mysql分库分表教程
社区干货
提升数据决策时效,火山引擎DataLeapCDC分库分表能力升级!
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群近日,大数据研发治理套件DataLeap数据集成更新CDC分库分表能力,可做到将多个实例的多个数据库的多个分表同步到目标端的一个表中,先离线同步,然后实时同步。适用于分库分表场景。同时,支持将 MySQL 同步到EMR-Doris、EMR-Starrocks、LAS,助力将最新的数据以最快且最低的带宽成本同步到目标库,辅助业务数据分析准确、提效 CDC(Change...
如何构建企业内的 TiDB 自运维体系
# 1 前言得物 App 从创立之初,关系型数据库一直使用的开源数据库产品 MySQL。和绝大部分互联网公司一样,随着业务高速增长、数据量逐步增多,单实例、单库、单表出现性能瓶颈和存储瓶颈。从选型和架构设计角度来看这很符合发展规律,一开始没必要引入过于复杂的架构导致资源成本和开发成本过高,而是逐步随着业务发展速度去迭代架构。为了应对这些问题,我们采取了诸多措施如单库按业务逻辑拆分成多个库的垂直拆分,分库分表的水平拆...
Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践
不需要像 MySQL 一样手动分库分表或借助第三方组件;3. 速度快:各分片并行计算,检索速度快;4. 全文检索:多项针对性优化,比如通过各种分词插件支持多语言全文检索,通过语义处理提高准确性;5. 丰富的数据分析功能。... (这是搜索里的召回步骤,还会按算法进行精排)。
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Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践
不需要像 MySQL 一样手动分库分表或借助第三方组件;3. 速度快:各分片并行计算,检索速度快;4. 全文检索:多项针对性优化,比如通过各种分词插件支持多语言全文检索,通过语义处理提高准确性;5. 丰富的数据分析功能。... (这是搜索里的召回步骤,还会按算法进行精排)。、Doris、StarRocks、Elasticsearch、ByteHouse 云数仓版(ByteHouse CDW)、ByteHouse 企业版(ByteHouse CE) 数据源的库表/索引中。 1 关键步骤概述目标表创建:将源端表数据写入到目标表中,目标表创建可以是以下三种方式:已有表:手动在目标数据库环境中,已创建好源端同名表来接收数据,此时方案步骤执行时,将跳过建表的流程。 自动建表:...
功能发布记录(2023年)
本文为您介绍 2023 年大数据研发治理套件 DataLeap 产品功能和对应的文档动态。 2023/12/21序号 功能 功能描述 使用文档 1 数据集成 ByteHouse CDW 离线写入时,支持写入动态分区; HBase 数据源支持火山引擎 HBase 数据库标品数据源配置; Doris 数据源新增支持离线读取 Doris 数据; 新增 VeDB 数据源配置,支持离线读取和写入 VeDB 数据; 新增火山引擎 TLS 数据源配置 实时整库、分库分表同步解决方案,新增支持写入 ByteHous...
手动创建数据备份
本文介绍手动创建数据备份的操作步骤。 前提条件已创建实例且实例处于运行中状态。具体操作,请参见创建实例。 手动创建数据库备份登录云数据库 MySQL 版控制台。 在顶部菜单栏的左上角,选择实例所属的项目和地域。... MySQL 实例是否为运行中的状态。 确认备份的实例为主实例,只读节点无法备份。 确认备份期间未执行 DDL 操作,避免锁表导致备份失败。 表数量超过 60w 将无法进行备份,表数量过多的时候建议进行分库。 若排查之后仍出...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
MySQL 和 PG 都是关系型数据库的 Top5。这就意味着,如果我们想做一款数据库产品,大概率永远都绕不过 MySQL 和 PG 的生态。所以我们如果要做个数据库产品,不要想着完全自成一套,还是要把兼容 MySQL 和 PG 生态放在高... 又或者可以分库分表等等。那样的话,我们又绕回到第一个问题 ,要使用中间件支持,又会遇到一些限制。第三点是传统单机数据库在部署和使用上可能会存在跨机房的问题,我们可能要在 RPO 和性能之间取得 tradeoff。既...
功能发布记录(2024年)
分库分表解决方案中的离线任务配置调度时,新增支持选择独享调度资源组;ByteHouse CE、Elasticsearch、全托管 StarRocks 目标表支持解决方案自动创建目标表结构。 实时采集方案新增支持 EMR Hive 为目标端。 数据集... 实时分库分表解决方案中,支持 MySQL2ByteHouse CDW 通道配置 DDL 策略、新增 Mongo 数据源实时分库分表解决方案通道; 实时数据采集方案新增支持 DataSail(内置 Topic)、Kafka、BMQ 读取,Kafka、BMQ 写入,目标表支持...
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
最终我们挑选了 MySQL 来推进到下一步。## MySQL 的理论可行性- 可以支持 Key-Value(后续简称 KV 模型)或者 Key-Column-Value(后续简称 KCV 模型)的存储模型,聚集索引 B+树排序访问,支持基于 Key 或者 Key-Column 的 Range Query,所有查询都走索引,且避免内存中重排序,效率初步判断可接受。- 中台内的其他系统,最大的 MySQL 单表已经到达亿级别,且 MySQL 有成熟的分库分表解决方案,判断数据量可以支持。- 在具体使用...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
最大的MySQL单表已经到达亿级别,且MySQL有成熟的分库分表解决方案, **判断数据量可以支持。**===================================================================== **●**在具体使用场景中,对于写入的效率要求不高,因为大量的数据都是离线任务完成, **判断MySQL在写入上的效率不会成为瓶颈。**======================================================================= 