MySQL分表、分库、分片及分区知识简介

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本简介全面介绍MySQL数据库中的分表、分库、分片及分区技术，帮助读者了解这些优化策略及其在大数据量处理中的应用。一、前言当数据库的数据量达到一定规模后，为了防止系统性能出现瓶颈，需要对数据进行处理。常用的手段包括分区、分片、分库以及分表。二、分片（类似于分库）分片是一种将数据库横向扩展到多个物理节点上的有效方法，其主要目的是突破单个节点的I/O能力限制，并解决数据库的可扩展性问题。“Shard”一词意为“碎片”。如果把一个大型数据库比作一块大玻璃，将其打碎成许多小块，则每一小块都可以称为该数据库的一个分片。将整个数据库分割的过程就叫做分片。从形式上讲，分片可以简单定义为：将大规模的数据库分散到多个物理节点上的分区策略。

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MySQL分表、分库、分片及分区知识简介

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本简介全面介绍MySQL数据库中的分表、分库、分片及分区技术，帮助读者了解这些优化策略及其在大数据量处理中的应用。一、前言当数据库的数据量达到一定规模后，为了防止系统性能出现瓶颈，需要对数据进行处理。常用的手段包括分区、分片、分库以及分表。二、分片（类似于分库）分片是一种将数据库横向扩展到多个物理节点上的有效方法，其主要目的是突破单个节点的I/O能力限制，并解决数据库的可扩展性问题。“Shard”一词意为“碎片”。如果把一个大型数据库比作一块大玻璃，将其打碎成许多小块，则每一小块都可以称为该数据库的一个分片。将整个数据库分割的过程就叫做分片。从形式上讲，分片可以简单定义为：将大规模的数据库分散到多个物理节点上的分区策略。

MySQL分表与分区差异简述

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本文将探讨并比较MySQL数据库中的两种数据组织方式——分表和分区。通过分析各自的特点、适用场景及优缺点，帮助读者理解二者之间的区别，为优化数据库设计提供参考依据。 MySQL中的分表与分区是两种不同的数据库优化策略，在处理大数据量的查询效率问题上各有优势。 **一、分表** 将一张大表拆分成多个小表的方式称为分表，每个小表都是独立完整的，并拥有自己的数据文件（.MYD）、索引文件（.MYI）和结构定义文件（.frm）。常见的策略包括垂直分割（按列划分）和水平分割（按行划分），例如利用Merge存储引擎进行操作时会创建一个逻辑接口总表，实际的数据则分布在多个分表中。 **二、分区** 相比之下，分区是将一张大表根据特定规则划分为若干个区块的方式。这些区块可以位于同一张表内，并可能分布于同一个或不同的磁盘上。虽然数据被物理地分割开来了，但从外部来看仍然是一个统一的逻辑单元。每个分区文件会依据设定的规则存储数据和索引信息外加一个记录分区配置的.par文件。 **三、分表与分区的区别** 1. **实现方式** - 分表通过创建多个独立的小表来完成任务。 - 分区则是在单个大表内部，利用数据库系统内置机制进行逻辑上的分割处理。 2. **数据处理** - 在执行查询时，分表需要借助总接口间接访问各个子单元的数据。 - 对于分区来说，则可以直接对整个表格发起操作请求，并由系统自动根据规则选择合适的区块来完成任务。 3. **性能提升** - 分表可以通过减少单个大表中的数据量和增加并发处理能力，从而降低磁盘I/O的压力，在高并发场景下特别有效。 - 而分区通过将大规模的数据集拆分成多个小单元块的方式提高物理存储的效率，并加快了读写速度。 4. **实现难度** - 分表策略多样且复杂度不一，使用Merge引擎较为简单但其他方式可能需要应用程序端配合修改代码。 - 相较之下分区操作更为简化并且对应用透明，在创建表格时指定规则即可完成设置。 **四、分表与分区的联系** 1. **目的相似** 两者都是为了提升MySQL在大数据环境中的性能，尤其是在高并发条件下表现更佳。 2. **结合使用可能** 对于那些访问量大并且数据集庞大的场景可以同时采用这两种策略以进一步优化数据库的表现。 3. **不同的应用场景** 如果是小流量但海量的数据，则更适合选择分区；而当遇到既需要处理大量请求又存在巨大数据负载的情况时，分表则更加适用。综上所述，MySQL中的分表与分区都是用于解决大数据量下的性能瓶颈的有效手段。它们通过各自独特的机制来提升数据库的效率和稳定性，具体采用哪种策略取决于实际业务需求及特定的数据特性。

