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

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.

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

定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架. 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等. 支持任意实现JDBC规范的数据库.目前

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

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/

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

一.使用中间件的好处 使用中间件对于主读写分离新增一个从数据库节点来说,可以不用修改代码,达到新增节点数据库而不影响到代码的修改.因为如果不用中间件,那么在代码中自己是先读写分离,如果新增节点, 你进行写操作时,你的轮询求模的数据量就要修改.但是中间件的维护也很麻烦的. 二.各种中间件 1.MYSQL官方的mysqlProxy,它可以实现读写分离,但是它使用率很低,搞笑的是MySQL官方都不推荐使用. 2.Amoeba:这是阿里巴巴工程司写的,是开源的.使用也很少. 3.mycat 4.Shar

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.

一.ShardingContext 在Sharding-Jdbc中,我们其实需要抓住一个核心类,也就是ShardingContext,分片上下文,里面定义了下面几个内容: @RequiredArgsConstructor @Getter public final class ShardingContext { //分片规则 private final ShardingRule shardingRule; //数据库类型 private final DatabaseType databaseTyp

分布式读写分离和分库分表采用sharding-jdbc实现. sharding-jdbc是当当网推出的一款读写分离实现插件,其他的还有mycat,或者纯粹的Aop代码控制实现. 接下面用spring boot 2.1.4 release 版本实现读写分离. 1. 引入jar包 <!-- lombok --><dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok<

本文介绍SpringBoot使用当当Sharding-JDBC进行读写分离. 1.有关Sharding-JDBC 本文还是基于当当网Sharding-Jdbc的依赖,与上一篇使用Sharding-Jdbc进行分库分表依赖一致,并且本文大致内容与上一篇文章相似,建议先查看我的另一篇在查看这篇会简单许多,传送门<SpringBoot使用Sharding-JDBC分库分表>. 这里需要特殊介绍的是,使用Sharding-JDBC进行读写分离的时候,只允许设置一个主库,从库的话可以设置多个,访问策略的

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.Mycat和Sharding-jdbc的区别 1)mycat是一个中间件的第三方应用,sharding-jdbc是一个jar包 2)使用mycat时不需要改代码,而使用sharding-jdbc时需要修改代码 Mycat(proxy中间件层): Sharding-jdbc(TDDL为代表的应用层): 二.Mycat分片join 在前面的文章Mysql系列四:数据库分库分表基础理论中,已经说过分库分表需要应对的技术难题有如下几个: 1.)分布式全局唯一id 2.)分片规则和策略 3.)跨分片技

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

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

原帖地址:https://blog.csdn.net/yanyan19880509/article/details/78170233 前言 很多时候,为了应付DB的高并发读写,我们会采用读写分离技术.读写分离指的是利用数据库主从技术(把数据复制到多个节点中),分散读多个库以支持高并发的读,而写只在master库上.DB的主从技术只负责对数据进行复制和同步,而读写分离技术需要业务应用自身去实现.sharding-jdbc通过简单的开发,可以方便的实现读写分离技术.本篇主要介绍其实现的原理. sha

1.什么是分库分表 所谓的分库分表就是数据的分片(Sharding). 2.为什么需要分库分表 因为随着公司的业务越来越大,对于现成单机单个应用瓶颈问题,对数据持久化硬盘如何进行扩容. 可以从4个方面就行考虑: 1.表的设计要符合业务需求 2.sql语句的优化 3.读写分离 4.分库分表 3.什么是读写分离 将操作的sql语句到指定的库中操作,达到读写分开操作不同的数据库. 数据库的角色:主库(master,就是写库),从库(slave,就是读库). 读写分离对insert.update.del

数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚 Sharding-JDBC与MyCat: 解决分库分表的中间件. 但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未使用中间件,使用代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就