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分库分表
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分库分表之后,跨片 JOIN 和聚合查询到底该谁来扛?
背景 做了 10 年大数据平台,最近半年在两个团队里反复撞到一个"分完之后才暴露"的坑:分库分表把单表 80GB 拆到了 16 个分片,单片查询 P99 从 120ms 降到 8ms,看起来很完美;结果第二天报表团队来找——"用户维度的 G
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单表从 1 亿行到 10 亿行:升配、读写分离、分区、分库分表,你的优先级到底怎么排
背景 做了 10 年 DBA,被业务方问得最多的一个问题就是:"我们的表要爆了,下一步该怎么办?" 每次问这话的时候,团队里通常已经开始在四条路线之间摇摆: 1. 垂直扩容:升配,更大规格的实例(vCPU / 内存 / SSD 升级一档),
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千万级大表到底该不该上分区表?三种路线的取舍
背景:最近带团队做一张 2 亿行的订单流水表治理,业务方一上来就说"先分区吧,分区快"。我犹豫了很久——DBA 圈子里关于"分区表"的立场其实分裂得很厉害,今天想借这个帖把几种常见做法摊开聊聊。 常见分歧: 1) 分区党:RANGE 按 c
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