MongoDB Sharding 机制分析 MongoDB 是一种流行的非关系型数据库.作为一种文档型数据库,除了有无 schema 的灵活的数据结构,支持复杂.丰富的查询功能外,MongoDB 还自带了相当强大的 sharding 功能. 要说 MongoDB 的 sharding,首先说说什么是 sharding.所谓 sharding 就是将数据水平切分到不同的物理节点.这里着重点有两个, 一个是水平切分,另一个是物理节点.一般我们说数据库的分库分表有两种类型.一种是水平划分,比如按用户

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

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

MS-SQL读写分离将从以下知识点进行展开: 以下截图内容来自博主:https://www.cnblogs.com/echosong/p/3603270.html 1.本地发布(写库如:centerdb) 2.本地订阅(查询库如:querydb) 具体操作流程如下: 1.本地发布 1.1.本地以SQL Server2008服务器为例 1.2.新建发布向导 1.3选择数据元位置 1.4.选择同步的数据库对象 1.5发布复制类型 1.6设置同步计划 1.7设置代理安全性 1.8发布完成取名字 2.本

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以

分布式读写分离和分库分表采用sharding-jdbc实现. sharding-jdbc是当当网推出的一款读写分离实现插件,其他的还有mycat,或者纯粹的Aop代码控制实现. 接下面用spring boot 2.1.4 release 版本实现读写分离. 1. 引入jar包 <!-- lombok --><dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok<

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

一.分库分表类型 1.单库单表 所有数据都放在一个库,一张表. 2.单库多表 数据在一个库,单表水平切分多张表. 3.多库多表 数据库水平切分,表也水平切分. 二.分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程: 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到Acc_0003表中.当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4后确定记录在Acc_0003中. 三.分库分表的问题

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,

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

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.项目结构 1.工程结构 2.模块命名 shard-common-entity: 公共代码块 shard-open-inte: 开放接口管理 shard-eureka-7001: 注册中心 shard-two-provider-8001: 8001 基于两台库的服务 shard-three-provider-8002:8002 基于三台库的服务 3.代码依赖结构 4.项目启动顺序 (1)shard-eureka-7001: 注册中心 (

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

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

主从复制集群 概念:主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点. 使用场景: 读写分离:使用主从复制,让主库负责写,从库负责读,这样,即使主库出现了锁表的情景,通过读从库也可以保证业务的正常运作. 数据实时备份:当系统中某个节点发生故障时,可以方便的故障切换. 高可用High Availability 架构扩展:增加多个数据存储节点,将负载分布在多个从节点上,降低单机磁盘I/O访问的频率,提高单个机器的I/O性能. 主从形式: 一主一从 一主多从:提高读性能 多

最近一段时间在研究分库分表的一些问题,正好周末有点时间就简单做下总结,也方便自己以后查看. 关于为什么要做分库分表,什么是水平分表,垂直分表等概念,相信大家都知道,这里就不在赘述了. 本文只讲述使用Sharding-JDBC做分库分表的一些实践经验,如果有错误欢迎大家指出. 什么是Sharding-JDBC Sharding-jdbc是当当网开源的一款客户端代理中间件.Sharding-jdbc包含分库分片和读写分离功能.对应用的代码没有侵入型,几乎没有任何改动,兼容主流orm框架,主流数据库连

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

1. 简介 Sharding是一个简单的分库分表中间件,它不需要依赖于其他的服务,即可快速应用在实际项目的分库分表策略中. 2. 初始化数据库(db0.db1.db2) 1 #创建数据库db0 2 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `db0` DEFAULT CHARACTER SET utf8; 3 4 USE `db0`; 5 6 DROP TABLE IF EXISTS `t_user_0`; 7 CREATE TABLE `t_user_0` ( 8 `id`

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

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

读写分离:为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能.也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改业务的生产服务器:第二台数据库服务器,主要进行读的操作. 目前有多种方式实现读写分离,一种是Mycat这种数据库中间件,需要单独部署服务,通过配置来实现读写分离,不侵入到业务代码中:还有一种是dynamic-datasource/shardingsphere-jdbc这种,需要在业务代码引入jar包进行开发. 本框架集成 dynamic-datasource(多数据源+读写分离+分库)+

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键