分库分表
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分库分表的几种常见形式以及可能遇到的难
在谈论数据库架构和数据库优化的时候，我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是，这些朋友所服务的公司业务量正在（或者即将面临）高速增长，技术方面也面临着一些挑战。让人感到担忧的是，他们系统真的就需要“分库分表”了吗？“分库分表”有那么容易实践吗？为此，笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题，并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。
水平分库分表的关键步骤以及可能遇到的问题
在之前的文章中，我介绍了分库分表的几种表现形式和玩法，也重点介绍了垂直分库所带来的问题和解决方法。本篇中，我们将继续聊聊水平分库分表的一些技巧。
干货丨数据库分库分表基础和实践
在业务数据量比较少的时代，我们使用单机数据库就能满足业务使用，随着业务请求量越来越多，数据库中的数据量快速增加，这时单机数据库已经不能满足业务的性能要求，数据库主从复制架构随之应运而生。
敏态数据难题：传统分库分表的弹性瓶颈与 TDstore 的破局之道
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还在用分库分表？看 TiDB 如何解决海量数据无感扩容难题
近日，一家国产企业级数据库公司PingCAP刚刚获得了2.7亿美元D轮融资，在数据库行业引起了很大反响。
唯品会订单分库分表的实践总结以及关键步骤
1、业务与技术背景 2、解决方法思考 3、拆分方法探讨 4、垂直与水平拆分策略
当当开源 sharding-jdbc，轻量级数据库分库分表中间件
近期，当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc。
Sharding-JDBC 2.0.0 正式发布，分库分表 + 读写分离 + 数据治理一体化解决方案
Sharding-JDBC 2.0.0，在经过3个里程碑的迭代之后终于正式发布。Sharding-JDBC集分库分表、读写分离、分布式主键、柔性事务和数据治理与一身，提供一站式的解决分布式关系型数据库的解决方案。
ES 的跨索引查询有多便利？对比下分库分表、分片更直观
本文介绍Elastic集群架构设计的优越性。。
利用 Mycat 中间件实现 RDS MySQL 的分库分表及读写分离功能
随着移动互联网的兴起和大数据的蓬勃发展，系统的数据量正呈几何倍数增长，系统的压力也越来越大，这时最容易出现的问题就是服务器繁忙，我们可以通过增加服务器及改造系统来缓解压力，然后采用负载均衡、动静分离、缓存系统来提高系统的吞吐量。
分库分表
前文说到大部分的业务场景是读多写少，查询的qps要远高于写入。所以当业务出现查询性能下降时，可以考虑使用主从读写分离。这确实会缓解很长一段时间，如同智齿消炎后的风平浪静，但智齿不拔总有一天你会受不了反复发炎的痛苦，业务也是。查询的性能瓶颈缓解
你分库分表的姿势对么？——详谈水平分库分表
随着后端数据库的存储量级和用户的访问流量越来越大，我们免不了需要对OLTP数据库进行分库分表操作，那么选取一个的水平分库分表方案就显得非常重要。本文详细介绍在水平分库分表中常见的一些误区，以及一些常用的手法，以帮助识别可能存在的问题、少走弯路。
Shopee 是如何进行数据库选型的？
本文系 Shopee 的分布式数据库选型思路漫谈。因为是“漫谈”，可能不成体系，但会着重介绍一些经验以及踩过的坑，提供给大家参考。
如何迁移分库分表中的数据？
前面发过一篇分库分表的文章，展示了批量变更分库分表的方法（详见《如何通过一条 SQL 变更多个分库分表》），这次我们再来聊另一个分库分表相关的话题：如何迁移多个分库分表的数据到其他分库分表，或者将多个分库分表聚合到一个表中。
信也科技数据库访问中间件 DAS 揭秘
“警告”！前方高能！非资深开发人员尽快撤离。请握紧鼠标，抓牢键盘！
面试官：分库分表，真的有必要吗？
关于数据库分库分表的面试题已经是烂大街了，面经小册各路神仙的经验分享也是不绝于耳。当然现有的技术解决方案已经是很成熟了。
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