业界一般数据量超过1000万才需要分表

大数据量下的分表策略：Mycat中间件的使用
最新推荐文章于 2025-11-30 16:29:01 发布
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#MyCat #数据库

当数据量超过1000万行时，通常需要考虑数据库分表以优化性能。Mycat作为一个Java开发的数据中间件，被广泛用于解决大数据分布式存储问题。它允许用户通过安装JDK来运行，提供高效的数据路由、合并及分布式事务处理功能。

业界一般数据量超过1000万才需要分表

需要安装jdk 因为mycat是java开发的

官网 http://mycat.org.cn/

pgsql：分表+去重+大数据量
ImagineDranges的博客
01-18 2143
最近搞了一个项目，需求是将客户导入的csv文件里的数据存入数据库，并且根据id和packed_on去重。 表结构： 1 分表 – 给时间分表加上id packed_on唯一性约束 drop trigger if exists tri_ins_tb_package on tb_package; drop function if exists func_tri_tb_package(); creat...
分库分表设计方案
小太阳啊凯的博客
03-29 2132
一、为什么要分库分表? 随着业务的不断发展，数据量不断增加，因此数据操作，如增删改查的开销也会越来越大，原来基于单库单表的设计已经不能满足存储需求，数据库随时面临爆库风险； 再加上物理服务器的资源有限（CPU、磁盘、内存、IO 等）。最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 二、如何解决? 1、增加存储这只能暂时缓解，但也可能是一种性价比比较高的方案 2、数据实现动静分离，定时备份到达终态数据，缓解存储压力 例: 热数据：3个月内的订单数据，查询实时性较高;(mysql中分库分表) 冷数据A：
千万数据的分库分表(一)
xgocn的专栏
01-31 4335
单表数据量达到1000W以后，就要拆了. 背景情况 用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表. 常用的切分方案 数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者  Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据  表中的数据的逻辑
数据量达到1000w或以上使用分库分表提升数据库操作性能
zouyang920的博客
12-10 2315
数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分 1.ShardingSphere-Jdbc ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架 2、MySQL主从复制 docker配置mysql主从复制 1）创建主服务器所需目录 mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/cnf mkdi
千万数据的mysql分库分表
MrBlackWhite的博客
05-09 1697
单表数据量达到1000W以后，就要拆了. 背景情况 用户表达到了 几千万级别，在做很多操作都比较吃力,.所以，考虑对其进行分表. 常用的切分方案 数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按...
亿级数据量性能优化必备之分库分表
耀的专栏
07-11 1528
每个业务系统根据业务拆分成不同的系统，用不同的数据库，比如客户系统-》客户DB Oracle, 合同系统-》合同DB MySQL 放款系统-》放款DB Postgresql 1.什么情况下分库分表，分库分表解决什么问题 分库分表的好处 1.提升数据的访问速度 2.缓解数据库的压力 3.提升存储容量 消费金融核心系统 客户、账户、商户、产品、放款、还款、合同、信审、资金 拆分这些模块，单独开发，部署 单张表数据量超载 数据水平拆分，分散存储 一张表的数据量达到多少时才分表500...
MySQL数据库之分库分表方案
weixin_71682097的博客
06-10 2906
MySQL数据库之分库分表方案
大厂面试题：分库分表的底层逻辑是啥？
wdjnb的博客
04-25 648
大家好，今天跟大家聊聊分库分表。 什么是分库分表 为什么需要分库分表 如何分库分表？ 什么时候开始考虑分库分表 分库分表会导致哪些问题 分库分表中间件简介 1. 什么是分库分表 分库：就是一个数据库分成多个数据库，部署到不同机器。 ​ 编辑切换为居中 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 分表：就是一个数据库表分成多个表。 ​ 编辑切换为居中 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 2. 为什
小米以及当前公司分库分表的实践
hbnn111的专栏
02-22 954
