整个数据库的dmp文件能拆分出表吗

可以。

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照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）切分。垂直切分一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面， 垂直切分的优缺点介绍：

优点：拆分后业务清晰，拆分规则明确。系统之间整合或扩展容易。数据维护简单。

缺点：部分业务表无法join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高。事务处理复杂。由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平拆分来做解决。水平切分相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，水平切分的优缺点介绍：拆分规则抽象好，join *** 作基本可以数据库做。

不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。应用端改造较少。提高了系统的稳定性跟负载能力。拆分规则难以抽象。分片事务一致性难以解决。数据多次扩展难度跟维护量极大。跨库join性能较差。垂直切分和水平切分共同的特点和缺点有：引入分布式事务的问题。跨节点Join的问题。跨节点合并排序分页问题。多数据源管理问题。

高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。

在过往的面试中，如果候选人做过高并发的项目，我通常会让对方谈谈对于高并发的理解，但是能系统性地回答好此问题的人并不多。

大概分成这样几类：

1、对数据化的指标没有概念 ：不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统？分不清并发量和QPS，甚至不知道自己系统的总用户量、活跃用户量，平峰和高峰时的QPS和TPS等关键数据。

3、理解片面，把高并发设计等同于性能优化 ：大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容，却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。

4、掌握大方案，却忽视最基本的东西 ：能讲清楚垂直分层、水平分区、缓存等大思路，却没意识去分析数据结构是否合理，算法是否高效，没想过从最根本的IO和计算两个维度去做细节优化。

这篇文章，我想结合自己的高并发项目经验，系统性地总结下高并发需要掌握的知识和实践思路，希望对你有所帮助。内容分成以下3个部分：

高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击，这些手段好比 *** 作流量，能让流量更平稳地被系统所处理，带给用户更好的体验。

我们常见的高并发场景有：淘宝的双11、春运时的抢票、微博大V的热点新闻等。除了这些典型事情，每秒几十万请求的秒杀系统、每天千万级的订单系统、每天亿级日活的信息流系统等，都可以归为高并发。

很显然，上面谈到的高并发场景，并发量各不相同， 那到底多大并发才算高并发呢？

1、不能只看数字，要看具体的业务场景。不能说10W QPS的秒杀是高并发，而1W QPS的信息流就不是高并发。信息流场景涉及复杂的推荐模型和各种人工策略，它的业务逻辑可能比秒杀场景复杂10倍不止。因此，不在同一个维度，没有任何比较意义。

2、业务都是从0到1做起来的，并发量和QPS只是参考指标，最重要的是：在业务量逐渐变成原来的10倍、100倍的过程中，你是否用到了高并发的处理方法去演进你的系统，从架构设计、编码实现、甚至产品方案等维度去预防和解决高并发引起的问题？而不是一味的升级硬件、加机器做水平扩展。

此外，各个高并发场景的业务特点完全不同：有读多写少的信息流场景、有读多写多的交易场景， 那是否有通用的技术方案解决不同场景的高并发问题呢？

我觉得大的思路可以借鉴，别人的方案也可以参考，但是真正落地过程中，细节上还会有无数的坑。另外，由于软硬件环境、技术栈、以及产品逻辑都没法做到完全一致，这些都会导致同样的业务场景，就算用相同的技术方案也会面临不同的问题，这些坑还得一个个趟。

因此，这篇文章我会将重点放在基础知识、通用思路、和我曾经实践过的有效经验上，希望让你对高并发有更深的理解。

先搞清楚高并发系统设计的目标，在此基础上再讨论设计方案和实践经验才有意义和针对性。

高并发绝不意味着只追求高性能，这是很多人片面的理解。从宏观角度看，高并发系统设计的目标有三个：高性能、高可用，以及高可扩展。

1、高性能：性能体现了系统的并行处理能力，在有限的硬件投入下，提高性能意味着节省成本。同时，性能也反映了用户体验，响应时间分别是100毫秒和1秒，给用户的感受是完全不同的。

