1.拆表：大表拆小表（垂直拆，水平拆；分表，分区partition，分片sharding），可以在应用层实现，也可以在数据库层面实现一部分；提高系统性能。 2.分库：把表放到不同的数据库，这也是分布式数据库的基础；提高系统性能。 3.分布式：不同的数据库放到不同的服务器；提高系统性能。 4.集群：使 ...
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2016-09-20 11:46:52
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dubbo 潘多拉容器 edas jenkins自动部署 tddl 读写分离 drds 垂直拆分 拆库 全量更新 水平拆分 拆表 从业务角度来拆分 三.MQ消息队列 消息中间介 订阅 、缓存、 比喻成巨大的变压器 阿里技术发展史 同步发送 一定要等 异步发送 日志 、监测数据 事务消息顺序消息(全局 ...
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其他好文 时间：
2016-09-10 17:48:48
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1，水平分割： 例：QQ的登录表。假设QQ的用户有100亿，如果只有一张表，每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找，会很慢很慢。如果将这一张表分成100份，每张表有1亿条，就小了很多，比如qq0,qq1,qq1...qq99表。 用户登录的时候，可以将用户的id%100，那么会得到0-99的 ...
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2016-08-20 19:14:43
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过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上，实现分布存储，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台服务器了，而是N台服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。提示：sqlserver 2005版本之后，可以友好的支持“表分区”。 垂直(纵向)拆分： ...
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2016-08-17 22:49:59
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半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章，我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西。 1、SQLSERVER优点和缺点？ 优点：支持索引、事务、安全性以及容错性高 缺点：数据量达到100万以上就需要开始优化了，一般我们会对 表进行水平拆分，分表、分区和作业同步等，这样做大大提高了逻辑的复杂性 ...
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2016-07-10 12:21:55
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用户日志记录，过亿，决定拆分 记录如下 日志表，水平拆分，拆分维度--城市 拆分：按照城市拆分(理由：大城市数据会多一些，如北京，上海等) 大城市的单独成表，小城市，南方的在一个表中，北方的在一个表中 为了防止表名一致，造成麻烦，会将拆分出的数据表放到不同数据库中，这样就可以设置同样的表名 将用户表 ...
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2016-07-09 13:20:01
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当今 的 大数据流行， 一个表 的数据量会膨胀到亿 很正常， 如何拆表呢，方式有三种。 1、 垂直拆表， 按照业务， 比如手机订单， 我们把 商品为IPhone、三星、华为、小米等 很火的手机品牌单独拆出来。方式很多 2、水平拆分，根据逻辑结构， 比如 id%3=0 ,id%3=1,id%3=4.. ...
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2016-06-30 12:18:06
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Mysql优化相关总结 2016-05-31 数据库集中营 优化顺序： 选择适当的引擎和表结构和数据类型 建立索引，优化sql。 增加缓存，redis、memcache。 主从、主主，读写分离。 mysql自带分区表 根据业务耦合垂直拆分，分布式数据库 水平拆分，选择合理的sharding key。 ...
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2016-06-06 16:29:17
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优化顺序：
选择适当的引擎和表结构和数据类型建立索引，优化sql。增加缓存，redis、memcache。主从、主主，读写分离。mysql自带分区表根据业务耦合垂直拆分，分布式数据库水平拆分，选择合理的sharding key。
引擎区别与选择：
Innodb采用聚簇索引，聚簇索引包含data。辅助索引（复合索引、前缀索引、唯一索引）存储的是主索引的值，所以查找时...
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2016-05-27 11:17:35
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