MySQL的主从复制、主从延时优化、读写分离、分区、分表、分库、分片

最新推荐文章于 2024-06-02 22:32:10 发布
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#MySQL的主从复制 #主从延时这么长，要怎么优化 #读写分离 #分区、分表、分库、分片

本文深入解析MySQL的主从复制原理，探讨如何优化主从延时，讲解读写分离的理论知识，以及数据库分区、分表、分库、分片的技术细节。

MySQL的主从复制原理：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_32534441/article/details/88632458

MySQL主从延时这么长，要怎么优化？
https://blog.youkuaiyun.com/qq_32534441/article/details/88632469

mysql读写分离理论知识：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_32534441/article/details/88632609

数据库分区、分表、分库、分片：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_32534441/article/details/89021471

了解：
Amoeba实现mysql读写分离：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_32534441/article/details/88633311
MySQL数据库: InnoDB Cluster高可用方案：为什么说它是传统主从复制的终结者？
sg_knight的专栏
05-09 853
文章探讨了传统主从架构在数据库高可用性方面的局限，并介绍了MySQL InnoDB Cluster的显著优势。通过某电商平台双十一期间的故障案例，文章揭示了传统架构在故障切换、数据同步和资源利用等方面的不足。InnoDB Cluster通过自动故障切换、零数据丢失保障和多主写入能力，显著提升了数据库的可用性和性能。文章还详细介绍了InnoDB Cluster的部署、性能测试、企业级功能、迁移方案、适用场景和调优技巧，最终展示了其在实际应用中的成功案例和显著效果，为高可用数据库架构提供了新的解决方案。
mysql分表与分区、主从复制
weixin_41111189的博客
10-27 678
1.分区的工作原理 对用户而言，分区表是一个独立的逻辑表，但mysql底层将其分成了多个物理子表，每一个分区都是一个独立的子文件； 分区不需要改动原先的sql语句。 创建表时使用partition by子句定义每个分区存放的数据，执行查询时，mysql优化器会过滤那些没有我们需要查询的数据的分区，这样只需要查询有我们需要数据的分区即可。 分区的主要目的是将数据按一个较粗的粒度分在不同的表中...
mysql 主从复制 主从延迟 分库分表 分区
进化的深山猿
03-11 568
为甚分库分表？ 先集群：主从，且读写分离。 分表：数据量过大 查询慢 锁事物冲突。一般先垂直分，再考虑水平分 分库：机器的写压力大，并发量数千级别，读压力大，太多slave 分库分表后：降低磁盘使用率 单表数据量少 并发冲突低 主从复制延迟解决：show status查看 Seconds_Behind_Master，可以看到从库复制主库的数据落后了几 ms 打开MySQL的并行复制：多个库并...
笔记：MYSQL 大数据查询效率优化，分表，分库，读写分离（主从数据库）
qq_36470908的博客
03-15 2014
1.分表（一个数据库）：解决单表数据量过大，数据查询的效率问题（一张表大约能支持1000w条数据，字段越多就越少） 1.1 5年数据预算，计算出大概需要 x 张表  1.2 为了可扩展性考虑，我们计划生成 2x 张表 1.3 利用一致性hash值，进行数据插入，一般用用户主键id操作，hash(id)%2x -----尽量保证同一用户数据在一张表里面       2.分库（多个数据库）：解决单台数...
数据库主从复制,读写分离,负载均衡,分表分库的概念 没用
weixin_34327761的博客
05-20 186
谢邀，这是个好问题，而且这个问题好在即使概念非常容易理解，但是这几个不同的概念细节太多太多，而且理解了概念，自己要用，又需要做很多的调研评估和开发工作。作为在这个领域爬坑多年的人，我这里就先介绍下概念，再提供几个开源工具和云服务吧。先来说这些架构解决的问题吧，传统数据库如Mysql（以下工具也会以Mysql为主），存在的问题就是单机部署，单进程，这样就存在一些问题：资源利用不灵活，有可能cpu的性...
MySql主从复制及延迟
行而不辍，未来可期 - King
11-27 630
主从延迟问题又称为“过期读”问题，是数据一致性问题；另外，对于MySQL数据库来说，任何时刻尽量不允许大事务的执行；若要执行，则将大事务拆成一个个小的子事务来执行，这是最基本心法口诀。
MYSQL优化-分表分库、主从复制、读写分离
weixin_30686845的博客
