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分库分表真的适合你的系统吗?聊聊分库分表和NewSQL如何选择

曾几何时,“并发高就分库,数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。 面试官喜欢问,博主喜欢写,候选人也喜欢背,似乎已经形成了一个闭环。 但你有没有思考过,分库分表真的适合你的系统吗? 分表 在业务刚刚发展起来的时候,流量全部打到了一个 MySQL 上,用户信息全落到了 user 表。 后来,user 表的数据量越来越大了。 于是,你做了一次垂直拆分,将原来的 user 表拆分成了新的 user 表和 user_details 表。 这样一拆之后,用户的信息分散到两个表,user 表的数据量一下就变小了,user 表数据量过大的问题暂时就解决了。 但随着业务的发展,线上的流量越来越大,单个 MySQL 已经扛不住流量的压力了。 单个库承受不住压力的时候,就需要分库了。 分库 顾名思义,分库就是将一个库拆成多个库,让多个库分担流量的压力。 拆成多个库也意味着进行了分表,也就是说分库一定分表,分表不一定分库。 我们可以根据_偏应用_还是_偏 DB_,将分库分表的实现方式分成三种类型: JDBC 代理模式 DB 代理模式 Sharding On MySQL 的 DB 模式 ...

行如蜗牛,决定入海 | 访 StarRocks 社区大使流木

身处技术创新驱动的时代,只有开放协作才能带来巨大进步,创造非凡成就。 StarRocks 社区的发起和发展,正是立足于各个开发者的“贡献”和“集智”。 流木,物联网领域的大数据开发者,主导将 StarRocks 应用在所在公司多个大数据项目。在 StarRocks 社区记录学习了几百个问答后,他撰写了 7 章 39 节 10 多万字的 “手把手教你玩转StarRocks”系列教程 ,被社区伙伴戏称为“流木大佬”。 在教程中,流木把日常学习和使用 StarRocks 的经验,按照安装部署、数据模型设计、数据导入进行归纳,加入很多使用技巧与避坑指南,以及使用上的拓展内容。 近期,流木接受社区邀请,正式成为 StarRocks 社区大使 。 他如何看待当下的 OLAP 产品,如何走上了社区之路?StarRocks 社区和顺势而为、心怀大海的社区之人流木聊了聊。 ​ 社区大使首先是开发者,谈起“开发者”的身份,你会怎么说? 回答这个问题有些心虚,我不像 StarRocks 很多前辈那样站在技术和时代的前沿领域,对 StarRocks 的代码贡献也不够大。我认为“开发者”是一群很纯粹的人, 心...

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