分库分表理解　　　分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发，通常策略有两种：垂直分库，水平拆分　　垂直拆分：是根据业务将一个库拆分为多个库，将一个表拆分为多个表，例如：将不常用的字段和经常访问的字段分开存放，在实际开发由于跟业务关系紧密，所以一般采用水平拆分。　　水平拆分：则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库，来进行维护，

mysql分库分表之第三篇(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fhaizai%2Fp%2F12081107.html)

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一、什么情况下需要分库分表？Mysql单表数据量超过500万条。二、Asp.netCore技术栈，分库分表的解决方案有哪些？1、阿里云的DRDS2、Mycat 数据库分库分表中间件；3、TiDB;三、以上3种解决方案各自的特点：1、阿里云DRDS是收费的商业版，价格稍贵，但是比S

Mysql分库分表方案1.为什么要分表：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等

在我《SpringCloud微服务全栈技术与案例解析》书中，第18章节分库分表解决方案里有对ShardingJDBC的使用进行详细的讲解。之前是通过XML方式来配置数据源，读写分离策略，分库分表策略等，之前有朋友也问过我，有没有SpringBoot的方式来配置，既然已经用SpringBoot还用XML来配置感觉有点不协调。其实吧我个人觉得只

分库分表数据切分　　通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。数据的切分同时还能够提高系统的总体可用性，由于单台设备Crash之后，仅仅有总体数据的某一部分不可用，而不是全部的数据。切分模式　　数据的切分（Sharding）依据其切分规则的类

数据库分库分表前言今天有朋友问到了数据库分库分表，他们都说数据库达到了瓶颈，需要重构，但是毫无头绪，现在做个概念总结（期待后期的实操吗？）会从以下几个方面说起：第一部分：实际网站发展过程中面临的问题。第二部分：有哪几种切分方式，垂直和水平的区别和适用面。第三部分：目前市面有的一些开源产品，技术，它们的优缺点是

1、分库分表很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是

文章从常用的关系型数据库MySQL的分库分表Join分析，再到非关系型ElasticSearch来分析Join实现策略。逐步深入Join的实现机制。