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分库分表

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citus实战系列之三平滑扩容

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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数据库中间件分片算法之hash

Hash分区算法是一种比较典型而且常用的算法。要使用HASH分区算法需要在rule.xml中定义两个部分。

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数据库中间件DBLE学习(二) 学习配置schema.xml

前言 一边有一个经常引诱我让我“娱乐至死”的视频,还有一个不停“鞭策“我让我快点学习的大BOSS。正是有这两种极端的爱才让我常常在自信中明白自己努力的方向。嗯,"人间不值得"! SCHEMA.XML介绍 上一篇写了:数据库中间件DBLE学习(一) 基本介绍和快速搭建,主要介绍快速安装。

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聊一聊分库分表及它生产的一些概念

为什么要分库分表? 随着近些年信息化大跃进,各行各业无纸化办公产生了大量的数据,而越来越多的数据存入了数据库中。当使用MySQL数据库的时候,单表超出了2000万数据量就会出现性能上的分水岭。并且物理服务器的CPU、内存、存储、连接数等资源有限,某个时段大量连接同时执行操作,会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。

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数据库架构演变过程

背景 在互联网初创时期,企业往往采用单体架构去搭建自己的应用系统,但是,随着企业的不断壮大,系统访问量不断随之上升,数据量也急剧增长。数据的存储是首先要解决的问题,在这个大数据时代,数据就是企业的命根子,数据库的单体架构很难满足数据的存储,这时,我们要对数据进行切分,数据的切分又分为垂直切分和水平切分。

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3个点说清楚分库分表扩容问题

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

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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分库分表后如何部署上线?

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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spring boot使用sharding jdbc的配置

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

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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