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阿里云 DRDS 分库分表二维查询解决方案(RANGE_HASH拆分函数)
现有互联网业务模式下,数据库分库分表已经成为解决数据库瓶颈的一个普遍的解决方案。分库分表有多种好处,比如高容量、大并发等,但是在拆分过程中也引入了一些使用限制,比如多维查询,非拆分键的查询请求会分发到底层所有实例进行查询,性能会大打折扣。 我们来举个例子,最
knightzxh
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RDS_DRDS数据库分配原则
DRDS和RDS适用场景和存储方案选型标准: DRDS适用场景: 1、 读写分离:分散读压力,需要考虑主从复制延迟和分配机制(RDS自带读写数据库代理支持读写分离); 2、 分表分库:解决大数据量场景,分散存储和访问压力; DRDS弊端: 1、 分布式事务问
余传琪
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DRDS异构索引测试
一、 概述 对于DRDS的数据库的分表,查询时SQL中的where条件尽量会带上分库分表键,这样DRDS会将这个查询路由到具体的分库中,以提高查询效率。如果SQL的where条件中没有分库分表键,DRDS会进行一次全表扫描。针对这种场景,DRDS提供了异构索
戴少
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云栖开发者沙龙 - 数据库分库分表中间件(杭州站) 业内专家大咖齐聚,期待你的参与
沙龙介绍 数据库分库分表Sharding中间件Meetup将于7月27日杭州滨江举办,多位阿里云分布式数据库领域核心专家及Apache ShardingSphere创始人亲临现场进行专题演讲,并有众多现在礼品等待你的参与。
PolarDB-X布道师
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正博
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DRDS季度问题修复版发布
信息摘要: DRDS季度问题修复版发布修复功能: 新特性 支持用户查询一张逻辑表下的各个物理分表的数据分布情况,请参考文档统计信息查询类语句; 新增拆分函数 UNI_HASH,能让分库数一样的两张表的 JOIN 保持为非跨库 JOIN,不再受到分表数目的影响;
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创建云数据库(RDS/DRDS)结果表
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是否可以实现这样的配置 前面是drds实例,后端是多台云主机上自建的mysql数据库,实现同样的分库分表功能和读写分离
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