3个点说清楚分库分表扩容问题

作者: Java架构师追风 454人浏览

3个点说清楚分库分表扩容问题

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分库分表，做到永不迁移数据和避免热点的方法

作者: 程序狗狐狸 355人浏览

分库分表，做到永不迁移数据和避免热点的方法： 基础： 1、数据拆分方式：垂直拆分，水平拆分。 2、垂直拆分：原来就一个数据库，数据量一大了，就拆分为多个数据库。 3、水平拆分：原来是t_order表，拆分成t_order_1、t_order_2、t_order_3、t_order_4。

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云栖开发者沙龙 - 数据库分库分表中间件(杭州站) 业内专家大咖齐聚，期待你的参与

作者: drds_rd 8951人浏览

数据库分库分表Sharding中间件Meetup将于7月27日杭州滨江举办。

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优秀后端架构师必会知识：史上最全MySQL大表优化方案总结

作者: jsjsjjs 2191人浏览

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citus实战系列之三平滑扩容

作者: 小桥河西 1393人浏览

对一个分布式数据库来说，动态扩缩容是不可回避的需求。但是citus的动态扩缩容功能只在企业版中才有。好消息是，citus的分片信息是存储在元数据表里的，通过修改元数据表，我们完全可以在citus社区版上实现动态的平滑扩缩容。

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分库分表后如何部署上线？

作者: 调皮仔3683 861人浏览

很多文章都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线，这篇文章我们来学习一下如何部署吧。

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读书笔记 - 《大型网站系统与Java中间件实践》数据访问层

作者: mapleliang 698人浏览

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MySQL性能管理及架构设计：SQL查询优化、分库分表

作者: whs0668 1748人浏览

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spring boot使用sharding jdbc的配置

作者: dfuwei 2298人浏览

spring boot使用sharding jdbc的配置方式

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传统应用层逻辑分库DB迁移阿里云DRDS+RDS分布式数据库

作者: 马柯 10049人浏览

随着互联网快速发展，我们的结构化关系数据库在高并发、海量数据的情况下面临单机扩展性问题，首先是单机数据库容量瓶颈，单机数据库在业务高速增长的情况下依赖硬件升级也会到达天花板，并且使用成本变得非常高，而且扩展性的复杂性也是比较高，传统数据库扩容往往意味着服务中断，很难做到业务无感知或者少感知。

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水平分库分表的关键问题及解决思路

作者: 调皮仔3683 1411人浏览

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阿里云 DRDS 分库分表二维查询解决方案（RANGE_HASH拆分函数）

作者: knightzxh 3280人浏览

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MySQL大型分布式集群

作者: 调皮仔3683 3200人浏览

着重对数据切分做了细致丰富的讲解，从数据切分的原理出发，一步一步深入理解数据的切分，通过深入理解各种切分策略来设计和优化我们的系统。这部分中我们还用到了数据库中间件和客户端组件来进行数据的切分，让广大网友能够对数据的切分从理论到实战都会有一个质的飞跃。

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