06-24 168
一、垂直拆分 　　垂直拆分就是要把表按模块划分到不同数据库表中（当然原则还是不破坏第三范式） 二、水平拆分 　　垂直切分只是把表按模块划分到不同数据库，但没有解决单表大数据量的问题，而水平切分就是要把一个表按照某种规则把数据划分到不同表或数据库里。 　　Scale-up与Scale-out区别 　　　　Scale Out是指Application可以在水平方向上扩展。一般对数据中心的应用...
MySQL主从篇：死磕主从复制中数据同步原理与优化
Java技术攻略的博客
03-16 1898
不论任何技术栈，但凡一提高可用、高性能、高稳定这些词汇，必然会牵扯到集群、主从架构的概念，如任何技术栈中都会有，而MySQL中同样不例外，官方也提供了主从架构的支持，通过调整多个MySQL节点的配置信息，即可将一个节点的数据同步给另一个或多个节点，但这种方式同步的是所有数据！有人也许会疑惑：为什么要同步所有数据呀？难道不能对数据作分片，不同的节点同步不同的数据嘛？
MySQL的主从和分库分表
沙漏
03-21 889
主从分离： 多读少些的场景 MySQL 1）主从复制使用的是binlog 异步的方式 MySQL 的主从复制是依赖于 binlog 的，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上二进制日志文件。主从复制就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上，一般这个过程是异步的，即主库上的操作不会等待 binlog 同步的完成。主从复制的过程是这样的：首先从库在连接到主节点时会创建一个 IO 线程，用以请求主库更新的 binlog，并且把接收到的 binlog 信息写入一个叫做 rel
mysql分片库分页查询_Mysql分库分表
weixin_39719127的博客
02-08 1034
一、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吧(并发量、吞吐量、崩溃)。1、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，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 ->分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求...
mysql面试之分库分表总结
y516369的博客
06-02 1466
（2）Sharding-JDBC通过规则配置 t_order_$->{order_id % 2 + 1}，知道了当order_id为偶数时，应该往t_order_1表插数据，为奇数时，往t_order_2插数据。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，分区后，表还是一张表，但数据分散到各个分散的位置了。（4）定义t_order分片策略，order_id为偶数的数据落在t_order_1，为奇数的落在t_order_2，分表策略的表达式为。
【Mysql性能优化四】数据表的设计和读写分离技术
littlecolor
05-30 1926
mysql优化可以从子查询，数据类型和索引等多个方面进行优化。这些都是从sql语句的方向进行考虑的。当我们的sql语句没有优化的空间的时候， 我们就必须从其他方面来考虑进行数据库性能优化了。 数据表设计范式化和反范式化范式化是指我们在设计表时要遵循数据库设计的三个范式，通常要符合第三范式：表中的列之间不能存在传递依赖。 但这并不是一定的。为了查询效率考虑，把原本符合范式化的表设计适当增加冗余，以空间
mysql读写分离延时_MYSQL的读写分离主从延时问题
weixin_36206609的博客
01-28 109
如何实现 MySQL 的读写分离？其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。MySQL 主从复制原理的是啥？主库将变更写入 binlog 日志，然后从库连接到主库之后，从库有一个 IO 线程，将主库的 binlog 日志拷贝到自己本地，写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继...
mysql如何减少主从复制延迟
weixin_34347651的博客
04-16 373
mysql如何减少主从复制延迟:如果延迟比较大，就先确认以下几个因素：1. 从库硬件比主库差，导致复制延迟2. 主从复制单线程，如果主库写并发太大，来不及传送到从库，就会导致延迟。更高版本的mysql可以支持多线程复制3. 慢SQL语句过多4. 网络延迟5. master负载主库读写压力大，导致复制延迟，架构的前端要加buffer及缓存层6. slave负载...
数据库水平切分的实现原理解析——分库，分表，主从，集群，负载均衡器（转）...
weixin_34148340的博客
01-30 944
第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。 水平切分数据库：可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了宕机造成的损失； 负载均衡策略：可以降低单台机器的访...
