剧情回顾 前面,我们一共学习了读写分离,垂直拆分,垂直拆分+读写分离.对应的文章分别如下: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做? 通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了.只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散

EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架) 简介 引言 开始 准备 配置 使用 按时间自动分表 性能测试 其它简单操作(非Sharing) 总结 简介 本框架旨在为EF Core提供Sharding(即读写分离分库分表)支持,不仅提供了一套强大的普通数据操作接口,并且降低了分表难度,支持按时间自动分表扩容,提供的操作接口简洁统一. 源码地址:EFCore.SHarding 引言 读写分离分库分表一直是数据库领域中的重难点,当数据规模达到单库极限的时候,就不得不考虑分表方案.EF

  Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载_IT168文库 阿里分布式数据库实践.pdf_微盘下载 阿里开源Mysql分布式中间件:Cobar - 沙漠绿树 - ITeye技术网站 阿里云产品博客 » SQL解析过程详解 阿里云分布式RDS平台——柳彦召:阿里云RDS高级开发工程师_文档下载_IT168文库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Ma

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,

首先在pom文件中引入需要的依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-namespace</artifactId> <version>2.0.3</version></dependency> 二.新建一个sharding-jdbc.xml文件,实现分库分表的配置 <?xm

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

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

参考资料:猿天地   https://mp.weixin.qq.com/s/901rNhc4WhLCQ023zujRVQ 作者:尹吉欢 当单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散读写请求的压力,当然这个得看你的分片算法了,合理的算法才能够让数据分配均匀并提升性能. 今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分

源码:Sharding-JDBC(分库分表) 一.Sharding-JDBC介绍 1,介绍 Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件,从 3.0 开始Sharding-JDBC被包含在 Sharding-Sphere中,之后该项目进入进入Apache孵化器,4.0版本之后的版本为Apache版本. 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

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千万,淘宝历史订单百亿.千亿. 交易流水表 2.选择方案 (1)NoSQL/NewSQL(不选择) 选择RDBMS,不选择NoSQL/NewSQL,主要是因为NoSQL/NewSQL可靠性无法与RDBMS相提并论.RDBMS有以下几个优点: RDBMS生态完善: RDBMS绝对稳定: RDBMS的事务

每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点. 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿:微信用户更是10亿.订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单.淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间. 既然一张表无法搞定,那

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

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进

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

sharding jdbc: sharding sphere 的 一部分,可以做到 分表分库,读写分离. 和 mycat 不同的 是 sharding jdbc 是 一个 jdbc 驱动 在 驱动这个层做的  分表,分库,读写分离. mycat 是 一个数据库 中间件,或者就是一个数据库代理工具. 对比图: sharding sphere  介绍:

数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 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统业务逻辑和数据库sch

application-sharding.yml sharding: jdbc: datasource: names: ds0,ds1,dsx,dsy ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&use

配置文件相关信息: #开发 server.port=7200 spring.application.name=BtspIsmpServiceOrderDev eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://127.0.0.1:7761/eureka/ #表示eureka client间隔多久去拉取服务器注册信息,默认为30秒 eureka.client.registry-fetch-interval-seconds=10 #eureka客户端需要多长时间发

Sharding-Sphere Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架,到2017年的时候才开始对外开源,这几年在大量社区贡献者的不断迭代下,功能也逐渐完善,现已更名为 ShardingSphere,2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬. 随着版本的不断更迭 ShardingSphere 的核心功能也变得多元化起来.如图7-1,ShardingSphere生态包含三款开源分布式数据库中间件解决方案,Sharding-JDBC.Shardin

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