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MySQL性能管理及架构设计:SQL查询优化、分库分表

SQL查询优化、分库分表

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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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阿里云 DRDS 分库分表二维查询解决方案(RANGE_HASH拆分函数)

现有互联网业务模式下,数据库分库分表已经成为解决数据库瓶颈的一个普遍的解决方案。分库分表有多种好处,比如高容量、大并发等,但是在拆分过程中也引入了一些使用限制,比如多维查询,非拆分键的查询请求会分发到底层所有实例进行查询,性能会大打折扣。

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MySQL大型分布式集群

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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