MySQL分区表之LIST分区

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本文介绍了MySQL数据库中LIST分区的概念和使用方法，帮助读者了解如何通过列表值进行数据分割与管理。在MySQL数据库管理系统中使用分区表是一种优化策略，它将大型数据表分割成较小的部分以提高查询效率并简化管理。本案例主要探讨了基于时间的列表分区。首先创建了一个名为`data`的基本表，包含三列：整型ID（id）、12位的时间戳（time）和带有两位小数点的货币值（sarlay）。然后向此表中插入了一些示例数据： ```sql CREATE TABLE data(id int(30), time int(12), sarlay decimal(12,2)); INSERT INTO data VALUES (1, 201911, 10000), (2, 201912, 12000), (3, 201910, 11000), (4, 202001, 13000), (5, 202001, 15000), (6, 202004, 16000), (7, 202004, 17000), (8, 202004, 1800); ``` 接着，我们建立了一个名为`data_list`的列表分区表。该表同样包含三列：id、time和sarlay，并且通过定义为PARTITION BY LIST(time)来根据时间字段值进行数据划分。插入数据时，使用以下语句将原始表中的所有记录转移到了新的列表分区表中： ```sql INSERT INTO data_list SELECT * FROM data; ``` 查询每个分区的详细信息可以通过`INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS`视图实现。例如，可以执行如下SQL命令来获取相关信息： ```sql SELECT table_name, partition_name, partition_description, table_rows FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS WHERE TABLE_NAME = data_list; ``` 删除和添加新的分区使用ALTER TABLE语句完成；在删除时需注意这将永久移除对应的记录。例如，可以执行以下命令来删除2019年10月到12月的分区： ```sql ALTER TABLE data_list DROP PARTITION p0, p1; ``` 增加新月份的数据可以通过添加新的时间区间实现，比如为5月至7月创建一个名为`p6_p8`的新分区。同时，可以使用REORGANIZE PARTITION来拆分或合并现有分区。列表分区特别适用于处理特定值集合的查询操作，因为它能够迅速定位到匹配这些值的具体记录中去。然而，在设计时必须考虑到业务需求和数据分布情况以确保最佳性能表现。例如，若经常根据时间进行查询，则按时间段划分可能更为合适；此外，频繁调整分区也可能影响系统整体性能。总之，合理利用列表分区策略可以显著提高数据库操作效率，并且在处理大量复杂的数据集时尤为关键。

MapReduce分区Partition简介

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MapReduce分区机制是指在Map阶段结束后，数据被划分为不同的区域以便于后续的Reduce任务处理。这一过程对优化大数据处理流程、提高计算效率具有重要作用。 MapReduce的分区Partition介绍在分布式计算领域，Hadoop MapReduce 是一种广泛使用的框架，用于处理大规模数据集。MapReduce模型中的一个关键环节是数据分区（partitioning），它决定了输出的数据如何被分配到不同的 Reduce Task 中进行进一步处理。 **一、数据分区** 当系统配置了多个 Reduce Task 时，数据分区成为 MapReduce 工作流程的关键步骤。默认情况下，如果只有一个 Reduce Task，则所有 Map Task 的输出将汇总到这一个任务中。然而，随着 Reduce Task 数量的增加，Map Task 需要决定其输出应被分配给哪个 Reduce Task 处理。 **2、Partition 默认规则** Hadoop MapReduce 使用 HashPartitioner 作为默认分区策略。具体来说，对于每个 Map 输出的键值对 (key-value pair)，其分区依据是键（key）的哈希值。计算公式为：`(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks`。这里的 `numReduceTasks` 表示 Reduce Task 的总数。这种规则确保了具有相同键的所有数据将被分发到同一个 Reduce Task，从而保证了聚合操作的有效性（即具有同一键的数据聚集在一起处理）。然而，HashPartitioner 并不能保证数据的平均分配，在某些情况下可能导致部分 Reduce Task 处理过多的数据。此外，调整 Reduce Task 数量会改变输出文件的数量： - 数据分区数量大于 Reduce Task 数量时，程序将抛出异常。 - 当两者数量相等时，每个 Reduce Task 负责处理一个分区的数据。 - 如果数据分区数量小于 Reduce Task 数量，则多余的 Reduce Task 不会被分配到任何数据。 **3、分区使用** 在 Hadoop MapReduce 中可以通过 Job 类的 `setNumReduceTasks(int num)` 方法来设置 Reduce Task 的数量，以适应不同的需求。这可以优化系统资源利用，并影响输出文件的形式和大小。 **二、示例** 理解分区原理并结合具体应用案例可以帮助更好地掌握MapReduce的工作流程。例如，在自定义 MapReduce 示例中，我们可能会创建自己的分区类实现特定的逻辑，比如基于键值对中的某种属性进行更均匀的数据分布或满足特殊的处理需求。数据分区是MapReduce框架的核心概念之一，直接影响到作业性能和结果准确性。理解并掌握好这一机制有助于优化大数据处理过程，并提升效率。

