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大厂常用 MySQL 分库分表方案

相信很多程序员对 MySQL 都比较熟悉了,国内大部分互联网公司都选择 MySQL 数据库来支撑自己的业务,当用户量级达到千万级以上后,就需要用到分库分表。

举个例子,

假设某  App 每天活跃用户只有 1 万,每天单表数据量是 1000,然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10,这种情况下的系统,1 年经验的初级程序员就可以搞定。

而随着公司的发展和业务量的增加,数据库中的数据量越来越多,当用户量达到 3 亿人次,日活跃达到 2000 万以上,就面临着以下问题:

1. 数据库的存储资源是有限的,其负载能力也是有限的,单表数据量太大,会极大影响你的 SQL 执行的性能;

2. 数据量越多,对数据的增删改查操作的开销也会越来越大,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫。

所以当出现如上两种情况时,就要用到分库分表了。

大厂面试中也经常被问到:

MySQL 如何处理海量高并发数据?

分库分表常用的解决方案有哪些呢?

如何发挥 MySQL 的最佳性能呢?

把一张大表分成100张小表然后散到 2 个库,则0-49落在第一个库、50-99 落在第二个库,怎么实现?

如果能把 MySQL 相关知识系统的学习一遍,就好了!

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内容丰富,超值收获

       

第 1 天:MySQL 体系架构原理


MySQL 体系架构拆解,深入理解 SQL 执行过程


揭秘常用 MySQL 日志文件类型及作用


熟悉那些绝不能忽视的常用数据文件类型

第 2 天:MySQL 分库分表实战方案


分库分表在拉勾业务系统中的应用


拉勾设计职位信息表时,是如何使用垂直拆分的?


如何使用水平拆分,设计拉勾订单信息表?


千万用户信息下,如何高效拆分用户表?


亿级订单场景下,如何设计订单表方案?


分库分表注意事项:例如事务、跨库表 Join 等问题

第 3 天:MySQL 分库分表编码实战


ShardingSphere 在实际业务的核心作用


Sharding-JDBC 中分库分表、读写分离等必知必会问题


Sharding-JDBC 项目环境搭建 5 个核心过程解析


职位分库业务中 Sharding-JDBC 实际应用方法拆解


避免职位分库业务数据不一致,你必须做对这件事


利用分布式 ID、雪片花等方法,找到避免主键冲突的方法


综合实战(上):职位数据拆表和分库综合应用


综合实战(下):订单数据分库分表综合应用


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启源老师

拉勾高级技术专家

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学完 1 天奖励大厂必备四大框架源码




学完 2 天奖励《大厂面试深度解析文档》




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