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自動存儲模式 2022-08-16 11:36:07
sql語句庫中的表 2022-08-16 11:32:58

網頁資料庫分庫

發布時間: 2022-08-06 21:09:57

資料庫分庫、分表有哪些要注意的以及解決辦法

資料庫分庫,分表都是根據業務的需要,注意業務的細節,受影響的時間,你這個問題太寬了

Ⅱ 資料庫分庫,分表有哪些要注意的以及解決辦法

資料庫設計的一個原則就是,一個庫里的表越少越好,一張表裡的欄位越少越好。當然也要看你的UI是怎麼設計的,如果一個頁面只查詢一張表,不涉及到多表連接,那麼無論放在哪個庫里都可以,那就建議分庫。否則就要跨表跨庫查詢,那真是噩夢!

Ⅲ 資料庫分庫和資料庫分離是一個意思嗎什麼情況下用到分庫或分離

不一樣,分庫就是把一個資料庫 分成兩個資料庫。
分離只是把資料庫,從資料庫服務上分離出來,分離以後,你才能拷貝數據文件。

Ⅳ 處理大量資料庫數據時怎麼分區分庫

如果你的資料庫自動分的,那麼任何客戶端驅動都沒有必要去管它。如果是手工分的,那麼不就是訪問不同的庫、不同的表嘛。
還是要搞清楚前一個問題:你怎樣分。這個不清楚,就等於是在給自己「下套」了,在不知道分庫分表的具體含義時來問這個時髦概念如何用EF來實現,無的放矢了。

Ⅳ 資料庫為什麼分庫分表

  • 資料庫涉及各種領域。即使同一領域也有不同需求,且有各種資料庫軟體,分庫是很正常的。一個資料庫內需要各種關系表,來避免冗餘信息,使得資料庫儲存、檢索效率提高。

  • 資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫,它產生於距今六十多年前,隨著信息技術和市場的發展,特別是二十世紀九十年代以後,數據管理不再僅僅是存儲和管理數據,而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型,從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。

  • 在信息化社會,充分有效地管理和利用各類信息資源,是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分,是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。

Ⅵ 資料庫為什麼要分庫分表及實現策略

1 基本思想之什麼是分庫分表?
從字面上簡單理解,就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上,把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表?

資料庫中的數據量不一定是可控的,在未進行分庫分表的情況下,隨著時間和業務的發展,庫中的表會越來越多,表中的數據量也會越來越大,相應地,數據操作,增刪改查的開銷也會越來越大;另外,由於無法進行分布式式部署,而一台伺服器的資源(CPU、磁碟、內存、IO等)是有限的,最終資料庫所能承載的數據量、數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。

分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1 何謂垂直切分,即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來,部署到不同的庫上。例如,我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶資料庫userDB、日誌資料庫logDB等,分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2 何謂水平切分,當一個表中的數據量過大時,我們可以把該表的數據按照某種規則,例如userID散列,進行劃分,然後存儲到多個結構相同的表,和不同的庫上。例如,我們的userDB中的用戶數據表中,每一個表的數據量都很大,就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB:part0DB、part1DB等,再將userDB上的用戶數據表userTable,切分為很多userTable:userTable0、userTable1等,然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表,這要看資料庫中數據量的瓶頸所在,並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據,並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合,那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而如果資料庫中的表並不多,但單表的數據量很大、或數據熱度很高,這種情況之下就應該選擇水平切分,水平切分比垂直切分要復雜一些,它將原本邏輯上屬於一體的數據進行了物理分割,除了在分割時要對分割的粒度做好評估,考慮數據平均和負載平均,後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中,往往是這兩種情況兼而有之,這就需要做出權衡,甚至既需要垂直切分,又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分,我們首先對資料庫進行垂直切分,然後,再針對一部分表,通常是用戶數據表,進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。

4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後,由於數據存儲到了不同的庫上,資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務,將付出高昂的性能代價;如果由應用程序去協助控制,形成程序邏輯上的事務,又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後,難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上,這時,表的關聯操作將受到限制,我們無法join位於不同分庫的表,也無法join分表粒度不同的表,結果原本一次查詢能夠完成的業務,可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額外的數據管理負擔,最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題,這些都可以通過應用程序解決,但必然引起額外的邏輯運算,例如,對於一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable,業務要求查出成績最好的100位,在進行分表之前,只需一個order by語句就可以搞定,但是在進行分表之後,將需要n個order by語句,分別查出每一個分表的前100名用戶數據,然後再對這些數據進行合並計算,才能得出結果。
上述整理於互聯網

sqlserver資料庫的分庫該怎麼實現

sql server 2008資料庫分離操作跟sql server 2005是一樣的,以下具體介紹如何分離sql server 資料庫:
1、打開 sql server 控制台(SQL Server Management Studio),然後登錄。

2、登錄時如果知道sa密碼可以使用「SQL Server身份驗證」模式登錄,如果不知道sa密碼可以使用「windows身份驗證」模式登錄就不需要密碼登錄。而sql server 2008的用戶一般是在安裝的時候自定義的用戶,但也可以使用「windows身份驗證」模式登錄。

3、登錄到控制到中之後,找到【資料庫】點擊展開,然後找到你所需要分離的資料庫名稱。選中資料庫【右鍵】-【任務】-【分離】即可。

附件說明:分離資料庫一般是需要將資料庫拷貝到其他機器或者是移動磁碟時和不需要使用該資料庫的情況下才做資料庫分離。資料庫一旦分離之後所對應的軟體將無法正常使用和打開資料庫。如果需要重新將資料庫還原到資料庫控制台中,選中【資料庫】-【右鍵】-【附加】,找到你所要附件的數據所在的磁碟路徑,選擇以「.MDF」為後綴的文件即可。

Ⅷ 對多城市網站,要不要分資料庫,一個城市一個資料庫,現在一個城市的已作好了,anjuke,soufun有沒分庫

分庫不分庫,各有有缺點.

