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 简介 Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本: 可适用于任何基于Java的ORM框架,如:JPA.HIbernate.MYbatis.Spring JDBC Template或者直接使用JDBC. 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP.C3P0.Druid等. 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库.目前支持MySQL.Oracle.SQLServer等. Sharding-JDBC定位为轻量级Ja

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

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/

一.表不存在时则创建 之前做项目实在是太赶了,很多东西都没记录.是时候补回来了 MySQL做一个大表,由于要存历史记录,所以数据量很大,查询很慢.恰好查询的时候,又不需要时间太久的冷数据.现在将其实现原理提取成一个控制台小程序. 首先,创建一个简单的数据库访问类. public static class CommonDao { private static MySqlConnection conn = new MySqlConnection(ConfigurationManager.AppSet

先丢代码地址 https://gitee.com/a247292980/sharding-jdbc 再丢pom.xml的dependency <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <spring.version>3.2.5.RELEASE</spring.version> <mybatis.version>3.2.

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

[z]https://www.cnblogs.com/codestory/p/5591651.html 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.

Sharding-Jdbc分表分库LogicTable数据分片的逻辑表,对于水平拆分的数据库(表),同一类表的总称.订单信息表拆分为2张表,分别是t_order_0.t_order_1,他们的逻辑表名为t_order.ActualTable在分片的数据库中真实存在的物理表.即上个示例中的t_order_0.t_order_1.DataNode数据分片的最小单元.由数据源名称和数据表组成,例:test_msg0.t_order_0.配置时默认各个分片数据库的表结构均相同,直接配置逻辑表和真实表对应

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据

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`

一.序言 在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量.当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术. 本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表. 1.组件及版本选择 SpringBoot 2.6.x MybatisPlus 3.5.0 Sharding-JDBC 4.1.1 Mysql 5.7.35 2.预期目标 使用上述组件实现分库分表,简化起

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

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

上一章已经讲述分库分表算法选型,本章主要讲述分库分表技术选型 文中关联上一章,若下文出现提及其时,可以点击 分库分表算法方案与技术选型(一) 主要讲述 框架比较 sharding-jdbc.zdal 代码实现样例,如需源码可在后文中查看 主键生成策略 可以按需阅读文章 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 常见框架 除了原生JDBC,网上常见

书接上文 <一文快速入门分库分表(必修课)>,这篇拖了好长的时间,本来计划在一周前就该写完的,结果家庭内部突然人事调整,领导层进行权利交接,随之宣布我正式当爹,紧接着家庭地位滑落至第三名,还给我分配了一个长期维护任务:带娃.看看我们的靓照,标准的小淑女一枚萌萌哒. 作为Sharding-JDBC 分库分表实战系列的开篇文章,我们在前文中回顾了一下分库分表的基础知识,对分库分表的拆分方式有了一定的了解,下边我们介绍一下 Sharding-JDBC 框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能

今天我们介绍一下 Sharding-JDBC框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能点准备好环境. 一.Sharding-JDBC 简介 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.从最开始 S

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

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

1. Mycat相关文章   Linux安装Mycat1.6.7.4并实现Mysql数据库读写分离简单配置   Linux安装Mysql8.0.20并配置主从复制(一主一从,双主双从)   Docker部署Mysql8.0.20并配置主从复制 2. 其他分库分表方案   Sharding-JDBC分库分表简单示例 3. 垂直拆分--分库   一个庞大的业务系统对应一个数据库,数据库中存在大量的表,必然影响系统体验度.因此,需要按照业务将表进行拆分成多个业务库,每个业务库只存储相关的业务表,即可减