本文介绍: 在执行了分库分表之后,难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上,这时,表的关联操作将受到限制,我们无法join位于不同分库的表,也无法join分表粒度不同的表,结果原本一次查询能够完成的业务,可能需要多次查询才能完成。2、分表和分区不矛盾,可以相互配合的,对于那些大访问量,并且表数据比较多的表,我们可以采取分表和分区结合的方式,访问量不大,但是表数据很多的表,我们可以采取分区的方式等。最后,对于表中的无效数据,我们可以考虑使用数据清理工具来清理数据,以便只查询时间区间内的有效数据。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题。
首先,我们可以考虑对数据进行分区,以便更快速地进行查询。此外,我们还可以对查询和插入操作进行优化,以减少查询和插入时长。
其次,对于后续业务需求的扩展,我们可以通过使用设计模式来避免表中新增字段对系统的影响。例如,我们可以使用装饰器模式来动态添加功能,而不是直接在表中添加字段。
最后,对于表中的无效数据,我们可以考虑使用数据清理工具来清理数据,以便只查询时间区间内的有效数据。这可以提高查询效率,并减少数据存储的空间占用。
评估表数据体量
我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量,接下来让我们分别展开来看看
出现问题的原因
如何解决单表数据量太大,查询变慢的问题
方案一:数据表分区
方案二:数据库分表
分区分表的联系
分库分表存在的问题
以上三种方案我们如何选型
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