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数据库分库分表最佳实践及说明

数据库

【数据库分库分表最佳实践及说明】 
数据库瓶颈不管是IO瓶颈还是CPU瓶颈 ， 最终都会导致数据库的活跃连接数增加 ， 进而逼近甚至达到数据库可承载的活跃连接数的阈值 。在业务service来看 ，  就是可用数据库连接少甚至无连接可用 ， 接下来就可以想象了（并发量、吞吐量、崩溃） 。
IO瓶颈

  • 第一种：磁盘读IO瓶颈 ， 热点数据太多 ， 数据库缓存放不下 ， 每次查询会产生大量的IO ， 降低查询速度->分库和垂直分表
  • 第二种：网络IO瓶颈 ， 请求的数据太多 ， 网络带宽不够 ->分库
CPU瓶颈
  • 第一种：SQl问题：如SQL中包含join,group by, order by ， 非索引字段条件查询等 ， 增加CPU运算的操作->SQL优化 ， 建立合适的索引 ， 在业务Service层进行业务计算 。
  • 第二种：单表数据量太大 ， 查询时扫描的行太多 ， SQl效率低 ， 增加CPU运算的操作 。->水平分表 。


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