2、高可用：表示系统可以正常服务的时间。一个全年不停机、无故障；另一个隔三差五出线上事故、宕机，用户肯定选择前者。另外，如果系统只能做到90%可用，也会大大拖累业务。

3、高扩展：表示系统的扩展能力，流量高峰时能否在短时间内完成扩容，更平稳地承接峰值流量，比如双11活动、明星离婚等热点事件。

这3个目标是需要通盘考虑的，因为它们互相关联、甚至也会相互影响。

比如说：考虑系统的扩展能力，你会将服务设计成无状态的，这种集群设计保证了高扩展性，其实也间接提升了系统的性能和可用性。

再比如说：为了保证可用性，通常会对服务接口进行超时设置，以防大量线程阻塞在慢请求上造成系统雪崩，那超时时间设置成多少合理呢？一般，我们会参考依赖服务的性能表现进行设置。

再从微观角度来看，高性能、高可用和高扩展又有哪些具体的指标来衡量？为什么会选择这些指标呢？

221 性能指标

通过性能指标可以度量目前存在的性能问题，同时作为性能优化的评估依据。一般来说，会采用一段时间内的接口响应时间作为指标。

1、平均响应时间：最常用，但是缺陷很明显，对于慢请求不敏感。比如1万次请求，其中9900次是1ms，100次是100ms，则平均响应时间为199ms，虽然平均耗时仅增加了099ms，但是1%请求的响应时间已经增加了100倍。

2、TP90、TP99等分位值：将响应时间按照从小到大排序，TP90表示排在第90分位的响应时间， 分位值越大，对慢请求越敏感。

3、吞吐量：和响应时间呈反比，比如响应时间是1ms，则吞吐量为每秒1000次。

通常，设定性能目标时会兼顾吞吐量和响应时间，比如这样表述：在每秒1万次请求下，AVG控制在50ms以下，TP99控制在100ms以下。对于高并发系统，AVG和TP分位值必须同时要考虑。

另外，从用户体验角度来看，200毫秒被认为是第一个分界点，用户感觉不到延迟，1秒是第二个分界点，用户能感受到延迟，但是可以接受。

因此，对于一个 健康 的高并发系统，TP99应该控制在200毫秒以内，TP999或者TP9999应该控制在1秒以内。

222 可用性指标

高可用性是指系统具有较高的无故障运行能力，可用性 = 正常运行时间 / 系统总运行时间，一般使用几个9来描述系统的可用性。

对于高并发系统来说，最基本的要求是：保证3个9或者4个9。原因很简单，如果你只能做到2个9，意味着有1%的故障时间，像一些大公司每年动辄千亿以上的GMV或者收入，1%就是10亿级别的业务影响。

223 可扩展性指标

面对突发流量，不可能临时改造架构，最快的方式就是增加机器来线性提高系统的处理能力。

对于业务集群或者基础组件来说，扩展性 = 性能提升比例 / 机器增加比例，理想的扩展能力是：资源增加几倍，性能提升几倍。通常来说，扩展能力要维持在70%以上。

但是从高并发系统的整体架构角度来看，扩展的目标不仅仅是把服务设计成无状态就行了，因为当流量增加10倍，业务服务可以快速扩容10倍，但是数据库可能就成为了新的瓶颈。

像MySQL这种有状态的存储服务通常是扩展的技术难点，如果架构上没提前做好规划（垂直和水平拆分），就会涉及到大量数据的迁移。

因此，高扩展性需要考虑：服务集群、数据库、缓存和消息队列等中间件、负载均衡、带宽、依赖的第三方等，当并发达到某一个量级后，上述每个因素都可能成为扩展的瓶颈点。

了解了高并发设计的3大目标后，再系统性总结下高并发的设计方案，会从以下两部分展开：先总结下通用的设计方法，然后再围绕高性能、高可用、高扩展分别给出具体的实践方案。