OpenWRT 分区知识总结

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本文总结了OpenWRT系统的分区知识，包括常见分区结构、如何查看和修改分区设置等内容，帮助读者更好地理解和管理OpenWRT设备的存储空间。 OpenWRT知识总结（OpenWRT分区）在使用OpenWRT进行路由器固件开发或定制配置的过程中，对系统的分区管理有着重要的意义。理解如何合理规划存储空间对于提升设备性能、确保系统稳定性和优化资源分配至关重要。默认情况下，OpenWRT会将可用的存储空间划分为几个关键部分：用于存放操作系统核心文件和必要的运行时数据的空间（如根目录），以及用户可以用来安装额外软件包或保存个人数据的部分。通过调整这些分区大小，可以根据具体需求来平衡性能与灵活性之间的关系。在进行分区设置前，请确保备份所有重要数据，并仔细阅读官方文档以了解最新建议及最佳实践方法。正确的配置能够帮助您充分利用硬件资源，同时为未来的升级和维护打下坚实基础。

MySQL分库分表技术方案分享

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本分享将深入探讨MySQL数据库在面对海量数据时采用的分库分表技术方案，包括设计原则、实现方法及优化策略，帮助开发者提升系统性能和可扩展性。 **MySQL 架构演变** 随着业务需求的增长和技术的发展，MySQL的架构经历了从单机单库到主从复制再到分库分表的演化过程。 1. **单机单库阶段** 早期应用中数据量较小且操作简单时，所有数据存储在一个单一的MySQL实例里。然而，当数据量和读写请求增多后，这一体系难以应对这些挑战，并且一旦服务器出现问题整个系统将受到影响。 2. **主从架构** 为了解决单点故障以及高负载的问题，在单机模式的基础上引入了主从复制机制：一个数据库作为主要的写入节点（Master），其余的副本库承担读取操作。当主库发生问题时，可以进行切换到备用服务器以保证服务连续性。不过这种架构在处理大规模数据和大量写请求方面仍然存在局限。 3. **分库分表** 面对日益增长的数据量以及更高的性能需求，水平拆分（即分库分表）成为一种解决方案：通过将大数据库分割为多个较小的、独立的小型数据库或表来分散负载。这种方式虽然提升了单个实例的能力并改善了整体系统表现，但也带来了数据路由和一致性维护等方面的挑战。 **分库分表动机与方式** 随着业务的发展，单一数据库难以处理大量数据及频繁的操作请求时，就需要通过垂直切分或者水平切分的方式来缓解压力： - **垂直拆分** 根据业务逻辑将不同的表格分配到多个独立的数据库中或在同一个大表内按活跃程度分离主字段和扩展字段。这样可以简化复杂度却可能导致跨库查询。 - **水平拆分** 依据特定规则（如哈希值、范围等）把数据均匀分布至多组数据库或表之中，每部分仅包含一部分的数据集。这种策略有助于分散负载但需要解决好数据分区与路由问题。 **实现方案** 针对分库分表的实施有两种主要方法： 1. **客户端模式** 应用程序直接连接各个数据库进行操作（如TDDL和sharding-jdbc）。这种方式简单高效，但是可能仅适用于特定编程语言，并且会增加代码复杂度。 2. **代理服务器模式** 利用中间层服务（例如cobar、MyCAT等）来转发请求并提供集中式管理和监控功能。尽管可能会牺牲一些性能表现，但这种方案有利于实现更多的高级特性。 **Sharding-JDBC与Mycat** 轻量级的Java框架sharding-jdbc直接运行于应用程序内作为JDBC驱动使用，无需额外服务支持且易于集成；而MyCAT则是一个重量级的服务端代理程序，在MySQL协议层工作并提供诸如数据路由、事务管理等强大功能。综上所述，随着业务规模扩大及复杂度增加，选择适当的分库分表策略（如客户端模式或代理服务器模式）是解决大数据量下性能和可用性问题的关键。Sharding-JDBC与MyCAT则是目前常见的两种解决方案，并且它们各自具有不同的优势，在不同场景中有着广泛的应用价值。

