高并发大多的瓶颈在后台，在存储，mysql的正常的优化方案如下： 1）代码中sql语句优化 2）数据库字段优化，索引优化 3）加缓存，redis/memcache等 4）主从，读写分离 5）分区表 6）垂直拆分，解耦模块 7）水平切分 点评： 1、1&2是最简单，也是提升效率最快的方式。也许有人说这 ...
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数据库 时间：
2019-08-27 00:52:41
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本人没有做过电商平台，但了解其中的道道，今天闲来无事，说说其中的道道。下边我要开始表演了。 在大型电商网站中，随着业务的增多，数据库中的数据量也是与日俱增，这时候就要将数据库进行分库分表了。 1、如何分库分表？ 两种解决方案：垂直拆分、水平拆分 垂直拆分：根据业务进行拆分，比如可以将一张表中的多个字 ...
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数据库 时间：
2019-07-14 15:05:29
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说明：企业开发过程中肯定会用到数据库集群，数据库集群只是提高了并发访问的性能 1.数据库的库表分离设计： ? 垂直拆分： ? 垂直拆库：是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库，把订单数据放到订单库。 ? 垂直 ...
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2019-07-08 23:41:48
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一、垂直拆分 垂直拆分就是要把表按模块划分到不同数据库表中（当然原则还是不破坏第三范式） 二、水平拆分 垂直切分只是把表按模块划分到不同数据库，但没有解决单表大数据量的问题，而水平切分就是要把一个表按照某种规则把数据划分到不同表或数据库里。 Scale-up与Scale-out区别 Scale Ou ...
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数据库 时间：
2019-06-24 16:41:01
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经过读写分离的优化后，小王可算是轻松了一段时间，读写分离具体的方案请查看这篇文章： "Sharding JDBC:查询量大如何优化？" 可是好景不长，业务发展是在太快了。数据库中的数据量猛增，由于所有表都在一个数据库中，导致服务器本地存储快满了。 从上图我们可以看的出来，由于表的数量较多，每个表的数 ...
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数据库 时间：
2019-06-17 11:08:32
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MySQL作为最流行的关系型数据库产品之一，当数据规模增大遭遇性能瓶颈时，最容易想到的解决方案就是分库分表。无论是进行水平拆分还是垂直拆分，第一步必然需要数据迁移与同步。由此可以衍生出一系列数据迁移过程中的需求：1.原本一张表迁移到单库多表（或多库多表），这是最基本的需求；2.原本单库多表（或多库多 ...
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数据库 时间：
2019-06-14 09:29:18
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MySQL作为最流行的关系型数据库产品之一，当数据规模增大遭遇性能瓶颈时，最容易想到的解决方案就是分库分表。无论是进行水平拆分还是垂直拆分，第一步必然需要数据迁移与同步。由此可以衍生出一系列数据迁移过程中的需求：1.原本一张表迁移到单库多表（或多库多表），这是最基本的需求；2.原本单库多表（或多库多 ...
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数据库 时间：
2019-06-14 09:22:36
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产生背景 1、随着业务和数据量的增长、单机服务器已无法支撑2、数据库的主从复制、读写分离3、分库分表、水平拆分、垂直拆分、缓存、集群易扩展大数据量性能（基于内存）4、NoSql应运而生 特点 大数据量性能（基于内存） 灵活的数据模型结构 关系型数据库 VS NOSQL 5、NoSql的四大分类 键值 ...
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数据库 时间：
2019-05-31 13:35:48
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1. 微服务架构 系统架构的演变从单应用，到根据每个模块垂直拆分，到分布式服务，SOA，到目前进化成了 微服务 形态。 微服务的特点 单一职责：微服务中每一个服务都对应唯一的业务能力，做到单一职责 微：微服务的服务拆分粒度很小，例如一个用户管理就可以作为一个服务。每个服务虽小，但“五脏俱全”。 面向 ...
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编程语言 时间：
2019-05-28 12:52:12
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目录 （1）单块架构 （2）初步的高可用架构 （3）千万级用户量的压力预估 （4）服务器压力预估 （5）业务垂直拆分 （6）用分布式缓存抗下读请求 （7）基于数据库主从架构做读写分离 （8）总结 本文将会从一个大型的网站发展历程出发，一步一步的探索这个网站的架构是如何从单体架构，演化到分布式架构，然 ...
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Web程序 时间：
2019-05-06 19:25:33
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173
