分表是分散数据库压力的好方法。
分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库。
当然,首先要知道什么情况下,才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
1、纵向分表
将本来可以在同一个表的内容,人为划分为多个表。(所谓的本来,是指按照关系型数据库的第三范式要求,是应该在同一个表的。)
分表理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的)
案例:
对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,创建时间等,是变化频率慢,查询次数多,而且最好有很好的实时性的数据,我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量,回复数等,类似的统计信息,或者别的变化频率比较高的数据,我们把它叫做活跃数据。所以,在进行数据库结构设计的时候,就应该考虑分表,首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后:
首先存储引擎的使用不同,冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据,可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次,对冷数据进行更多的从库配置,因为更多的 *** 作时查询,这样来加快查询速度。对热数据,可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实,对于一些特殊的活跃数据,也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存,等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库,这里只是举例,就先不说这个。
2、横向分表
字面意思,就可以看出来,是把大的表结构,横向切割为同样结构的不同表,如,用户信息表,user_1,user_2等。表结构是完全一样,但是,根据某些特定的规则来划分的表,如根据用户ID来取模划分。
分表理由:根据数据量的规模来划分,保证单表的容量不会太大,从而来保证单表的查询等处理能力。
案例:同上面的例子,博客系统。当博客的量达到很大时候,就应该采取横向分割来降低每个单表的压力,来提升性能。例如博客的冷数据表,假如分为100个表,当同时有100万个用户在浏览时,如果是单表的话,会进行100万次请求,而现在分表后,就可能是每个表进行1万个数据的请求(因为,不可能绝对的平均,只是假设),这样压力就降低了很多很多。
延伸:为什么要分表和分区?
日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表?
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表,我们可以称为子表,每个表都对应三个文件,MYD数据文件,MYI索引文件,frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上,也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名,然后去 *** 作它。
什么是分区?
分区和分表相似,都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表,而分区是将数据分段划分在多个位置存放,可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后,表面上还是一张表,但数据散列到多个位置了。app读写的时候 *** 作的还是大表名字,db自动去组织分区的数据。
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现。
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。
3、分表技术是比较麻烦的,需要手动去创建子表,app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些,但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表, *** 作方便,不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用,数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别,同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展,写 *** 作还是集中在Master中,Master并不能无限制的挂接Slave库,如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展,可以考虑采用分库分表的策略。
1、分表
在分表之前,首先要选中合适的分表策略(以哪个字典为分表字段,需要将数据分为多少张表),使数据能够均衡的分布在多张表中,并且不影响正常的查询。在企业级应用中,往往使用org_id(组织主键)做为分表字段,在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后,当数据进行存储及查询时,需要确定到哪张表里去查找数据,
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
2、分库
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题,但是不能给数据库的并发访问带来质的提升,面对高并发的写访问,当Master无法承担高并发的写入请求时,不管如何扩展Slave服务器,都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分,来提高数据库的写入能力,即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式,对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
3、即分表又分库
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题,分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候,需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下:
中间变量 = 关键字%(数据库数量单库数据表数量)
库 = 取整(中间变量/单库数据表数量)
表 = (中间变量%单库数据表数量)
实例:
1、分库分表
很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的代码大概是这样子:
复制代码 代码如下:
<php
for($i=0;$i< 100; $i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2members{$i} LIKE db1members
";
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT FROM members WHERE mid%100={$i}