Spring MVC MyBatis MySQL 分库分表-ShardingJDBC.zip

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本资源包含Spring MVC框架结合MyBatis与MySQL数据库使用的示例代码，并整合ShardingJDBC实现数据分库分表功能。 Spring MVC, MyBatis 和 MySQL 分库分表可以通过 ShardingJDBC 实现。

Oracle分库分表分区学习记录.docx

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本文档详细记录了学习Oracle数据库分库、分表及分区技术的心得和实践过程，旨在帮助技术人员理解和应用这些优化策略以提高大型数据库系统的性能。 Oracle 分库分表分区是数据库优化技术之一，主要用于解决大型数据库中的性能瓶颈问题。通过将数据进行分区、分库或分表操作可以减轻系统负担，并提高查询效率及系统的稳定性和负载能力。一、了解 Oracle 表分区的用途当一张表的数据量不断增大时，会导致查询速度变慢和应用程序性能下降的情况出现。这时可以通过将大表进一步细分为多个小段（即分区），来减少数据库的压力并缩短查询时间。二、数据库分库分表思路面对单张表格数据达到1000万行或10GB以上的规模时，由于查询效率降低而需要考虑对这些大数据量进行切分。这种处理方式可以分为垂直切分和水平切分两种方法： - 垂直切分：根据业务需求将关联度较低的不同表放置在不同的数据库中；或者仅在一个库内通过字段拆分成多个小表。 - 水平切分：当单个应用难以进行更细致的垂直切割，或数据量过大导致性能瓶颈时，则需要采用水平分割技术。此方法包括内部表格划分和跨多数据库/表之间的分配。三、分表与分区的区别将大表拆分为多个小表的操作称为“分表”，其主要针对的是字段值；而“分区”则是指把一张大的逻辑视图数据分布到不同的物理存储空间中，每个部分对应特定的数据范围。虽然从用户角度看仍然是一个整体的表格结构。四、对 PART_MGR_DBA 表进行分析该表包含7个字段信息：TABLE_NAME 代表需要被划分成多个分区的大表名；CREATE_DURATION 和 RETENTION_DURATION 分别表示创建新分区的时间段以及这些分区间保持存在的持续时间；PARTITION_PREFIX 指定了每个新建子区间的名称前缀，而 PARTITION_FORMAT 定义了数据存储格式。此外还有一个关联到具体项目的标识符和描述时间段单位的字段 TERM。总而言之，Oracle 的数据库优化策略包括对表进行分区、拆分库及分割表格等技术手段来应对大规模数据分析带来的挑战，并且可以显著提升系统的整体性能表现。

MySQL高可用的分库分表.pdf

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本PDF文档深入探讨了MySQL数据库实现高可用性的策略与实践，重点介绍了分库分表技术的应用及其在提升系统性能、数据安全性和扩展性方面的作用。 MySQL分库分表是数据库设计中的重要策略，主要包括垂直分表、水平分表、垂直分库和水平分库。 1. **垂直分表**：将一张大表的字段拆分成多个小表，通过字段间的关联进行查询。这种方式可以减少单张数据表的数据量，提高索引效率，并且有助于优化存储空间利用。 2. **水平分表**：根据某种条件（如用户ID、时间等）把记录分散到不同的子表中。它能够有效解决大表带来的性能瓶颈问题。 3. **垂直分库**：将数据库中的不同业务模块拆分成独立的数据库，每个数据库专注于特定的数据类型或功能领域。 4. **水平分库**：根据某种规则（如用户ID、时间等）把数据分散到不同的物理机器上。这种方式可以有效解决单个服务器存储容量和性能限制的问题。这些策略各有优缺点： - 垂直拆分在减少表的数据量方面效果显著，但可能会导致查询复杂性增加。 - 水平拆分能够很好地缓解大表带来的压力，但在数据分布不均的情况下可能导致某些节点负载过高。 - 垂直和水平的数据库分割策略可以单独使用也可以结合使用，以适应不同的业务需求。具体案例中可以看到这些技术被广泛应用于大型网站的数据管理和优化当中。