参考资料:猿天地   https://mp.weixin.qq.com/s/901rNhc4WhLCQ023zujRVQ 作者:尹吉欢 当单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散读写请求的压力,当然这个得看你的分片算法了,合理的算法才能够让数据分配均匀并提升性能. 今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分…

剧情回顾 前面,我们一共学习了读写分离,垂直拆分,垂直拆分+读写分离.对应的文章分别如下: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做? 通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了.只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散…

一.前言 小编最近一直在研究关于分库分表的东西,前几天docker安装了mycat实现了分库分表,但是都在说mycat的bug很多.很多人还是倾向于shardingsphere,其实他是一个全家桶,有JDBC.Proxy 和 Sidecar组成,小编今天以最简单的JDBC来简单整合一下! 现在最新版已经是5.1.1,经过一天的研究用于解决了所有问题,完成了单库分表!! 想了解4.0.0版本的可以看一下小编刚刚写的:SpringBoot+Mybatis-Plus整合Sharding-JDBC4.0…

上次把mycat的读写分离搞定了,这次试下单库分表,顾名思义就是在一个库里把一个表拆分为多个 需要配置的配置文件为 schema.xml 配置内容如下 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <schema name="app_house" checkSQLschema=&quo…

配置文件相关信息: #开发 server.port=7200 spring.application.name=BtspIsmpServiceOrderDev eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://127.0.0.1:7761/eureka/ #表示eureka client间隔多久去拉取服务器注册信息,默认为30秒 eureka.client.registry-fetch-interval-seconds=10 #eureka客户端需要多长时间发…

本文是Sharding-JDBC采用Spring Boot Starter方式配置第二篇,第一篇是读写分离讲解,请参考:<Spring Boot中整合Sharding-JDBC读写分离示例> 在我<Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析>书中都是通过XML方式配置.今天给大家演示的是单库中分表的操作,如果用XML方式配置,那么就是下面的配置: <!-- 数据源 --> <bean id="ds_0" class="com.…

参考 https://blog.csdn.net/sq2006hjp/article/details/78732227 Mycat采用的水平拆分,不管是分库还是分表,都是水平拆分的.分库是指,把一个大表的数据,分为多个同名的表,分别存到不同的数据库:分表是指,把一个大表,拆成多个不同名的表,放在一个数据库里.这里不论是分库还是分表,分拆出来的表字段都是跟原表一模一样的. Mycat提供的分片方案有很多,这里选用按月分片这个方案来分片,也就是说每个自然月的数据,会分到相应的表里面. 而这些表,都在…

转载自 https://blog.csdn.net/smilefyx/article/details/72810531 1.首先在Mycat官网下载安装包,这里就以最新的1.6版本为例,下载地址为: http://dl.mycat.io/1.6-RELEASE/ 2.解压完成后,主要编辑的配置文件在conf目录下,分别为schema.xml.rule.xml.server.xml.sequence_db_conf.properties四个文件. schema.xml主要配置物理数据库的信息,逻辑…

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的…

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的…