1.概述 其实最简单的办法就是使用原生sql,如 session.createSQLQuery("sql"),或者使用jdbcTemplate.但是项目中已经使用了hql的方式查询,修改起来又累,风险又大!所以,必须找到一种比较好的解决方案,实在不行再改写吧!经过3天的时间的研究,终于找到一种不错的方法,下面讲述之. 2.步骤 2.1 新建hibernate interceptor类 /** * Created by hdwang on 2017/8/7. * * hibernate拦

这里的动态分表查询并不是动态构造sql语句,而是利用SpEL操作同一结构的不同张表. 也可以参考Spring Data Jpa中的章节http://docs.spring.io/spring-data/jpa/docs/1.11.3.RELEASE/reference/html/#jpa.query.spel-expressions 背景如下: 因为数据量较大,将数据按年份进行了分表,表结构都是一致的.例如现在有两张表分别表示2017/2018年数据 表中只有id和name两个字段 DROP T

公司项目有一张表的数据量特别大.而且时间越长累积的数据量就越大. 后来DBA决定分表来解决性能问题. 分表是指   一个母体表  一群子表(结构和字段与母体表完全一样) 我们程序对母表操作其实就是对子表操作.让其无法感知有分表这个动作. 而使用hibernate如何分表呢? 难道我要写N个子表类Domain吗?那累屎我算了. 呵呵.我们这里需要hibernate一个拦截器类  org.hibernate.EmptyInterceptor 这个拦截器做了什么呢? hibernate最终会将我们写的

ShardingCore 如何呈现"完美"分表 这篇文章是我针对efcore的分表的简单介绍,如果您有以下需求那么可以自己选择是否使用本框架,本框架将一直持续更新下去,并且免费开源为.net生态做贡献,如果您觉得不错那么请帮忙点个star谢谢,框架地址[`sharding-core`](https://github.com/xuejmnet/sharding-core) 您的支持是对我最大的动力. 如果您对分表有以下痛点那么不妨试试我这边开源的框架sharding-core ,是否需要

.Net下你不得不看的分表分库解决方案-多字段分片 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 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖.零学习成本.零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件,通过本框架你不但可以学到很多分片的思想和技巧,并且更能学到Expression的奇思妙用 你的star和点赞是我坚持下去的最大动力,一起

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.Net/C#分库分表高性能O(1)瀑布流分页 框架介绍 依照惯例首先介绍本期主角: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 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖.零学习成本.零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件框架 你的star和点赞是我坚持下去的最大动力,一起为.net生态提供更好的解决方案 项目地址 github地址 http

一.需求分析 日志数据在很多行业中都是非常敏感的数据,它们不能删除只能保存和查看,这样日志表就会越来越大,我们不可能永远让它无限制的增长下去,必须采取一种手段将数据分散开来.假设现在整个数据库需要保存的数据量比较少,但是只有日志表的数据量会很大,在这种情况下我们可以考虑使用分表策略分散保存日志数据. 针对当前系统来讲,可以这么做:每个月创建一张新表用于保存当月的日志数据.当然这只是初期的保存日志的思路. 1.解决问题的方法就是分表,那么什么时候创建新表呢? (1).如果服务器不关闭,假设一直处于

数据库中数据量很大, 但又不可以删除时同时又要优化程序检索数据时间. 答:方式有很多比如 创建数据库表分区,创建索引, 存储过程等; 我这里采用动态创建数据库表的方式. 完全可以在不创建表分区情况下实行分表管理 例如 日志记录表 将日期(yyyy-MM)作为默认表后缀动态追加, 例如 文章发布表 将用户名作为后缀名进行动态追加 ; 动态创建数据库表的方式要具体问题具体分析, 比如JDBC中直接使用create table 表名_dynamicStr(...); 还可以使用hibernate的sq

[From] http://www.07net01.com/2016/01/1172051.html 最近在做OA系统(ssh),一直在想如何把框架架得更完善,此前已经在框架里集成springMVC,读写分离(这个在另一篇文章里会有说明怎么做),这几天在想如果是大数据,要分表要怎么来弄,不可能每一个表都写一个实体来映射,这样太不灵活,也不现实! oa考勤本来数据不多,如果分表一般以年份来分表.今天研究的是以用户来分表. 网上找了些资料,说是可以用NamingStrategy来实现动态映射表名.

