,无法达到业务要求.随着这些问题越来越突出,订单数据库的切分就愈发急迫了. 这次切分,我们

菜哥,领导让我开发新系统了 这么说领导对你还是挺信任的呀~ 必须的,为了设计好这个新系统,数据库设计我花了好多心思呢 做一个系统我觉得不应该从数据库入手,应该从设计业务模型开始,先不说这个,说说你的数据库设计的优势 为了高性能我首先设计了分库 分表策略,为以后打下基础 那你的数据量将来会很大吗?分库分表其实涉及到很多难题,你了解过吗? 我觉得分库分表很容易呀 是吗? 是否需要分 说到数据库分库分表,不能一味的追求,我们要明白为什么要进行分库分表才是最终目的.现在网上一些人鼓吹分库分表如何应对了多

一.准备工作 1.准备三个数据库:db0.db1.db2 2.每个数据库新建两个订单表:t_order_0.t_order_1 DROP TABLE IF EXISTS `t_order_x`; CREATE TABLE `t_order_x` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` bigint NOT NULL, `order_id` bigint NOT NULL, `order_no` varchar(30) NOT NULL,

数据库架构的演变在业务数据量比较少的时代,我们使用单机数据库就能满足业务使用,随着业务请求量越来越多,数据库中的数据量快速增加,这时单机数据库已经不能满足业务的性能要求,数据库主从复制架构随之应运而生. 主从复制是将数据库写操作和读操作进行分离,使用多个只读实例(slaver replication)负责处理读请求,主实例(master)负责处理写请求,只读实例通过复制主实例的数据来保持与主实例的数据一致性.由于只读实例可以水平扩展,所以更多的读请求不成问题,随着云计算.大数据时代的到来,事情并

前言 分库分表中间件在我们一年多的锤炼下,基本解决了可用性和高性能的问题(只能说基本,肯定还有隐藏的坑要填),问题自然而然的就聚焦于高可用.本文就阐述了我们在这方面做出的一些工作. 高可用存在的问题 作为一个无状态的中间件,高可用问题并没有那么困难.但是尽量减少不可用期间的流量损失,还是需要一定的工作的.这些流量损失主要分布在: (1)某台中间件所在的物理机突然宕机. (2)中间件的升级和发布. 由于我们的中间件是作为数据库的代理提供给应用的,即应用把我们的中间件当做数据库,如下图所示: 所以出

数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库

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. 数据库分布式核心内容无非就是数据切分(Sharding),以及切分后对数据的定位.整合.数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中,使得单一数据库中的数据量变小,通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升