";
}
>
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表,前期设计的表结构不尽合理,随着数据库不断运行,其冗余数据也是增长巨大,同事使用了下面的方法来处理:
先创建一个临时表:
/创建临时表/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构,接着使用上面那个for循环来导出数据,因为1000万的数据一次性导出是不对的,mid是主键,一个区间一个区间的导,基本是一次导出5万条吧,这里略去了
接着重命名将新表替换上去:
/这是个颇为经典的语句哈/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;
就是这样,基本可以做到无损失,无需停机更新表结构,但实际上RENAME期间表是被锁死的,所以选择在线少的时候 *** 作是一个技巧。经过这个 *** 作,使得原先8G多的表,一下子变成了2G多。
1 Oracle跨平台,SQL
Server只能运行在Windows上,而Windows能够安装的硬件是有限的,如Sun的Sparc服务器不能安装Windows,一些大型机、小型机也只能装UNIX,在这些高端机器上就只能跑Oracle了,这注定了Oracle就是高端数据库,而SQL
Server呢,中低端。
2 Oracle真正实现了行级锁,SQL
Server也宣称实现了行级锁,但你实际去试,如果不加索引,其实是不行的。
3 Oracle因为有多版本数据的技术,读写 *** 作不会相互等待,虽然SQL
Server
2005学习Oracle增加了snapshot机制,从而也引进了多版本数据(MySQL也有多版本数据机制,不能说一定是学习Oracle),但是实际效果感觉就是2个版本的数据,隔离级别为read
committed时候,读写不再相互等待,但是把隔离设置为Serializable还是会产生读写相互等待。
4 Oracle的事务日志归档相当方便,而SQL
Server要用事务日志备份来实现,而且还要配置自动作业,启动agent服务。
5 Oracle的数据字典丰富,使得DBA容易判断数据库的各种情况,虽然SQL
Server
2005学习了Oracle的数据字典的特点,但从数量及方便程度上还是相差太多。个人感觉这是Oracle最人性化的地方。
6 Oracle的PL/SQL比SQL
Server的T-SQL功能强大很多。
7 Oracle的触发器比SQL
Server的种类多几种。
8 oracle的备份恢复原理相当简单明了,备份就在 *** 作系统上拷贝数据文件好了,恢复呢,再拷贝回来,数据是旧的,不怕,应用重做日志好了。SQL Server呢,虽然原理在本质上还是这些,但 *** 作起来麻烦多了,麻烦到让你体会不到其本质。
9 Oracle数据库启动可以有多个阶段,使得DBA可以在不同的情况下,通过启动到特定的阶段解决一些特殊问题,而SQL Server只要服务一启动,所有数据库就都打开了。
10. SQL Server给人的感觉是简单易用,但是我要说,如果你继续向前走,就会发现SQL Server的体系结构相当复杂(注意我这里是说的复杂),大体还是沿袭的Sybase的体系结构,这种复杂结构,估计很难有根本性的改变,而Oracle呢,时间越长你越会觉得其体系结构严谨,虽然开始会感觉很难。我的一个比喻,SQL Server是傻瓜相机(就是那些一两千的小数码),Oracle是单反相机(40D,5D,D300),如果你是入门者,那用傻瓜相机好了,在各种环境下拍摄,基本都过得去,用单反,光圈、快门都要自己设定,反倒不如傻瓜相机的效果,如果你是高手了,那傻瓜相机就很难得心应手了。
11. Oracle的书籍一般都比较深,随便一说就是一大批,Epert Oracle、Practical Oracle 8i、Cost-based Oracle,SQL Server呢,恐怕只有那套Inside SQL Server了,虽然SQL Server的书籍数量比Oracle的多的多(特别是在国内),但多数都是step by step的入门书。
12 对比SQL*Plus与sqlcmd(或2000的osql,65的isql),sqlcmd的功能是太简陋,差得太多了。
13 SQLServer的最大优点就是和Windows结合紧密,易用,但是要注意事情都是两面的,这些优点可能导致其致命的缺点,例如易用,使得搞SQL Server的人可以不求甚解,有时候不求甚解是没问题的,但是有时候不求甚解可能会造成灾难,特别是对搞数据库的人来说。不好意思,本来要说SQL Server的优点呢,最后也成了缺点了。
分表和分区的区别:
一、什么是mysql分表,分区
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
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
①mysql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。
[root@BlackGhost test]# ls |grep useralluserMRG
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
[root@BlackGhost test]# cat alluserMRG |moreuser1
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。
②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。
[root@BlackGhost test]# ls |grep aaaa#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。
如orderid,userid,ordertime,
ordertime<2015-01-01 #p0
ordertime<2015-04-01 #p1
ordertime<2015-07-01 #p2
ordertime<2015-10-01 #p3
ordertime<2016-01-01 #p4
按照时间分区。大部分只查询最近的订单数据,那么大部分只访问一个分区,比整个表小多了,数据库可以更加好的缓存,性能也提高了。这个是数据库分的,应用程序透明,无需修改。
2,数据处理上
①、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。
②、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
①、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。
②、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
①、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。
②、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。
分库分表区别:1、什么是分库分表?
从字面上简单理解,就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。
2、为什么要分库分表?