数据库分片(shard)是一种在数据库的某些表变得特别大的时候采用的一种技术. 通过按照一定的维度将表切分,可以使该表在常用的检索中保持较高的效率,而那些不常用的记录则保存在低访问表中.比如:销售记录按照时间来切分.(横向切分) 也可以根据地域进行拆分,使得每个地区访问自己的表从而进行负载均衡.(纵向切分) 也可以纵横切分,使表拆的更细致. 也可以分库,让不同的数据存放在不同的服务器上,从而进一步均衡负载. 当遇到这样的事情的时候,如果不是采用了MongoDB这种自动拆表的工具,一般来说,都要自

项目用的是SSH基础框架,当中有一些信息非常相似,但又不尽同样.假设每个建一个实体的话,那样实体会太多.假设分组抽象,然后继承,又不是特别有规律.鉴于这样的情况.就打算让用户自己配置要加入的字段,然后生成相应的表. 须要动态配置的部分实例: 上图仅仅是一小部分,一个一个组合起来大概有三百多.每一项相应一个实体,显然不好,就算是依照规律归归类还是有不少.于是就想到了在执行期来确定这些东西.開始有尝试过动态编译生成实体类,后来发如今数据存取上都存在问题,由于是后来生成的,所以仅仅能用反射来获取.这样

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

一.应用场景 大家在使用Mybatis进行开发的时候,经常会遇到一种情况:按照月份month将数据放在不同的表里面,查询数据的时候需要跟不同的月份month去查询不同的表. 但是我们都知道,Mybatis是ORM持久层框架,即:实体关系映射,实体Object与数据库表之间是存在一一对应的映射关系.比如: @Data public class Student { private Integer id; private String stuName; private Integer age; } 表

我们都知道SQL是非常强大的,为什么这么说呢?相信学过数据库原理的同学们都深有体会,SQL语句变化无穷,好毫不夸张的说可以实现任意符合我们需要的数据库操作,既然前面讲到Hibernate非常强大,所以Hibernate也是能够实现SQL的一切数据库操作. 在SQL中,单表查询是最常用的语句,同理Hibernate最常用到的也是查询语句,所以今天就来讲讲Hibernate的单表查询: 今天要将的内容分以下几点: 查询所有 查询结果排序 为查询参数动态赋值 分页查询 模糊查询 唯一性查询 聚合函数查

一.遇到的问题 随着互联网技术和业务规模的发展,单个db的表里数据越来越多,sql的优化已经作用不明显或解决不了问题了,这时系统的瓶颈就是单个db了(或单table数据太大).这时候就涉及到分库分表的问题了,很多开源解决方案来解决这个问题.比如(排名不分先后): 当当网的sharding-jdbc 携程的ctripcorp 阿里的Cobar 第三方mycat(基于Cobar) 本片主要以sharding-jdbc为例研究下分库分表的实施方案. 二.sharding-jdbc简介 Sharding

前言 在开始讲解淘宝的TDDL(Taobao Distribute Data Layer)技术之前,请允许笔者先吐槽一番.首先要开喷的是淘宝的社区支持做的无比的烂,TaoCode开源社区上面,几乎从来都是有人提问,无人响应.再者版本迭代速度也同样差强人意,就目前而言TDDL5.0的版本已经全线开源(Group.Atom.Matrix)大家可以在Github上下载源码. 目录 一.互联网当下的数据库拆分过程 二.TDDL的架构原型 三.下载TDDL的Atom层和Group层源代码 四.Diamon

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

分区:对业务透明,分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块,例如mysql中的一张表对应三个文件.MYD,MYI,frm. 根据一定的规则把数据文件(MYD)和索引文件(MYI)进行了分割,分区后的表呢,还是一张表.分区可以把表分到不同的硬盘上,但不能分配到不同服务器上. 优点:数据不存在多个副本,不必进行数据复制,性能更高. 缺点:分区策略必须经过充分考虑,避免多个分区之间的数据存在关联关系,每个分区都是单点,如果某个分区宕机,就会影响到系统的使用. 分片:对业务透明,在物理实现上分成多个服务

公司最近有分表分库的需求,所以整理一下分表分库的解决方案以及相关问题. 1.sharding-jdbc(sharding-sphere) 优点: 1.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 2.可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP.C3P0.Durid等 3.分片策略灵活,可支持等号.between.in等多维度分片,也可支持多分片键. 4.SQL解析功能完善,支持聚合.分组.排序