通用的设计方法主要是从「纵向」和「横向」两个维度出发，俗称高并发处理的两板斧：纵向扩展和横向扩展。

311 纵向扩展（scale-up）

它的目标是提升单机的处理能力，方案又包括：

1、提升单机的硬件性能：通过增加内存、 CPU核数、存储容量、或者将磁盘 升级成SSD 等堆硬件的方式来提升。

2、提升单机的软件性能：使用缓存减少IO次数，使用并发或者异步的方式增加吞吐量。

312 横向扩展（scale-out）

因为单机性能总会存在极限，所以最终还需要引入横向扩展，通过集群部署以进一步提高并发处理能力，又包括以下2个方向：

1、做好分层架构：这是横向扩展的提前，因为高并发系统往往业务复杂，通过分层处理可以简化复杂问题，更容易做到横向扩展。

上面这种图是互联网最常见的分层架构，当然真实的高并发系统架构会在此基础上进一步完善。比如会做动静分离并引入CDN，反向代理层可以是LVS+Nginx，Web层可以是统一的API网关，业务服务层可进一步按垂直业务做微服务化，存储层可以是各种异构数据库。

2、各层进行水平扩展：无状态水平扩容，有状态做分片路由。业务集群通常能设计成无状态的，而数据库和缓存往往是有状态的，因此需要设计分区键做好存储分片，当然也可以通过主从同步、读写分离的方案提升读性能。

下面再结合我的个人经验，针对高性能、高可用、高扩展3个方面，总结下可落地的实践方案。

321 高性能的实践方案

1、集群部署，通过负载均衡减轻单机压力。

2、多级缓存，包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等，以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。

3、分库分表和索引优化，以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。

4、考虑NoSQL数据库的使用，比如HBase、TiDB等，但是团队必须熟悉这些组件，且有较强的运维能力。

5、异步化，将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。

6、限流，需要先考虑业务是否允许限流（比如秒杀场景是允许的），包括前端限流、Nginx接入层的限流、服务端的限流。

7、对流量进行 削峰填谷 ，通过 MQ承接流量。

8、并发处理，通过多线程将串行逻辑并行化。

9、预计算，比如抢红包场景，可以提前计算好红包金额缓存起来，发红包时直接使用即可。

10、 缓存预热 ，通过异步 任务 提前 预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。

11、减少IO次数，比如数据库和缓存的批量读写、RPC的批量接口支持、或者通过冗余数据的方式干掉RPC调用。

12、减少IO时的数据包大小，包括采用轻量级的通信协议、合适的数据结构、去掉接口中的多余字段、减少缓存key的大小、压缩缓存value等。

13、程序逻辑优化，比如将大概率阻断执行流程的判断逻辑前置、For循环的计算逻辑优化，或者采用更高效的算法。

14、各种池化技术的使用和池大小的设置，包括>

NET Core是一个开源的跨平台框架，对于分库分表问题，通常有以下两种解决方案。

1 手动实现分库分表

手动实现分库分表是一种常见的解决方案，可以自己设计数据分片规则和数据迁移策略等。根据业务需求和数据量，可以将数据库表按照一定规则拆分成多个逻辑数据库或物理数据库，并且使用分布式事务来保证数据一致性。需要注意的是，手动实现分库分表需要编写大量的代码来完成数据的路由、数据的迁移以及异常处理等，同时还需要考虑大量的细节问题，比如数据位置管理、数据备份和恢复等。

2 使用ORM框架的支持

目前，许多ORM框架已经支持分库分表功能。ORM框架可以将数据库分库分表的细节封装起来，使得开发人员不必自己编写复杂的代码。例如，Entity Framework Core（EF Core）提供了一种称为“Sharding”的分库分表解决方案，可以通过在代码中使用ShardedDbContext来实现分库分表。此外，NHibernate和Dapper也都提供了分库分表的支持。使用ORM框架的优势是可以提高开发效率，并且减少分布式事务的开发难度，但需要注意的是，ORM框架的功能和性能也存在一些局限性，需要仔细评估和测试。

