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数据库:分久必合,合久必分

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本篇内容介绍了“数据库:分久必合,合久必分”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!开源、高性能、生态成熟的 MySQL 是国内应用最广泛的数据库,说 MySQL 见证了中国互联网的成长史,一点也不为过。阿里基于 MySQL 构建了OceanBase;京东、腾讯时至今日也在大规模应用 MySQL。因此,它也理所应得成为了面试官必问、爱问的核心知识点。很多朋友除了对索引、存储原理有疑惑外,当数据量达到一定规模时,MySQL 还会涉及到一个几乎必知必会的核心点——分库分表。画外音:MySQL 是2019年 DB-Engines 评选的最受欢迎数据库,这些年一直在前三甲徘徊。性能瓶颈MySQL是B+树索引,当数据量过大时,索引所消耗的磁盘 IO 越来越多,查询性能下降。高并发情况下,单表数据量过大导致 SQL 性能差,数据库服务器负载太高再次导致性能下降,简直雪上加霜。高可用:微服务架构下,服免费主机域名务化无状态型会导致压力点在数据库上,单机数据库和主从结构已经不能满足需求,同时数据灾备等维护成本也越来越高。安全性:所有不同类型的数据全部存在一个数据库中,当数据库宕机或发生物理性损坏时,容易造成不可估量的损失。画外音:鸡蛋放到不同篮子里。分库分表的核心是数据拆分,分库不一定分表,分表不一定分库。例如,MySQL 单表数据的极限在5000万左右免费主机域名,当数据量超过5000万时,我们就需要分表进行存放数据了。简单来说,就是将一个表结构分为多个表,或者将一个表数据分片后放入多个表。这些表可以放在同一个数据库里,也可以放到不同的数据库中,甚至可以放到不同的数据库实例。数据拆分方式:水平拆分垂直拆分常见方案:客户端分片代理分片支持事务的分布式数据库“数据库:分久必合,合久必分”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注云技术网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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