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,

public function getPartitionTableName($data=array()) { // 对数据表进行分区 if(isset($data[$this->partition['field']])) { $field = $data[$this->partition['field']]; switch($this->partition['type']) { case 'id': // 按照id范围分表 $step = $this->partition['exp

1.定义LayoutParams LinearLayout.LayoutParams layoutParams = new LinearLayout.LayoutParams(ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT, ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT);//定义一个LayoutParams 2.在LayoutParams中设置marginLeft layoutParams.setMargins(20,0,0,0);//4个参数

一.前言 感觉很久没写文章了,最近也比较忙,写的相对比较少,抽空分享基于Dapper 的分库分表开源框架core-data的强大功能,更好的提高开发过程中的效率: 在数据库的数据日积月累的积累下,业务数据库中的单表数据想必也越来越大,大到百万.千万.甚至上亿级别的数据,这个时候就很有必要进行数据库读写分离.以及单表分多表进行存储,提高性能,但是呢很多人不知道怎么去分库分表,也没有现成的分库分表的成熟框架,故不知道怎么下手,又怕影响到业务:现在我给大家推荐core-data的分库分表开源框架.框架

Mybatis中实现分表,有个很简单的插件,叫shardbatis,使用maven构建的工程,可以在pom.xml中添加依赖性即可: <!-- 分库分表插件 --> <dependency> <groupId>org.shardbatis</groupId> <artifactId>shardbatis</artifactId> <version>2.0.0B</version> </dependency

背景 近期在项目中需要使用多数据源,其中有一些表的数据量比较大,需要对其进行分库分表:而其他数据表数据量比较正常,单表就可以. 项目中可能使用其他组的数据源数据,因此需要多数据源支持. 经过调研多数据源配置比较方便.在该项目中分库分表的策略比较简单,仅根据一个字段分就可以,因此分库分表方案选用比较流行方便易用的 sharding-jdbc 需要实现的目标是 根据学生姓名字段 student_name 进行分表,但是不需要分库.数据表是student_hist0 - student_hist9 引

三个方向: 一.应用中自己实现,可直连数据库,自己实现因目前使用的Mybatis框架可以使用两种做法: 1.在SQL中直接分表逻辑,我查了一下代码中的sql,发现join的千姿百态,不大动这些sql这事基本不现实,优点是定制化,针对性比较高,性能方面损耗比较低,调试调优简单,但是扩展性要差一些. 2.在Mybatis的拦截器里对SQL进行截取拼装,如果能对指定表做的并对相关表的join sql调整一下的话,就是需要规划下占位符及分表jion策略,另外需要对多种情况进行大量测试,这个策略要比手改s

转自:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈.单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限.本文总结了分库分表的相关概念.全局ID的生成策略.分片策略.平滑扩容方案.以及流行的方案. 1 分库分表概述在业务量不大时,单库单表即可支撑. 当数据量过大存储不下.或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表. 1.1 分库分表相关术语读写分离: 不同的数据库,同步相同的数

1.怎样加快master数据库的写操作?分表原则!将表水平划分!减少表的锁定时间!!! 或者或者添加写数据库的集群!!!或者添加写数据库的集群!!! 2.既然分表了,就一定要注意分表的规则!要在代码层,代码层知道将数据insert/select到哪张表上. 3.要在代码层知道将数据操作到哪张表上!分表规则, 所以分表规则要用代码设计出来,与数据库中的分表规则对应!!!一样!!!一样的分表规则!! 4.那么按什么规则分表呢?有不同的策略,常见的有按照01234556789,账号尾数0对应0表,1对

支持MySql的数据库自动分表工具DBShardTools发布 前段时间参与了公司的一个项目,这个项目的特点是数据量.访问量都比较大,考虑使用数据库水平分表策略,Google了大半天,竟然没有找到分表工具.于是自己写了个数据库水平分表工具,支持MS Sql Server和 MySQL,对MYSQL支持比较好. 下面介绍下分表工具的使用方法. 首先是设置数据库连接界面 输入连接名称(也可以点击右边的选择框,从之前保存的连接中选择),选择数据库类型(目前支持Mysql和Sql Server),输入i

应用场景:当我们在做分表的时候,通常会把一个大表的数据拆分成若干个分表,这也是数据库优化中的分表概念.随着分表随之而来的问题就是多表查询. 现在有 t1,t2 两张数据表,需要满足不同的查询条件同时从这两张表中查询数据,同时还得实现排序,分页等需求. [ t1表 ] CREATE TABLE `t1` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `name

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79368021 一.概述 之前,我们介绍了利用Mycat进行分库分表操作,Mycat分表操作是利用分库来进行的,单个库中的分表操作可结合MySQL的分区进行,这也是Mycat官方提倡的方式.那么,如何利用Mycat真正实现数据库的分库分表,可以私信我.今天,我们来看看sharding-jdbc,sharding-jdbc也是一款分库分表的“中间件”,不过,它并不向Mycat那样作为

今天写段程序用到了在代码中手动创建DataTemplate, var factory = new FrameworkElementFactory(typeof(OperationColumn));    return new DataTemplate() { VisualTree = factory }; 运行的时候出现如下异常: FrameworkElementFactory 必须位于此操作的密封模板中. 在 System.Windows.FrameworkElementFactory.Ins

1 什么是分库分表 这里讨论的情况是一台机器上对应一个数据库. 分库的对象是表,分表的对象是行.分库是说把属于同一个模块的相关性很高的表放在同一个数据库中.分表是说把同一个表的的行分成多个子表,把各个子表放在各自的数据库中. 2 分库分表的例子 2.1 垂直划分 现在订单数据库里面有订单表和订单售后表,前者是事实性的,后者不需要实时性,因此将它们放在两个数据库中,一个数据库中放订单表,另外一个数据库中放订单售后表. 2.2 水平划分 例如用户订单数据库,每个用户有一个唯一的user id. 假如

Abp VNext 分表分库 ShardingCore ShardingCore 易用.简单.高性能.普适性,是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efcore2+的所有版本,支持efcore2+的所有数据库.支持自定义路由.动态路由.高性能分页.读写分离的一款组件,如果你喜欢这组件或者这个组件对你有帮助请点击下发star让更多的.neter可以看到使用 Gitee Star 助力dotnet 生态 Github Star 背景 你是否在使用efcore,你是否在使用ab

介绍 本期主角: ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 WTM WalkingTec.Mvvm框架(简称WTM)是基于.net core的快速开发框架.支持Layui(前后端不分离), React(前后端分离),VUE(前后端分离),内置代码生成器,最大程度的提高开发效率,是一款高效开发的利器. ShardingCore最新版本针对路由有了极大性能的优化由原先的Expression改成自定义的Route

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

当对数据表进行水平分表之后,若要进行数据统计,往往需要对所有分表一起进行联合查询.在使用 Laravel 框架时,可以利用 Model 类的 setTable 方法对于多个表进行合并查询. 举个例子,假设 users 表水平拆分为 16 个表,users_0.users_1.users_2……一直到 users_f,这几个表都有相同的结构,使用 SQL 的 UNION ALL 合并查询所有表的结果集,然后调用 Model 类的 setTable 方法,把结果集的别名赋值给 Model 类的 ta

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.