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

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,

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

上月前面试某公司,对于mysql分表的思路,当时简要的说了下hash算法分表,以及discuz分表的思路,但是对于新增数据自增id存放的设计思想回答的不是很好(笔试+面试整个过程算是OK过了,因与个人预期的薪酬不太理想而忍痛放弃.),在此再深究下mysql 分表优化之类的设计思路方案.先来闲扯下发文目的: 为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情

ShardingSphere---理论 ShardingSphere在中小企业需要分库分表的时候用的会比较多,因为它维护成本低,不需要额外增派人手;而且目前社区也还一直在开发和维护,还算是比较活跃. 但是中大型公司一般会选择选用 Mycat 这类 proxy 层方案,因为可能大公司系统和项目非常多,团队很大,人员充足,那么最好是专门弄个人来研究和维护 Mycat, 然后大量项目直接透明使用即可. 一.ShardingSphere概念 1.概念 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库

背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能.可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景. 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降:同时,高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈. 从可用性的方面来讲,服务化的无状态型,能够达到较小成本的随意扩容,这必然导致系统的最终压力都落在数据库之上.而单一的数据节点,或者简单的主从架构,已经越来越难

官网链接:http://shardingsphere.io/document/current/cn/overview/ 源起: 我今天首先去了解了一下国内好像是比较火的一个叫"MyCat"的MySQL中间件,然后看到知乎上的评价吓了我一跳. 总结一下就是: 项目有很多bug: 项目leader想尽一切办法变现. 吓死我了~ 然后发现有一篇知乎的题目是:<mycat和sharding-jdbc哪个比较好?各有什么优缺点?> 链接:https://www.zhihu.com/q

1. 主要依赖: <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.3.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shard

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系

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前言 上一篇介绍了扩展类库的功能简介,通过json文件配置sql语句 和 sql语句的直接执行,这篇开始说明sql配置的策略模块:策略管理器与各种策略的配置. 类库源码:github:https://github.com/skigs/EFCoreExtend 引用类库:nuget:https://www.nuget.org/packages/EFCoreExtend/ PM> Install-Package EFCoreExtend 策略管理器功能简介 用于管理策略 与 策略执行器和调用(目前分

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段 对 数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解

1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G 这是全表扫描,没有使用到索引,不建议使用. 不以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Fl

  之前的文章"分而治之"在介绍大表分区时,作者尚未实现不同的分区策略,即只能按指定的分区键进行分区.这次作者完善了一下分区策略,在规划大表分区时可以按Hash或者时间范围进行分区,所以本篇介绍不同的分区策略适用的场景,同时介绍一下表扫描时如何指定从特定分区查询数据. 一.分区策略及其适用场景:   在新建实体模型时,根据数据是否动态增长以及预估数据规模后确定合适的分区策略,另外根据作者虚拟机的配置单分区的记录数在100万内比较合适: 注意:实体成员作为分区键时是只读的,实体保存后不能

在我们的项目发展到一定阶段之后,随着数据量的增大,分库分表就变成了一件非常自然的事情.常见的分库分表方式有两种:客户端模式和服务器模式,这两种的典型代表有sharding-jdbc和MyCat.所谓的客户端模式是指在各个连接数据库的客户端中引用额外提供的jar包,以对连接数据库的过程进行封装,从而达到根据客户端的配置,将不同的请求分发到不同的数据库中的目的:而服务端模式是指,搭建一个数据库服务,这个服务只是架设在真实数据库集群前的一个代理层,其能够正常接收和解析客户端传入的SQL语句,然后根据其

分库分表(3)---ShardingSphere实现读写分离 有关ShardingSphere概念前面写了两篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2. 分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 下面就这个项目做个整体简单介绍,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0.0-RC1 + Maven3.5.4 + MySQL + lombok(插件) 2.项目

分库分表(4)--- ShardingSphere实现分表 有关分库分表前面写了三篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 这篇博客通过ShardingSphere实现分表不分库,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0

分库分表(5)--- ShardingSphere实现分库分表 有关分库分表前面写了四篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 这篇博客通过ShardingSphere实现分库分表,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术

分库分表(6)--- ShardingSphere实现分表+ 读写分离 有关分库分表前面写了五篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 这篇博客通过S

分库分表(7)--- ShardingSphere实现分库分表+读写分离 有关分库分表前面写了六篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 6.分库分表