分库分表场景 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力都有限.当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库.优化索引,做很多操作时性能仍下降严重.此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间. 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆分为多个库(表).如:将经常和不常访问的字段拆分至不同的库或表中.由于与业务关系密切,目…

sharding-jdbc简介 Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零: 可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等. 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库.虽然目前仅支持MySQL,但已有支持Oracle,SQLServer,…

结合上一篇docker部署的mysql主从, 本篇主要讲解SpringBoot项目结合Sharding-JDBC如何实现分库分表.读写分离. 一.Sharding-JDBC介绍 1.这里引用官网上的介绍:   定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架.   适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis…

利用ShardingSphere-JDBC实现分库分表 1. ShardingSphere概述 1.1 概述 业务发展到一定程度,分库分表是一种必然的要求,分库可以实现资源隔离,分表则可以降低单表数据量,提高访问效率. 分库分表的技术方案,很久以来都有两种理念: 集中式的Proxy,实现MySQL客户端协议,使用户无感知 分布式的Proxy,在代码层面进行增强,实现一个路由程序 这两种方式是各有利弊的,集中式Proxy的好处是业务没有感知,一切交给DBA把控,分布式的Proxy其支持的语言有限,…

本文介绍SpringBoot使用当当Sharding-JDBC进行分库分表. 1.有关Sharding-JDBC 有关Sharding-JDBC介绍这里就不在多说,之前Sharding-JDBC是当当网自研的关系型数据库的水平扩展框架,现在已经捐献给Apache,具体可以查看Github,地址是:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ shardingsphere文档地址是:https://shardings…

项目实践 现在Java项目使用mybatis多一些,所以我也做了一个springboot+mybatisplus+sharding-jdbc分库分表项目例子分享给大家. 要是用的springboot+jpa可以看这篇文章:https://www.cnblogs.com/owenma/p/11364624.html 其它的框架内容不做赘述,直接上代码. 数据准备 装备两个数据库.并在两个库中建表,建表sql如下: DROP TABLE IF EXISTS `t_user_0`; CREATE TA…

前提介绍 ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.云原生等各种多样化的应用场景. shardingJDBC使用的范围 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis…

上一节我们是手动配置数据源的,直接在java代码里写数据库的东西,这操作我个人是不喜欢的.我觉得这些东西就应该出现在application.yml文件中. 还有,万一我们的项目在使用之后,突然需要改变分库分表规则了.我们还要去停服更新.这里有人要说了,你改application.yml文件,你也要停服更新呐! 当然,如果我们的项目不是分布式的,就一单体项目,我们停服更新下也很快的,没多大影响!但是我们如果都用到分库分表了,那通常来说,这个项目基本是分布式系统,就是说我们用了springCloud…

一.水平分割 1.水平分库 1).概念: 以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中. 2).结果 每个库的结构都一样:数据都不一样: 所有库的并集是全量数据: 2.水平分表 1).概念 以字段为依据,按照一定策略,将一个表中的数据拆分到多个表中. 2).结果 每个表的结构都一样:数据都不一样: 所有表的并集是全量数据: 二.Shard-jdbc 中间件 1.架构图 2.特点 1).Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零. 2).适用于任何基于…

前言 说实话,这章本来不打算讲的,因为配置多数据源的网上有很多类似的教程.但是最近因为项目要用到分库分表,所以让我研究一下看怎么实现.我想着上一篇博客讲了多环境的配置,不同的环境调用不同的数据库,那接下来就将一个环境用到多个库也就讲了.所以才有了这篇文章. 我们先来看一下今天项目的项目结构,在上篇博客的基础上进行了一定的增改,主要是增加了一个 config 文件,在dao 中分了两个子包mapper1 和mapper2 将原先的UserMapper 移入到了 mapper1 中.好了,开始正文…