介绍分库分表之前，要说下数据库架构的演进过程。最早的数据库是单体应用，和我们的业务系统部署在同一个机器上。随着业务发展，数据库和业务系统分开部署，大量的读请求会触发高频次的随机IO，这在一定程度上影响了写请求，且我们的业务几乎都是读多写少，因此数据库演变成了一主多从（也有多主多从，但常用的还是一主多从）的部署方式，且实现了读写分离。写只写主库，读只读从库。
MySQL数据库分库分表策略：水平扩展，应对数据激增
它广泛应用于数据量巨大、业务复杂、并发访问量高的场景中，例如电商、社交网络、金融等领域。 分库分表的主要优势包括： - **提高性能：**通过将数据分布在多个数据库或表中，可以减轻单库单表的压力，提高数据库...
数据量在什么情况下需要分表？
热门推荐
06-13 1万+
为了保证数据库的查询效率，当数据达成一定量时建议进行分表操作1、oracle当oracle单表的数据量大于2000万行时，建议进行水平分拆。2、mysql当mysql单表的数据量大于1000万行时，建议进行水平分拆。具体情况根据数据库服务器的配置和架构有关，仅供参考。...
PostgreSql系列(一)分表实践，大数据量下分类型分月存储
坚持、死磕、重复
11-10 1024
数据库的表继承，面向对象的思想也可以应用在数据库中
mycat2 分库分表
csg103的博客
07-15 1235
mycat2 分库分表
千万数据量数据表分表实践
爱无止
11-20 543
需求比奇小说网 m.biqi.org 对平均 1200w 数据量的数据表进行优化 数据表中有 2016年，2017 年，2018 年，2019 年数据 只查询最近半年的数据 后台增加历史数据查询功能 尽量减少代码改动 数据表 积分日志表 tb_user_points_log 虚拟充值表 tb_order_recharge 虚拟充值执行表 tb_order_recharge_do 注意： ...
MySql一般数据达到千万级的数据就得分库分表
情怀中的释然~
02-23 3100
MySql一般数据达到千万级的数据就得分库分表
Redis服务安装自启动(Windows版)
2509_94199043的博客
11-29 881
一般来说，一些中大型企业都会去采用 Linux 服务器来部署 Redis，而且 Redis 官方并没有提供 [Windows 版本](https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/windows/overviewutm_source=highlight_word_gitcode&word=windows&isLogin=1 "Windows 版本")的安装包。
MySQL数据库的数据文件保存在哪？MySQL数据存在哪里
最新发布
2509_94083514的博客
11-30 773
在安装好MySQL数据库使用一段时间后，会产生许多的数据库和数据。那这些数据库的数据文件存放在本地文件夹的什么位置呢一、默认位置MySQL创建的数据库实际上存储在文件系统的一个特定目录中，该目录通常为MySQL的数据目录。这个目录的默认位置依据操作系统和MySQL的安装方式不同而有所差异。、这个目录通常位于，它可能位于是个隐藏文件夹）**其中“X.X”是MySQL的版本号。目录（每个数据库都有一个与其同名的文件夹，而这个文件夹中包含了该数据库的所有表的文件，而其中的文件代表了数据库中的表。
sqlite多大数据量需要分表
09-27
<think>嗯，用户问的是“sqlite多大数据量需要分表”。首先，我需要理解用户的需求。他们可能正在使用SQLite处理较大的数据集，遇到了性能问题，或者想提前规划如何优化。用户可能想知道在什么数据量级别下应该开始考虑分表，以避免性能下降。 首先，我应该回顾一下SQLite的性能限制。SQLite虽然轻量，但处理大数据时确实有瓶颈。比如，单个数据库文件最大支持281TB，但实际性能受索引、查询复杂度、硬件等因素影响。所以，分表的决策不仅仅取决于数据量大小，还涉及其他因素。 接下来，用户可能想知道具体的分表阈值。根据经验，通常在数据量达到百万级到千万级记录时，查询性能会明显下降，尤其是在没有合适索引的情况下。但需要结合具体情况分析，比如表结构、查询模式、硬件性能等。 然后，我需要考虑用户可能的场景。他们可能正在开发一个应用，数据量逐渐增长，担心未来可能出现性能问题。或者他们已经在处理大数据，遇到了查询慢、锁竞争等问题，需要优化方案。 用户可能没有说出的是，他们可能对如何分表、分表后的管理以及分表带来的复杂性有顾虑。因此，回答中需要提供分表的建议，同时也要提到其他优化手段，比如索引优化、配置调整等，让用户有全面的了解。 还要注意用户可能对分库分表的具体实现方式感兴趣，比如水平分表、垂直分表，以及如何在应用层管理这些分表。此外，是否需要分库，或者是否可以通过其他方式如升级到更强大的数据库来避免分表的复杂性。 最后，确保回答结构清晰，先给出分表的阈值，再详细说明影响因素、分表策略、优化替代方案，以及注意事项。这样用户可以根据自身情况做出决策。</think>SQLite 的分表需求并非单纯由数据量决定，而是**综合性能瓶颈、查询复杂度、硬件资源**等因素的工程决策。以下是系统性分析及决策框架： --- ### **1. 分表的典型阈值（经验参考）** #### **1.1 单表记录量** - **100 万 ~ 1000 万条记录**：开始出现性能拐点（取决于索引设计和查询模式）。 - **1 亿条记录以上**：必须优化（分表或迁移数据库）。 #### **1.2 单文件大小** - **1GB ~ 10GB**：SQLite 仍可处理，但需精细化优化（如 WAL 模式、内存映射）。 - **超过 50GB**：建议分库或迁移至其他数据库（如 PostgreSQL）。 --- ### **2. 触发分表的核心因素** #### **2.1 查询性能下降** - **慢查询**：未命中索引的查询（`EXPLAIN QUERY PLAN` 显示 `SCAN`）。 - **锁竞争**：写操作频繁时，`database locked` 错误增加（WAL 模式可缓解）。 #### **2.2 索引膨胀** - 索引大小超过内存缓存（`PRAGMA cache_size`），导致频繁磁盘 I/O。 #### **2.3 维护成本** - `VACUUM`、`ANALYZE` 等操作耗时过长（超过业务容忍度）。 --- ### **3. 分表策略与实现** #### **3.1 水平分表（按范围/哈希）** - **按时间分表**：适用于日志、监控数据。 ```sql CREATE TABLE logs_2023 (id INTEGER PRIMARY KEY, timestamp DATETIME, message TEXT); CREATE TABLE logs_2024 (id INTEGER PRIMARY KEY, timestamp DATETIME, message TEXT); ``` - **按用户ID哈希分表**：适用于分布式场景。 ```cpp // 示例：哈希取模分表 QString getTableName(int user_id, int num_shards) { int shard_id = user_id % num_shards; return QString("user_data_%1").arg(shard_id); } ``` #### **3.2 垂直分表（字段拆分）** - **冷热分离**：将大字段（如 BLOB、TEXT）拆到独立表。 ```sql -- 主表存储元数据 CREATE TABLE documents (id INTEGER PRIMARY KEY, title TEXT, created_at DATETIME); -- 副表存储大内容 CREATE TABLE document_contents (doc_id INTEGER REFERENCES documents(id), content TEXT); ``` #### **3.3 分库策略** - **按业务模块分库**：如 `orders.db`, `users.db`。 - **按数据生命周期分库**：热库（近期数据）、冷库（历史数据）。 --- ### **4. 分表的代价与替代方案** #### **4.1 分表的代价** - **复杂度增加**：应用层需实现路由逻辑、跨表查询合并。 - **事务限制**：SQLite 的事务仅支持单库，跨表操作需手动保证一致性。 #### **4.2 替代优化方案** - **索引优化**：创建覆盖索引、删除冗余索引。 - **配置调优**： ```sql PRAGMA journal_mode = WAL; -- 提升并发 PRAGMA synchronous = NORMAL; -- 减少刷盘频率 PRAGMA mmap_size = 1073741824; -- 启用内存映射 ``` - **升级数据库**：若数据量持续增长，迁移到 PostgreSQL 或分布式数据库。 --- ### **5. 决策流程图** ```plaintext 数据量 > 1000 万条记录? --> 是 --> 查询性能是否下降? --> 是 --> 是否可优化索引/配置? --> 否 --> 需要分表 ↓ 否 是否频繁锁表? --> 是 --> 需要分表 ↓ 否 是否大字段过多? --> 是 --> 垂直分表 ``` --- ### **6. 典型场景示例** #### **6.1 日志系统** - **问题**：每日新增 100 万条日志，查询缓慢。 - **方案**：按天分表（`logs_2023_10_01`, `logs_2023_10_02`）。 #### **6.2 用户数据表** - **问题**：1000 万用户，查询 `WHERE region = 'Asia'` 缓慢。 - **方案**：按区域哈希分表（`users_0`, `users_1`）。 #### **6.3 时间序列数据** - **问题**：传感器数据每秒 1 万条，单表膨胀。 - **方案**：按月分库（`data_2023_10.db`, `data_2023_11.db`）。 --- ### **7. 注意事项** 1. **基准测试**：使用真实数据和查询压力测试分表效果。 2. **自动化管理**：编写脚本自动创建分表、迁移数据。 3. **监控指标**：跟踪查询延迟、锁等待时间、索引命中率。 --- ### **相关问题** 1. 如何在 Qt 中实现 SQLite 分表的自动路由逻辑？ 2. 分表后如何优化跨表查询的性能？ 3. SQLite 的 WAL 模式对分表场景有何影响？ 4. 如何设计分表策略以避免数据倾斜？ 5. 分表后如何保证事务一致性？
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