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关于分库分表

本贴最后更新于 2658 天前，其中的信息可能已经时移世异

最近一个前同事问我分库分表怎么做的，我才想起来这个公司好像没关注过这方面。看了运维，其实是显式的有 3 个库，基于 binlog 订阅，分别给我们业务方、BI 统计、以及模型离线计算。我们为主库。
但是只有一个库吗？然后又看了中间件，发现使用的除了 druid，还有 Cobar。咨询同事，同事说之前用的是 TDDL，不需要关心分库分表，答曰：“需要你 hold 全栈的，数据量一定不需要分库分表。需要分库分表的量级，一定有团队专门负责这部分。” 突然觉得好对。。。
但是了解一些这几个框架的设计思想还是很有必要的。先挖个坑

  • Java

    Java 是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由 Sun Microsystems 公司于 1995 年 5 月推出的。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性。

    3187 引用 • 8213 回帖
  • Cobar
    2 引用 • 10 回帖
  • 数据库

    据说 99% 的性能瓶颈都在数据库。

    340 引用 • 708 回帖
  • 分库分表
    4 引用 • 5 回帖
杭州 位置
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关于分库分表

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    订阅者

    头都大了

  • Vanessa • • 1 赞同
    订阅者 付费者

    需要你 hold 全栈的，数据量一定不需要分库分表。需要分库分表的量级，一定有团队专门负责这部分

    竟无力反驳

  • jin123456bat • • 1

    1、把订单表和用户表分开存储，不管从读还是写上都可以减少 DB 的压力，这是分库，主要原则是业务逻辑分开的表进行分库，最好不要把 2 个关联强度比较大的表分开存储
    2、一般请求订单数据都是通过订单号来解决，假设订单正好是数字，订单号为 20170822123 是单数，存储在 order_A 表中，20170822124 是双数，存储在 order_B 表中，同理可以分多个表，每个数据表的数据量会比以前小很多，比较麻烦的是查询列表的时候，需要从每个表中都查出一些数据，然后在做排序，然后在分页等等，比较麻烦，因为从多个表中拿出来的数据不一定是排序好了的，这个主要看需求和设计，实现方式尽量和设计保持一致，这是分表，

    上面 2 种是从逻辑上进行的分离，需要自己改代码，也可以使用第三方中间件比如 mycat 之类的实现，

    1 回复
  • crick77 •
    作者

    如果根据单双数区分，那么如果我需要查询最近几天的订单分页显示，还需要关联查询？

crick77
天行健 男儿当立志 杭州
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    Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架。Spark 拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce 的算法。

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  • abitmean

    有点意思就行了

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    各种网址链接、内容导航。

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    Cloud Foundry 是 VMware 推出的业界第一个开源 PaaS 云平台，它支持多种框架、语言、运行时环境、云平台及应用服务，使开发人员能够在几秒钟内进行应用程序的部署和扩展，无需担心任何基础架构的问题。

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    Git 是 Linux Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。

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