分表/分庫好處是:
業務量大了,你城市是分庫的,不會對性能影響太大, 畢竟一個城市的數據量, 也是有限的.
如果一個資料庫數據出錯了,也就是一個城市的數據出錯,不會影響其他城市.

缺點在於:
如果你以後要修改程序,增加功能, 要修改資料庫表結構的時候, 如果你有100個城市, 你就要去修改100個資料庫的表.

所以這個樓主要自己權衡一下. 做一下 取捨.

Ⅸ 資料庫為什麼要分庫分表

1 基本思想之什麼是分庫分表?
從字面上簡單理解,就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上,把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表?


據庫中的數據量不一定是可控的,在未進行分庫分表的情況下,隨著時間和業務的發展,庫中的表會越來越多,表中的數據量也會越來越大,相應地,數據操作,增
刪改查的開銷也會越來越大;另外,由於無法進行分布式式部署,而一台伺服器的資源(CPU、磁碟、內存、IO等)是有限的,最終資料庫所能承載的數據量、
數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。

分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1
何謂垂直切分,即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來,部署到不同的庫上。例如,我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶數據
庫userDB、日誌資料庫logDB等,分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2
何謂水平切分,當一個表中的數據量過大時,我們可以把該表的數據按照某種規則,例如userID散列,進行劃分,然後存儲到多個結構相同的表,和不同的庫
上。例如,我們的userDB中的用戶數據表中,每一個表的數據量都很大,就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB:part0DB、
part1DB等,再將userDB上的用戶數據表userTable,切分為很多userTable:userTable0、userTable1等,
然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表,這要看資料庫中數據量的瓶頸所在,並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據,並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合,那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。

如果資料庫中的表並不多,但單表的數據量很大、或數據熱度很高,這種情況之下就應該選擇水平切分,水平切分比垂直切分要復雜一些,它將原本邏輯上屬於一體
的數據進行了物理分割,除了在分割時要對分割的粒度做好評估,考慮數據平均和負載平均,後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中,往往是這兩種情況兼而有之,這就需要做出權衡,甚至既需要垂直切分,又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分,我們首先對資料庫進行垂直切分,然後,再針對一部分表,通常是用戶數據表,進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。

4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後,由於數據存儲到了不同的庫上,資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務,將付出高昂的性能代價;如果由應用程序去協助控制,形成程序邏輯上的事務,又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後,難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上,這時,表的關聯操作將受到限制,我們無法join位於不同分庫的表,也無法join分表粒度不同的表,結果原本一次查詢能夠完成的業務,可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。

外的數據管理負擔,最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題,這些都可以通過應用程序解決,但必然引起額外的邏輯運算,例如,對於
一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable,業務要求查出成績最好的100位,在進行分表之前,只需一個order
by語句就可以搞定,但是在進行分表之後,將需要n個order
by語句,分別查出每一個分表的前100名用戶數據,然後再對這些數據進行合並計算,才能得出結果。

Ⅹ 資料庫為什麼要分庫分表,資料庫分庫分表

1 基本思想之什麼是分庫分表?
從字面上簡單理解,就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上,把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表?


據庫中的數據量不一定是可控的,在未進行分庫分表的情況下,隨著時間和業務的發展,庫中的表會越來越多,表中的數據量也會越來越大,相應地,數據操作,增
刪改查的開銷也會越來越大;另外,由於無法進行分布式式部署,而一台伺服器的資源(CPU、磁碟、內存、IO等)是有限的,最終資料庫所能承載的數據量、
數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。

分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1
何謂垂直切分,即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來,部署到不同的庫上。例如,我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶數據
庫userDB、日誌資料庫logDB等,分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2
何謂水平切分,當一個表中的數據量過大時,我們可以把該表的數據按照某種規則,例如userID散列,進行劃分,然後存儲到多個結構相同的表,和不同的庫
上。例如,我們的userDB中的用戶數據表中,每一個表的數據量都很大,就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB:part0DB、
part1DB等,再將userDB上的用戶數據表userTable,切分為很多userTable:userTable0、userTable1等,
然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表,這要看資料庫中數據量的瓶頸所在,並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據,並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合,那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。

如果資料庫中的表並不多,但單表的數據量很大、或數據熱度很高,這種情況之下就應該選擇水平切分,水平切分比垂直切分要復雜一些,它將原本邏輯上屬於一體
的數據進行了物理分割,除了在分割時要對分割的粒度做好評估,考慮數據平均和負載平均,後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中,往往是這兩種情況兼而有之,這就需要做出權衡,甚至既需要垂直切分,又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分,我們首先對資料庫進行垂直切分,然後,再針對一部分表,通常是用戶數據表,進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。

4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後,由於數據存儲到了不同的庫上,資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務,將付出高昂的性能代價;如果由應用程序去協助控制,形成程序邏輯上的事務,又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後,難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上,這時,表的關聯操作將受到限制,我們無法join位於不同分庫的表,也無法join分表粒度不同的表,結果原本一次查詢能夠完成的業務,可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。

外的數據管理負擔,最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題,這些都可以通過應用程序解決,但必然引起額外的邏輯運算,例如,對於
一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable,業務要求查出成績最好的100位,在進行分表之前,只需一個order
by語句就可以搞定,但是在進行分表之後,將需要n個order
by語句,分別查出每一個分表的前100名用戶數據,然後再對這些數據進行合並計算,才能得出結果。