[总结]数据库解耦和拆分
随着业务越来越复杂,数据量越来越大,并发量越来越大,数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器,让DBA部署了几个实例,想把一些业务库拆分出来,却发现拆不出来,扩不了容,尴尬! 因为数据库强关联在一起,无法通过增加数据库实例扩容,就是一个耦合的典型案例。
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随着业务越来越复杂,数据量越来越大,并发量越来越大,数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器,让DBA部署了几个实例,想把一些业务库拆分出来,却发现拆不出来,扩不了容,尴尬! 因为数据库强关联在一起,无法通过增加数据库实例扩容,就是一个耦合的典型案例。
1. 一、背景 这图是2016年互联网女皇发布的互联网报告里的截图,左图是讲用户每月支付的频率,可以看到微信支付排在最前面的,大概每月支付超过50次,排在第二的是全美借记卡的支付次数。 微信支付单月支付次数大于全美借记卡+信用卡的次数总和,在这数据背后反应出移动支付时代的全面到来,同时也可以看出我们国内的移动支付,无论是产品、用户量、支付频率上,个人认为都是领先全球的。
公司要做数据分析,首先要考虑数据的准备,也就是数据平台的建设,最近接触了几个客户都处于这一环节,而且其中一个在方案选型过程中,也是充满了纠结,而我也并没有在开始阶段给出合理全面的建议。 所以根据自己的认知整理了这篇文章,一是对自己的整理,二是希望通过分享,给大家一些参考的价值。
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