Mysql主从基本原理，主要形式以及主从同步延迟原理 (读写分离)导致主库从库数据不一致问题的及解决方案
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helloxiaozhe的博客
03-13 4万+
Mysql主从基本原理，主要形式以及主从同步延迟原理 (读写分离)导致主库从库数据不一致问题的及解决方案一、主从数据库的区别从数据库(Slave)是主数据库的备份，当主数据库(Master)变化时从数据库要更新，这些数据库软件可以设计更新周期。这是提高信息安全的手段。主从数据库服务器不在一个地理位置上，当发生意外时数据库可以保存。(1) 主从分工其中Master负责写操作的负载，也就是说一切写的操...
MySQL 大表优化方案，收藏了细看！
Enmotech的博客
04-10 565
当 MySQL 单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMALL
数据库分区、分表、分库，读写分离
liangz的专栏
02-23 7835
转载自：http://www.cnblogs.com/bluebluesky/articles/6475779.html、http://www.cnblogs.com/bluebluesky/articles/6475779.html、https://www.cnblogs.com/wade-luffy/p/6096578.html、http://blog.youkuaiyun.com/mchdba/arti...
数据库——MySQL读写分离后的延迟解决方案
小诚信驿站
05-22 7528
背景： 根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片（实例）4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。 基于上篇我进行了分库分表是对于性能有很大的提高，分库分表实践和中间件的引申 我这里讲解的例子是目前4主8从库（12个实例），以下每个实例都会称为分片。单个分片配置mysql版本5.7.19（一会说明不...
Mysql主从复制与读写分离分库分表代码汇总
最新发布
12-21
MySQL主从复制与读写分离（Read-Write Splitting）通过数据库层面的设计可以提高系统的性能和容错性。这里是一个简化的代码和概念概述： 1. **主从复制**: - **在Master（主）服务器上设置**: 在my.cnf配置文件中开启二进制日志(`binlog`)和二进制日志同步(`replicate-do-db`), 还需要创建复制用户: ```ini [mysqld] log-bin=mysql-bin server-id = 1 replicate-do-db = your_database [mysqld-repl] user = 'repl_user' password = 'password' ``` - **启动复制进程**: 使用命令行工具如 `mysqladmin` 启动复制服务。 2. **读写分离**: - **在Slave（从）服务器上配置**: 设置`read_only`为`true`, 并监听特定端口专门用于读操作: ```ini [mysqld] read_only = true port = 3307 ``` - **客户端连接管理**: 使用DNS轮询、第三方软件（如ProxySQL、Galera Cluster）或编程语言（如PHP的mysqli_connect_with_dbconfig）动态选择读取源。 3. **分库分表**: - **设计策略**: 根据业务需求设计数据分片规则，例如按地域、时间戳或用户ID。这通常在应用层面上完成。 - **数据库设计**: 数据库结构可以包含哈希函数或范围索引来对应不同的表或库。 - **代码示例（使用Python的MySQL连接池）**: ```python from pymysql.cursors import DictCursor pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool( pool_size=5, host=['slave1', 'slave2'], # 读库列表 database='your_database', user='repl_user', password='password', cursorclass=DictCursor) def get_conn(): return pool.get_connection() conn = get_conn() cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM your_table WHERE id > some_hash_value') # 示例查询 ```
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