Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-Plus和MyBatis的整合方式完全一样,因此需要整合MyBatis的也可参考.采用Sharding-JDBC 作为分表插件的原因是配置方便,只需要添加Maven依赖导入Jar包而不需要中间件,且对业务代码无侵入.目前在实际业务中用的是单库多表,将交易流水表分成了100张. 配置经过生产环境的检验,

前言: 以前写代码, 关于mysql的分库分表已被中间件服务所支持, 业务代码涉及的sql已规避了这块. 它对扩展友好, 你也不知道到底他分为多少库, 多少表, 一切都是透明的. 不过对于小的团队/工作室而言, 可能就没有那么强大的分布式中间件的基础设施支持了, 而当数据库上去的时候, 分库分表就需要客户端client这边去支持维护了. 如何优雅地使用mybatis支持分表, 这就是本文的主题. 系列相关文章: 1. spring+mybatis的多源数据库配置实战  参考的博文: 1. MyB

mybatis作为流行的ORM框架,项目实际使用过程中可能会遇到分库分表的场景.mybatis在分表,甚至是同主机下的分库都可以说是完美支持的,只需要将表名或者库名作为动态参数组装sql就能够完成.但是多余分在不同主机上的库,就不太一样了,组装sql无法区分数据库主机.网上搜索了一下,对于此类情况,大都采用的动态数据源的概念,也即定义不同的数据源连接不同的主机数据库,在查询前通过动态数据源进行数据源切换,但从实现上来看,这个切换并不是单sql级别的,而可以理解为时间级别的切换,即查询前切到对应数

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

分库 在分库的时候 有时候为了方便 一些表需要存放所有库的信息,称为全局库.如:用户表存放所有的用户. 此时分库的思路 数据库分为全局库和业务库,其中业务库又分为N多个库,全局库只放个别表方便开发. 这个时候 就需要一个全局DAO,此时我们的Mybatis就需要支持两个DAO 两个DAO(bizDao和globalDao)就需要有两个sqlSessionFactory,bizSqlSessionFactory和globalSqlSessionFactory和两个事物管理器transactionM

前言 作为一个数据库,作为数据库中的一张表,随着用户的增多随着时间的推移,总有一天,数据量会大到一个难以处理的地步.这时仅仅一张表的数据就已经超过了千万,无论是查询还是修改,对于它的操作都会很耗时,这时就需要进行数据库切分的操作了. MyBatis实现分表最简单步骤 既然文章的标题都这么写了,不如直接上干货来的比较实际,我们就先来看看如何实现最简单的分表. 1.我们模拟用户表数据量超过千万(虽然实际不太可能) 2.用户表原来的名字叫做user_tab,我们切分为user_tab_0和user_t

2018年01月31日      随着我们系统用户数量的日增,业务数据处于一个爆发前,增长的数据量已经给我们的系统造成了很大的不确定.在上个周末用户量较多,并发较大的情况下,读写频繁的验证码表,数据量达到几十万上百万的时候出现了锁表阻塞,导致用户登录验证失败,进而导致系统的一度反应较慢,甚至登录不上等问题.查了很多资料,发现大家都是偏理论,索性自己实现了,发出来以作记录,也能给别人一些帮助.诸位有什么高明意见,欢迎交流.个人QQ:1612301243,非诚勿扰.      由于这种读写更新频繁的

最近忙于项目已经好久几天没写博客了,前2篇文章我给大家介绍了搭建基础springMvc+mybatis的maven工程,这个简单框架已经可以对付一般的小型项目.但是我们实际项目中会碰到很多复杂的场景,比如数据量很大的情况下如何保证性能.今天我就给大家介绍数据库分库分表的优化,本文介绍mybatis结合当当网的sharding-jdbc分库分表技术(原理这里不做介绍) 首先在pom文件中引入需要的依赖 <dependency> <groupId>com.dangdang</gr

一.业务场景分析 只有大表才需要分表,而且这个大表还会有经常需要读的需要,即使经过sql服务器优化和sql调优,查询也会非常慢.例如共享汽车的定位数据表等. 二.实现步骤 1.准备pom依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.30</version> </de

分表:垂直拆分.水平拆分 垂直拆分:根据业务将一个表拆分为多个表. 如:将经常和不常访问的字段拆分至不同的表中.由于与业务关系密切,目前的分库分表产品均使用水平拆分方式. 水平拆分:根据分片算法将一个表拆分为多个表. 如:按照ID的最后一位以3取余,尾数是1的放入第1个库(表),尾数是2的放入第2个库(表)等. 解决的问题:单纯的分表可以解决数据量过大导致检索变慢的问题. 分表无法解决过多并发请求访问同一个库,导致数据库响应变慢的问题.所以通常水平拆分都至少要采用分库的方式,用于一并解决大数据量

前言 说实话,这章本来不打算讲的,因为配置多数据源的网上有很多类似的教程.但是最近因为项目要用到分库分表,所以让我研究一下看怎么实现.我想着上一篇博客讲了多环境的配置,不同的环境调用不同的数据库,那接下来就将一个环境用到多个库也就讲了.所以才有了这篇文章. 我们先来看一下今天项目的项目结构,在上篇博客的基础上进行了一定的增改,主要是增加了一个 config 文件,在dao 中分了两个子包mapper1 和mapper2 将原先的UserMapper 移入到了 mapper1 中.好了,开始正文

1.拦截器简介 MyBatis提供了一种插件(plugin)的功能,但其实这是拦截器功能.基于这个拦截器我们可以选择在这些被拦截的方法执行前后加上某些逻辑或者在执行这些被拦截的方法时执行自己的逻辑. 这点跟spring的拦截器是基本一致的.它的设计初衷就是为了供用户在某些时候可以实现自己的逻辑而不必去动Mybatis固有的逻辑. 拦截器的使用中,分页插件应该是使用得最多的了.分表的实现也差不多类似. 2.拦截的方法调用 MyBatis 允许你在已映射语句执行过程中的某一点进行拦截调用.默认情况下

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

你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来. 慢慢地,你的心情开始变差,因为客户和产品的抱怨越来越频繁,抱怨的最多的一个问题就是:系统越来越慢了. 1 常规优化 你组织团队,进行了一系列的优化. 1.1 数据表索引优化 经过初步分析,发现瓶颈在数据库.WEB服务器的CPU闲来无事,但数据库服务器的CPU使用率高居不下. 于是,请来架构组的DBA同事,监控数据库的访问,整理出那些耗时的SQL,并且进行SQL查询分析.根据分析

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库.分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/

以后慢慢启用个人博客:http://www.yuanrengu.com/index.php/mybatis1021.html 一直在使用Mybatis这个ORM框架,都是使用mybatis里的一些常用功能.今天在项目开发中有个业务是需要限制各个用户对某些表里的字段查询以及某些字段是否显示,如某张表的某些字段不让用户查询到.这种情况下,就需要构建sql来动态传入表名.字段名了.现在对解决方法进行下总结,希望对遇到同样问题的伙伴有些帮助. 动态SQL是mybatis的强大特性之一,mybatis在对

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

tsharding TSharding is the simple sharding component used in mogujie trade platform. 分库分表业界方案 分库分表TSharding TSharding组件目标 很少的资源投入即可开发完成 支持交易订单表的Sharding需求,分库又分表 支持数据源路由 支持事务 支持结果集合并 支持读写分离 TSharding Resources Abstract TSharding Resources Classes TSha

近期,当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc. Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目. Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零. Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 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