当我们使用Mysql数据库到达一定量级以后，性能就会逐步下降，而解决此类问题，常用的手段就是引入数据库中间件进行分库分表处理，比如使用 Mycat、ShadingShpere、tddl，但是这种都是过去式了，现在使用分布式数据库可以避免分库分表为什么不建议分库分表呢？分库分表以后，会面临以下问题分页问题，例如：使用传统写法，随着页数过大性能会急剧下降分布式事务问题数据迁移问题，例如：需要把现有数据通过分配算法导入到所有的分库中数据扩容问题，分库分表的数据总有一天也会到达极限，需要增大分片开发模式变化，比如在请求数据时，需要带分片键，否则就会导致所有节点执行跨库跨表查询问题业务需要进行一定取舍，
文章目录分库策略垂直切分垂直分库（专库专用）垂直分表（拆表）优点缺点水平(Sharding)切分水平分表库内分表分库分表优点缺点分表策略hash取模方案range范围区间取值方案映射表方案分库分表问题事务一致性问题跨节点关联查询跨节点分页、排序函数主键避重公共表分库分表工具分库后的查询问题数据迁移停机迁移（一般都不允许）不停机迁移上线TiDB分布式数据架构雪花算法（Snowflake）—唯一ID的生成和管理美团实践数据量在百万以里，可以通过Tina集从库、优化索引等提升性能数据量超过千万，为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，需要进行分库分表分库策略推荐：采用垂直分库&水平分
分库分表后就不能使用自增ID来作为表的主键了，因为数据库自增ID只适用于单机环境，但如果是分布式环境，是将数据库进行分库、分表或数据库分片等操作时，那么数据库自增ID就会生成重复ID，从而导致业务查询上的问题。所以此时，可以使用UUID或雪花ID来作为全局主键ID。1、UUID作为全局IDUUID（UniversallyUniqueIdentifier）是一种全局唯一标识符，它保证在空间和时间上的唯一性。通常由128位的数字组成，采用32位的十六进制数表示，格式为8-4-4-4-12这样的36个字符（32个字母数字字符和4个短横线），例如550e8400-e29b-41d4-a716-4466
这个事情怎么产生的MyCat作为经典的分库分表中间件，在长时间内被广泛认为是管理超大MySQL数据库集合的有效解决方案。近来接到客户需求，需要将MyCat集群迁移到GreatSQL中，并且在一段时间内需要实时从MyCat中同步数据到GreatSQL中，全量同步数据比较容易操作，增量同步有如下两个棘手的问题：多个server，不同的库名字，都要同步到GreatSQL一个库中，即同步关系如下server1:db1.tab->gdb:db.tab;server2:db2.tab->gdb:db.tab;server3:db3.tab->gdb:db.tab;ddl同步多次执行会冲突。当MyCat的表
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这个事情怎么产生的MyCat作为经典的分库分表中间件，在长时间内被广泛认为是管理超大MySQL数据库集合的有效解决方案。近来接到客户需求，需要将MyCat集群迁移到GreatSQL中，并且在一段时间内需要实时从MyCat中同步数据到GreatSQL中，全量同步数据比较容易操作，增量同步有如下两个棘手的问题：多个server，不同的库名字，都要同步到GreatSQL一个库中，即同步关系如下server1:db1.tab->gdb:db.tab;server2:db2.tab->gdb:db.tab;server3:db3.tab->gdb:db.tab;ddl同步多次执行会冲突。当MyCat的表
1前言互联网高速发展带来海量的信息化数据，也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备（比如摄像头或车载设备等）以每天千万级的数据量上报业务数据，电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理，已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的，如何高效存储和访问这些数据，成为一个非常现实且亟待解决的问题。但由于生态系统的完善性，关系型数据库仍然是数据平台核心业务的基石，具有巨大市场。虽然业界存在一批NoSQL数据库，可以天然集成类似分布式分片这样的功能，然而并不具备诸如事务管理等核心功能。面对系统中日益增长的海量数据，业界普遍做法是引入分库分表架构，我们可以整合纵向分库和横向分表的设计方法来应
1前言互联网高速发展带来海量的信息化数据，也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备（比如摄像头或车载设备等）以每天千万级的数据量上报业务数据，电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理，已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的，如何高效存储和访问这些数据，成为一个非常现实且亟待解决的问题。但由于生态系统的完善性，关系型数据库仍然是数据平台核心业务的基石，具有巨大市场。虽然业界存在一批NoSQL数据库，可以天然集成类似分布式分片这样的功能，然而并不具备诸如事务管理等核心功能。面对系统中日益增长的海量数据，业界普遍做法是引入分库分表架构，我们可以整合纵向分库和横向分表的设计方法来应
4分片策略详解分片的目标是将大量数据和访问请求均匀分布在多个节点上，通过这种方式提升数据服务的存储和负载能力。4.1Mycat分片策略详解总体上分为连续分片和离散分片，还有一种是连续分片和离散分片的结合，例如先范围后取模。比如范围分片（id或者时间）就是典型的连续分片，单个分区的数量和边界是确定的。离散分片的分区总数量和边界是确定的，例如对key进行哈希运算，或者再取模。关键词：范围查询、热点数据、扩容连续分片优点：1）范围条件查询消耗资源少（不需要汇总数据）2）扩容无需迁移数据（分片固定）连续分片缺点：1）存在数据热点的可能性2）并发访问能力受限于单一或少量DataNode（访问集中）离散分
文章目录前言准备flink环境docker构建mysql、doris环境数据准备通过FlinkCDCcli提交任务整库同步同步变更路由变更路由表结构不一致无法同步结尾前言在FLinkcdc2.x的版本，各企业做了许多类似的基础功能改造工作（B站2022年企业flinkcdc实践分享）。最近FlinkCDC3.0发布，schema变更自动同步、整库同步、分库分表等增强功能使FlinkCDC3.0在更复杂的数据集成与用户业务场景中发挥作用：用户无需在数据源发生schema变更时手动介入，大大降低用户的运维成本；只需对同步任务进行简单配置即可将多表、多库同步至下游，并进行合并等逻辑，显著降低用户的开