数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据 *** 作,增删改查的开销也会越来越大;另外,一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的,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,。
3、分库分表的实施策略。
如果你的单机性能很低了,那可以尝试分库。分库,业务透明,在物理实现上分成多个服务器,不同的分库在不同服务器上。分区可以把表分到不同的硬盘上,但不能分配到不同服务器上。一台机器的性能是有限制的,用分库可以解决单台服务器性能不够,或者成本过高问题。
当分区之后,表还是很大,处理不过来,这时候可以用分库。
orderid,userid,ordertime,
userid%4=0,用分库1
userid%4=1,用分库2
userid%4=2, 用分库3
userid%4=3,用分库4
上面这个就是一个简单的分库路由,根据userid选择分库,即不同的服务器
分库分表有垂直切分和水平切分两种。
31、何谓垂直切分,即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来,部署到不同的库上。例如,我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据库userDB、日志数据库logDB等,分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。
如userid,name,addr一个表,为了防止表过大,分成2个表。
userid,name
userid,addr
32、何谓水平切分,当一个表中的数据量过大时,我们可以把该表的数据按照某种规则,例如userID散列、按性别、按省,进行划分,然后存储到多个结构相同的表,和不同的库上。
例如,我们的userDB中的用户数据表中,每一个表的数据量都很大,就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB:part0DB、part1DB等,再将userDB上的用户数据表userTable,切分为很多userTable:userTable0、userTable1等,然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。
33、应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表,这要看数据库中数据量的瓶颈所在,并综合项目的业务类型进行考虑。
如果数据库是因为表太多而造成海量数据,并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合,那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。
而如果数据库中的表并不多,但单表的数据量很大、或数据热度很高,这种情况之下就应该选择水平切分,水平切分比垂直切分要复杂一些,它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割,除了在分割时要对分割的粒度做好评估,考虑数据平均和负载平均,后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。
在现实项目中,往往是这两种情况兼而有之,这就需要做出权衡,甚至既需要垂直切分,又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分,我们首先对数据库进行垂直切分,然后,再针对一部分表,通常是用户数据表,进行水平切分。
4 分库分表存在的问题。
41 事务问题。
在执行分库分表之后,由于数据存储到了不同的库上,数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务,将付出高昂的性能代价;如果由应用程序去协助控制,形成程序逻辑上的事务,又会造成编程方面的负担。
42 跨库跨表的join问题。
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 *** 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。
43 额外的数据管理负担和数据运算压力。
额外的数据管理负担,最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题,这些都可以通过应用程序解决,但必然引起额外的逻辑运算,例如,对于一个记录用户成绩的用户数据表userTable,业务要求查出成绩最好的100位,在进行分表之前,只需一个order by语句就可以搞定,但是在进行分表之后,将需要n个order by语句,分别查出每一个分表的前100名用户数据,然后再对这些数据进行合并计算,才能得出结果。
基本思想之什么是分库分表?
从字面上简单理解,就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。
2 基本思想之为什么要分库分表?
数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据 *** 作,增删改查的开销也会越来越大;另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的,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。
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。
SQL Server
只能在windows
上运行,没有丝毫的开放性, *** 作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用,NT
server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性,安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验,尤其是在处理大数据量的关键业务时
Oracle 能在所有主流平台上运行(包括
windows)。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
DB2
能在所有主流平台上运行(包括windows)。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛,在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%
可伸缩性,并行性
SQL server
DB2 并行实施和共存模型并不成熟。很难处理日益增多的用户数和数据卷。伸缩性有限。
Oracle
平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方
案。 如果windowsNT不能满足需要,
用户可以把数据库移到UNIX中。
DB2
DB2具有很好的并行性。DB2把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境
数据库分区是数据库的一部分,包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日
志。数据库分区有时被称为节点或数据库节点
安全性
SQL server
没有获得任何安全证书。
Oracle Server
获得最高认证级别的ISO标准认证。
DB2 获得最高认证级别的ISO标准认证。
性能
SQL Server
多用户时性能不佳
Oracle 性能最高,
保持windowsNT下的TPC-D和TPC-C的世界记录。
DB2 适用于数据仓库和在线事物处理
性能较高。
客户端支持及应用模式
SQL Server
C/S结构,只支持windows客户,可以用ADO,DAO,OLEDB ,ODBC连接
Oracle
多层次网络计算,支持多种工业标准,可以用ODBC, JDBC,OCI等网络客户连接
DB2 跨平台,多层结构,支持ODBC,JDBC等客户
*** 作简便
SQL Server
*** 作简单,但只有图形界面
Oracle 较复杂,
同时提供GUI和命令行,在windowsNT和unix下 *** 作相同
DB2
*** 作简单,同时提供GUI和命令行,在windowsNT和unix下 *** 作相同
使用风险
SQL server
完全重写的代码,经历了长期的测试,不断延迟,许多功能需要时间来证明。并不十分兼容早期产品。使用需要冒一定风险。
Oracle
长时间的开发经验,完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。
DB2
在巨型企业得到广泛的应用,向下兼容性好。风险小。
以上就是关于MySQL数据库性能优化之分区分表分库全部的内容,包括:MySQL数据库性能优化之分区分表分库、Oracle数据库和Sql server数据库各有什么优缺点、Mysql分表和分区的区别,分库和分表区别等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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