一,shardingjdbc的用途 1,官方站介绍: Apache 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 JDBC.Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成.  它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   2,网址: 官方站: http://shardingsphere.apache.org/index_z

一.准备工作 1.准备三个数据库:db0.db1.db2 2.每个数据库新建两个订单表:t_order_0.t_order_1 DROP TABLE IF EXISTS `t_order_x`; CREATE TABLE `t_order_x` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` bigint NOT NULL, `order_id` bigint NOT NULL, `order_no` ) NOT NULL, `isactive`

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

本文是Sharding-JDBC采用Spring Boot Starter方式配置第二篇,第一篇是读写分离讲解,请参考:<Spring Boot中整合Sharding-JDBC读写分离示例> 在我<Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析>书中都是通过XML方式配置.今天给大家演示的是单库中分表的操作,如果用XML方式配置,那么就是下面的配置: <!-- 数据源 --> <bean id="ds_0" class="com.

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

一.水平分割 1.水平分库 1).概念:以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中.2).结果每个库的结构都一样:数据都不一样:所有库的并集是全量数据: 2.水平分表 1).概念以字段为依据,按照一定策略,将一个表中的数据拆分到多个表中.2).结果每个表的结构都一样:数据都不一样:所有表的并集是全量数据: 二.Shard-jdbc 中间件 1.架构图 2.特点 1).Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零.2).适用于任何基于Java的ORM框

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

Mycat是一个开源的分布式数据库系统,不同于oracle和mysql,Mycat并没有存储引擎,但是Mycat实现了mysql协议,前段用户可以把它当做一个Proxy.其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储在后端mysql存储引擎里面.最新版本的Mycat不仅支持mysql,还可以支持MS SqlServer,Oracle,DB2等关系型数据库,而且还支持MongoDB这种NoSQL.Mycat对调用者屏蔽了后端存储具体实现. Mycat的原理是先拦截用户的SQL语句并做分

@Bean(name = "shardingDataSource", destroyMethod = "close") @Qualifier("shardingDataSource") public DataSource getShardingDataSource() { // 配置真实数据源 Map<String, DataSource> dataSourceMap = ); // 配置第一个数据源 DruidDataSource

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

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79368021 一.概述 之前,我们介绍了利用Mycat进行分库分表操作,Mycat分表操作是利用分库来进行的,单个库中的分表操作可结合MySQL的分区进行,这也是Mycat官方提倡的方式.那么,如何利用Mycat真正实现数据库的分库分表,可以私信我.今天,我们来看看sharding-jdbc,sharding-jdbc也是一款分库分表的“中间件”,不过,它并不向Mycat那样作为

Sharding-JDBC中的分片策略有两个维度,分别是: 数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy) 表分片策略(TableShardingStrategy) 其中,数据源分片策略表示:数据路由到的物理目标数据源,表分片策略表示数据被路由到的目标表. 特别的,表分片策略是依赖于数据源分片策略的,也就是说要先分库再分表,当然也可以只分表. Sharding-JDBC的数据分片策略 Sharding-JDBC的分片策略包含了分片键和分片算法.由于分片算法与业务实现紧密相关,

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

ShardingJDBC的核心流程主要分成六个步骤,分别是:SQL解析->SQL优化->SQL路由->SQL改写->SQL执行->结果归并,流程图如下: sharding官网 https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/3.x/document/cn/overview/ 基于ShardingJDBC的读写分离 maven依赖配置 <dependency>    <groupId>io.shardi

转载 https://www.cnblogs.com/jackion5/p/13658615.html 前言 传统应用项目设计通常都是采用单一数据库作为存储方案,但是随着互联网的迅猛发展以及应用数据量的增长,数据库会随着数据量的增长而渐渐成为整个应用框架的性能瓶颈. 首先是由于关系学数据库大多是采用B+Tree类型的索引,当数据量超过一定的阈值之后,会导致索引的深度增长,而索引的深度又直接影响了磁盘IO操作的次数,直接影响了数据库查询性能的优劣. 其次由于用户数量的提升,高并发的数据库请求也会越

为解决关系型数据库面对海量数据由于数据量过大而导致的性能问题时,将数据进行分片是行之有效的解决方案,而将集中于单一节点的数据拆分并分别存储到多个数据库或表,称为分库分表. 分库可以有效分散高并发量,分表虽然无法缓解并发量,但仅跨表仍然可以使用数据库原生的ACID事务.而一旦跨库,涉及到事务的问题就会变得无比复杂. 1.使用 pom.xml添加依赖: <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId> <artifac

1.创建两个库,每个库创建两个分表t_order_1,t_order_2 DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1`; CREATE TABLE `t_order_1` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `amount` int(255) NOT NULL, `name` varchar(10) NOT NULL, `user_id` int(10) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=I

在之前的文章中我详细描述了如何利用ShardingSphere-JDBC进行分库分表,同时也实现了简单的精确分库算法接口,详情见下面的链接: 利用ShardingSphere-JDBC实现分库分表 但是观察一下配置文件,我现在只有两张表的情况下就已经用了60行来做配置,如果说我在一个真实的系统中,那么配置文件的规模将是非常可观的,这个时候配置中心的作用就很重要了.ShardingSphere支持主流的zookeeper和etcd等服务发现组件,作为最常用的,我用zookeeper来实现. 下面是

Linux 如何配置mycat? 3.配置mycat 3.1.规定linux的用户名和全名不能叫mycat!!!否则mycat会不生效(原因是影响整个linux系统的环境变量导致mycat的配置环境变量没有生效) 3.2.vim /etc/sysconfig/network也不能叫mycat 3.3.mycat使用的是Java语言编写-->所以必须要在linux上配置jdk(要求jdk必须为64位,因为mycat是在64位的jdk8上进行编译的) 3.4.配置jdk 3.5.使用xftp把myc

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.分片策略 Sharding-JDBC认为对于分片策略存有两种维度: 数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy):数据被分配的目标数据源 表分片策略(TableShardingStrategy):数据被分配的目标表 两种分片策略API完全相同,但是表分片策略是依赖于数据源分片策略的(即:先分库然后才有分表) 二.分片算法 Sharding分片策略继承自ShardingStrategy,提供了5种分片策略: 由于分片算法和业务实现紧密相关,因此Sharding-JDBC并