总之，分库分表是一个非常复杂和重要的问题，需要结合具体业务需求和数据量来选择合适的解决方案。无论选择哪种方案，都需要充分测试和评估，以确保系统的性能和可用性。

一、优化表的数据类型

select from tablename procedure analyse();

select from tablename procedure analyse(16265);

上面输出一列信息，牟你数据表的字段提出优化建义，

二、通过拆分表提高数据访问效率

拆分一是指针对表进行拆分，如果是针对myisam类型的表进行处理的话，可以有两种拆分方法

1、是垂直拆分，把主要的与一些散放到一个表，然后把主要的和另外的列放在另一张表。

2、水平拆分方法，根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中，水平拆分通常几种情况。

表很大，拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度，同时也降低了索引的层数，提高查询的速度。

表中的数据本来就有独立性，表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，厕国一些数据不常用的情况下，

需要把数据存放到多个不同的介质上。

三、逆规范化

四、使用中间表优化方法对于数据库教程大的表，在进行统计查询时通常会比较慢的，并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响，通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度

一，什么是mysql分表，分区

什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法

什么是分区，分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，具体请参考mysql分区功能详细介绍，以及实例

二，mysql分表和分区有什么区别呢

1，实现方式上

a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个MYD数据文件，MYI索引文件，frm表结构文件。

Sql代码

[root@BlackGhost test]# ls |grep user

alluserMRG

alluserfrm

user1MYD

user1MYI

user1frm

user2MYD

user2MYI

user2frm

简单说明一下，上面的分表呢是利用了merge存储引擎（分表的一种），alluser是总表，下面有二个分表，user1，user2。他们二个都是独立的表，取数据的时候，我们可以通过总表来取。这里总表是没有MYD,MYI这二个文件的，也就是说，总表他不是一张表，没有数据，数据都放在分表里面。我们来看看MRG到底是什么东西

Sql代码

[root@BlackGhost test]# cat alluserMRG |more

user1

user2

#INSERT_METHOD=LAST

从上面我们可以看出，alluserMRG里面就存了一些分表的关系，以及插入数据的方式。可以把总表理解成一个外壳，或者是联接池。

b），分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表，不会变成二张表，但是他存放数据的区块变多了。

Sql代码

[root@BlackGhost test]# ls |grep aa

aa#P#p1MYD

aa#P#p1MYI

aa#P#p3MYD

aa#P#p3MYI

aafrm

aapar

从上面我们可以看出，aa这张表，分为二个区，p1和p3，本来是三个区，被我删了一个区。我们都知道一张表对应三个文件MYD,MYI,frm。分区呢根据一定的规则把数据文件和索引文件进行了分割，还多出了一个par文件，打开par文件后你可以看出他记录了，这张表的分区信息，根分表中的MRG有点像。分区后，还是一张，而不是多张表。

2，数据处理上

a），分表后，数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。看下面的例子：

select from alluser where id='12'表面上看，是对表alluser进行 *** 作的，其实不是的。是对alluser里面的分表进行了 *** 作。

b），分区呢，不存在分表的概念，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表呢，还是一张表。数据处理还是由自己来完成。

3，提高性能上

a），分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢，因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同的查询，将并发压力分到不同的小表里面。磁盘I/O性能怎么搞高了呢，本来一个非常大的MYD文件现在也分摊到各个小表的MYD中去了。

b），mysql提出了分区的概念，我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。

在这一点上，分区和分表的测重点不同，分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上；而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的。

4），实现的难易度上

a），分表的方法有很多，用merge来分表，是最简单的一种方式。这种方式根分区难易度差不多，并且对程序代码来说可以做到透明的。如果是用其他分表方式就比分区麻烦了。

b），分区实现是比较简单的，建立分区表，根建平常的表没什么区别，并且对开代码端来说是透明的。

三，mysql分表和分区有什么联系呢

1，都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表面。

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（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），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。

一、什么是高并发

高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。

响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个>

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