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

1. Mycat相关文章   Linux安装Mycat1.6.7.4并实现Mysql数据库读写分离简单配置   Linux安装Mysql8.0.20并配置主从复制(一主一从,双主双从)   Docker部署Mysql8.0.20并配置主从复制 2. 其他分库分表方案   Sharding-JDBC分库分表简单示例 3. 垂直拆分--分库   一个庞大的业务系统对应一个数据库,数据库中存在大量的表,必然影响系统体验度.因此,需要按照业务将表进行拆分成多个业务库,每个业务库只存储相关的业务表,即可减

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

什么是 ShardingSphere? 1.一套开源的分布式数据库中间件解决方案 2.有三个产品:Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 3.定位为关系型数据库中间件,合理在分布式环境下使用关系型数据库操作   什么是分库分表   1.数据库数据量不可控的,随着时间和业务发展,造成表里面数据越来越多,如果再去对数据库表 curd 操作时候,造成性能问题. 2.方案 1:从硬件上 3.方案 2:分库分表 * 为了解决由于数据量过大而造成数据库性能降低问题. 分库分表的方式 

背景 得不到的东西让你彻夜难眠,没有尝试过的技术让我跃跃欲试. 本着杀鸡焉用牛刀的准则,我们倡导够用就行,不跟风,不盲从. 所以,结果就是我们一直没有真正使用分库分表.曾经好几次,感觉没有分库分表(起码要分表),项目就做不下去了,但是由于跨部门.工具约束.项目被砍等各种原因最终都偃旗息鼓,乖乖的搞单表加索引去了. 应该是没有及时同步公司内部知识库的原因,过去的几次分库分表的尝试也是让人哭笑不得.公司内部流传着一件上古神器,可以解决分表问题. 既然是上古神器,那么使用的流程肯定也是非常原始.没错,

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

mysql分库分表 参考: https://www.cnblogs.com/dongruiha/p/6727783.html https://www.cnblogs.com/oldUncle/p/6420301.html https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 http://www.mysqlab.net/blog

分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据

1. 概述 老话说的好:选择比努力更重要,如果选错了道路,就很难成功. 言归正传,之前我们聊了使用 MyCat 实现Mysql的分库分表和读写分离,MyCat是服务端的代理,使用MyCat的好处显而易见,整个分库分表和读写分离过程对Java程序来说是完全透明的,Java程序像连接Mysql一样,去连接MyCat即可. 但MyCat的运维成本较高,需要有专门的运维人员去维护,所以今天我们来聊聊另一个实现Mysql分库分表.读写分离的方案 -- ShardingSphere-JDBC. Shardi

目录 分库分表诞生的前景 分库分表的方式(垂直拆分,水平复制) 1.垂直拆分 1.1 垂直分库 1.2 垂直分表 2.水平拆分 2.1 水平分库 2.2 水平分表 分库分库中间件 ShardingSphere Sharding-JDBC 实现水平分表 实现水平分库 实现垂直分库 实现读写分离 Sharding-Proxy 环境配置 分库分表 读写分离 两者区别 实现原理 Sharding-jdbc 3.0不支持的sql ShardingSphere扩展点 分库分表中间件对比 分布分表应用和问题

一.分库分表的背景 在数据爆炸的年代,单表数据达到千万级别,甚至过亿的量,都是很常见的情景.这时候再对数据库进行操作就是非常吃力的事情了,select个半天都出不来数据,这时候业务已经难以维系.不得已,分库分表提上日程,我们的目的很简单,减小数据库的压力,缩短表的操作时间. 二.如何进行数据切分 数据切分(Sharding),简单的来说,就是通过某种特定的条件,将存放在同一个数据库中的数据拆分存放到多个数据库(主机)中,从而达到分散单台机器负载的情况,即分库分表.根据数据切分规则的不同,主要有两

引言 对于一个大型的互联网应用,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题,对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式. •水平切分数据库:可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了宕机造成的损失: •负载均衡策略:可以降低单台机器的访问负载,降低宕机的可能性: •集群方案:解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题: •读写分离策略:最大限度了提高了应用中读取数据的速度和并发量: 问题描述 1.单个表数据量越大,读

基于shard-jdbc中间件,实现数据分库分表 Sharding-JDBC简介 Sharding配置示意图 1.水平分割 1.1 水平分库 1.2 水平分表 2.Shard-jdbc中间件 2.1 架构图 2.2 特点 3.项目案例 3.1 项目结构 3.2 数据库配置 3.3 核心代码块 3.3.1 数据源配置文件 3.3.2 数据库分库策略 3.3.3 数据表1分表策略 3.3.4 数据表2分表策略 3.3.5 数据源集成配置 3.3.6 测试代码执行流程 Sharding-JDBC简介

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

简单的 理解 一下 mycat :如图 mycat 是一个 连接数据库的中介.一个独立安装的 工具,他连接着真实的数据库,并且 把自己伪装成一个数据库. 程序连接 mycat ,mycat 连接 到真实 数据库. mycat 这个中介 帮我们管理者分布式事务,数据切片,主从数据库. 在我们程序 看到的只是 逻辑数据库里面的 逻辑表.我们可以直接使用 jdbc 对他进行操作.就像正常的单表一样. mycat 来管理  数据切片,主从,分布式事务问题. 实测 navicat formysql 11.

一.Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的ja

mysql分库分表 参考: https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53976153 https://blog.csdn.net/clevercode/article/details/50877580 https://www.cnblogs.com/phpper/p/6937896.html https://www.cnblogs.com/try-better-tomorrow/p/4987620.html 数据库分库分表策略的具体实现

Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了.分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性.表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行.行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作. 2. mysql proxy:amoeba 做mysql集群,利用amoeba. 从上层的java

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 背景 最近有个小伙伴来问我,分表下他有一批数据,这个数据是白天可能会相对比较频繁数据录入,但是到了晚上可能基本上就没有对应的数据了,因为看到了我的框架,本来想以按小时来实现分表但是这么以来可能会导致一天有24张表,表多的情况下还导致了数据分布不均匀,这是一个很严重的问题因为可能以24小时制会让8-17这几张白天的表数据很多,但是晚上和凌晨的表基本没有

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. 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user_0000,user_0001等