随着数据的日益增多，在架构上不得不分库分表，提高系统的读写速度，但是这种架构带来的问题也是很多，这篇文章就来讲一讲跨库/表分页查询的解决方案。架构背景笔者曾经做过大型的电商系统中的订单服务，在企业初期时业务量很少，单库单表基本扛得住，但是随着时间推移，数据量越来越多，订单服务在读写的性能上逐渐变差，架构组也尝试过各种优化方案，比如前面介绍过的：冷热分离、查询分离各种方案。虽说提升一些性能，但是在每日百万数据增长的情况下，也是杯水车薪。最终经过架构组的讨论，选择了分库分表；至于如何拆分，分片键如何选择等等细节不是本文重点，不再赘述。在分库分表之前先来拆解一下业务需求：C端用户需要查询自己所有的订
一、ShardingSphere概述1.1、ShardingSphere概述ApacheShardingSphere是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由JDBC、Proxy和Sidecar（规划中）这3款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。ApacheShardingSphere旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企业核心系统的基石，未来也难
一、MBR分区MBR是MasterBootRecord的缩写，是一种旧的分区表格式，用于在硬盘上标识和管理分区。MBR分区表可以标识最多4个主分区或3个主分区和1个扩展分区。2TB的限制是指，使用MBR分区表格式的硬盘最大只能分区到2TB，因为MBR使用32位的LBA（LogicalBlockAddressing）寻址方式，最大地址只能表示2^32个扇区，每个扇区大小为512字节，因此最大支持的硬盘大小为2TB。为了支持更大的硬盘容量，硬盘制造商和操作系统开发商引入了GPT（GUIDPartitionTable）分区表格式。GPT使用64位LBA寻址方式，可以支持最大容量为9.4ZB（1ZB=
当涉及到Oracle数据库性能优化时，以下是一些重要的方面：SQL查询性能调优。编写高效的SQL查询语句，避免使用不必要的表连接、子查询等。使用适当的谓词和操作符，以减少数据检索的数量。避免在WHERE子句中对列进行函数操作，因为它可能会导致索引无效。使用绑定变量而不是直接在SQL语句中硬编码值，以便在多次执行相同语句时重用已编译的执行计划。索引和表分区：为频繁使用的列创建索引，以加快数据检索速度。使用适当的索引类型，如B树索引、位图索引等，根据不同的查询需求选择最佳索引类型。考虑索引的选择性，以确保它们对查询有意义。对大型表进行分区，将数据分割成更小的逻辑单元，提高查询性能。查询计划和执行计
一、为啥要分库分表在大型互联网系统中，大部分都会选择mysql作为业务数据存储。一般来说，mysql单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，查询效率就会随着数据量的增长而下降。这个时候，就需要对表进行拆分。那么应该怎么拆分呢？通常有两种拆分方法，垂直拆分和水平拆分。先说垂直拆分，这个比较简单，我们可以把原先的一张表根据业务属性拆分成多张表。比如用户表user有很多字段，我们可以新建一张用户属性表user_profile，把一些不常用的字段都拆分到user_profile表里，再用user_id作为外键将两张表关联起来就可以了。再说水平拆分，水平拆分针对的不是表，而是数据。比如订单表，数据
用sqoop导出hiveparquet分区表到mysql确保你已经安装并配置好了Sqoop工具，并且可以连接到Hadoop集群和MySQL数据库。创建一个MySQL表来存储导出的数据。请确保MySQL表的结构与HiveParquet分区表的结构匹配。使用Sqoop的export命令来执行导出操作。以下是一个示例命令：sqoopexport\--connectjdbc:mysql://mysql_host>/database_name>\--usernamemysql_username>\--passwordmysql_password>\--tablemysql_table>\--export
废话不多说，直接上1、先介绍环境，我的hive元数据存在mysql中2、hive元数据表和分区相关的表有哪些（hive的元数据表有很多，另外这图形界面我是用sqlyog连接查看的，你们可以直接进入mysql命令行用语句查效果一样） 在上面所有的表，和分区有关的只有 ①TBLS（这是记录创建表的元数据） ②PARTITION_KEYS(这是记录分区的元数据，其中分区的主键使用外键绑定了TBLS表的主键)所以接下来我们直接向PARTITION_KEYS表中增加一条分区记录即可增加分区前：我们可以看到stu表只有列名相关记录，是没有分区信息的所有分区记录（21、22两张表可以在下面看到是
前言在官方文档的描述中，APIFlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer将在后续版本陆续弃用、移除，所以在未来生产中有版本升级的情况下，新APIKafkaSource和KafkaSink还是有必要学会使用的。下面介绍下基于新API的一些自定义类以及主程序的简单实践。官方案例官方文档地址:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/datastream/kafka/KafkaSource的自定义类自定义反序列化器自定义反序列化器可以以指定的格式取到来源K
目录一、服务器信息二、启动zookeeper和kafka集群2.1、先启动zookeeper集群2.2、再启动kafka集群三、手动调整分区副本3.1、手动调整分区副本的前提条件3.2、手动调整分区副本的示例需求3.3、手动调整分区副本的示例一、服务器信息四台服务器原始服务器名称原始服务器ip节点centos7虚拟机1192.168.136.27broker0centos7虚拟机2192.168.136.28broker1centos7虚拟机3192.168.136.29broker2centos7虚拟机4192.168.136.30broker3二、启动zookeeper和kafka集群2.
