目录1.概述2.系统架构3.MySQL安装配置4.Doris安装配置5.Flink安装配置6.开始同步数据到Doris7.总结1.概述在实际业务系统中为了解决单表数据量大带来的各种问题，我们通常采用分库分表的方式对库表进行拆分，以达到提高系统的吞吐量。但是这样给后面数据分析带来了麻烦，这个时候我们通常试将业务数据库的分库分表同步到数据仓库时，将这些分库分表的数据，合并成一个库，一个表。便于我们后面的数据分析本篇文档我们就演示怎么基于FlinkCDC并结合ApacheDorisFlinkConnector及DorisStreamLoad的两阶段提交，实现MySQL数据库分库分表实时高效的接入到A
转载至我的博客https://www.infrastack.cn，公众号：架构成长指南当我们使用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
背景部门内有一些亿级别核心业务表增速非常快，增量日均100W，但线上业务只依赖近一周的数据。随着数据量的迅速增长，慢SQL频发，数据库性能下降，系统稳定性受到严重影响。本篇文章，将分享如何使用MyBatis拦截器低成本的提升数据库稳定性。 业界常见方案针对冷数据多的大表，常用的策略有以2种：1.删除/归档旧数据。2.分表。 归档/删除旧数据定期将冷数据移动到归档表或者冷存储中，或定期对表进行删除，以减少表的大小。此策略逻辑简单，只需要编写一个JOB定期执行SQL删除数据。我们开始也是用这种方案，但此方案也有一些副作用：1.数据删除会影响数据库性能，引发慢sql，多张表并行删除，数据库压力会更大
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
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
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
我目前正在使用pg_dump备份整个数据库:我知道我可以使用psql来恢复整个数据库，但是有什么方法可以使用查询有选择地恢复表的一部分吗？我能想到的最简单的事情是用psql创建一个临时数据库，从所需的表中读取行，根据主序列键删除冲突的行，然后插入到表中。有更好的方法吗？我需要完整的SQL查询功能。 最佳答案 在我看来，最简单有效的解决方案是:在另一台机器上安装备份服务器，定期或根据需要执行转储/恢复，使用外部数据包装器连接主服务器和备份服务器postgres_fdw.在我的实践中，即使是相对较小的项目，备份服务器也是强制性的。数据复
