图解支付系统设计与实现:在线支付系统最核心的概念和设计理念
当数据量大的时间,分库分表是再所难免的。一个经典的面试题是:如果分了100张表,按商户来分表,还是按商户订单号来分表?如果按商户分表怎么解决各表流水数据量平衡问题?如果是按商户订单号来分表,商户想按时间段查询怎么办?解法有很多种。一种典型的解法,就是线上数据库按商户订单号分表,同时有一个离线库冗...
这些年背过的面试题——架构设计篇
高并发写的问题通过基于Hash取模、一致性Hash实现分库分表均匀落盘。业务分配不均导致的热key读写问题,可以根据业务场景进行range分片,将热点范围下的子key打散。具体实现:预先设定主键的生成规则,根据规则进行数据的分片路由,但这种方式会侵入商品各条线主数据的业务规则,更好的方式是基于分片元数据服务器(即每次...
单集群400TB,OceanBase稳定支撑快手核心业务场景|数据量|qps|...
在引入OceanBase前,交易核对场景读写都在MySQL上面,针对大表问题,我们采用传统的分库分表方案,将大表拆成多个小表,将业务读写流量拆分到多个MySQL实例。由于分库分表方案的跨库数据一致性和跨库事务原子性,在复杂和异常情况下容易出现数据不一致问题,导致数据核对时出现不正确的结果。比如:没有退款、扣款金...
不要再分库分表,用TiDB解决数据分析的难题
并且如果要记录的话只能分库分表。这样对用户的业务上来说,快速发展,首先时间不允许,其次对业务的冲击会比较大。业务需要进行分库分表的改造,这个周期会非常长,投入大,产出其实也是比较有限的,严重阻碍了用户的发展。所以用户进行选型选到了PingCAP,服务主要是钱包服务业务,所有的线上服务都会通过钱包来服务。实现了60...
大数据下数据库的分库分表技术选型及相关思路
因此,在我们的方案里,最终还是使用user_id作为分片主键,这样在分库分表查询时,首先会把user_id作为参数传过来。这里需要特殊说明下,选择字段作为分片键时,我们一般要考虑三个因素:数据尽量均匀分布在不同的库或表、跨库查询尽可能少、这个字段值会不会变(这点尤为重要)。
这应该是全网最全的分库分表方案了
第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度->分库和垂直分表(www.e993.com)2024年10月24日。第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够->分库。2、CPU瓶颈第一种:SQL问题,如SQL中包含join,groupby,orderby,非索引字段条件查询等,增加CPU运算的操作->SQL优化,建立合适...
vivo x TiDB ,解决云服务海量数据挑战
这款服务用到了对象存储与文件存储,同时有大量的元数据需要存储。原方案使用了MySQL分库分表的方式,但MySQL实际上还是一个单集群方案,分库分表的业务逻辑需要在业务层实现,这就需要解决复杂的业务逻辑问题。同时,分库分表造成运维十分困难,扩容成本高、扩容耗时间长。基于以上原因,vivo基于TiDB实现了一套...
阿里的分布式数据库OceanBase:帮公司省了几百个亿
数据库的功能大致可以分为两类——OLTP和OLAP。OLTP指“在线事务和交易处理”,也就是“记账”。买家的每一笔支出、商家的每一单销售,在平台上产生的每一条数据都要分门别类记载清楚。OLAP指“在线分析处理”,也就是“数据分析”。分析用户偏好、分析运营数据等能力都位列其中。
JUST技术:CK实现时序数据管理
对于小数据量(几百万到几千万),MySQL是可以搞定的,再大一些就需要分库分表解决了。对时序数据一般按照时间分表,但是这对外部额外设计和运维的工作提出了高要求。显然,这不能满足大数据场景,所以几乎没有人选择这种方案。纵观db-engine上排名前十的时序数据库[2],排除商用的,剩下开源的选择并不多。接下来...
网易马进:DDB从分布式数据库到结构化数据中心的架构变迁
左边这张图是我们数据库的成本曲线。单机数据库随着数据规模和访问规模的提升,成本曲线成长很不线性。例如,我们一旦达到了商务机器成本上线,往上扩容成本就很大。如果使用分库分表分布式数据库,我们能很好的实现存储和查询功能的线性扩展,它的使用方式能达到我们的要求,自然就会得到一个理想的线性曲线。DDB发展历程...