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,为什么要给shardingsphere配置多数据源? 1,shardingjdbc默认接管了所有的数据源, 如果我们有多个非分表的库时,则最多只能设置一个为默认数据库, 其他的非分表数据库不能访问 2,shardingjdbc对数据库的访问有一些限制: 官方站的说明: https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/unsupported-items/ 说明:刘宏缔的

ShardingSphere---理论 ShardingSphere在中小企业需要分库分表的时候用的会比较多,因为它维护成本低,不需要额外增派人手;而且目前社区也还一直在开发和维护,还算是比较活跃. 但是中大型公司一般会选择选用 Mycat 这类 proxy 层方案,因为可能大公司系统和项目非常多,团队很大,人员充足,那么最好是专门弄个人来研究和维护 Mycat, 然后大量项目直接透明使用即可. 一.ShardingSphere概念 1.概念 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库

1. 主要依赖: <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.3.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shard

分库分表(4)--- ShardingSphere实现分表 有关分库分表前面写了三篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 这篇博客通过ShardingSphere实现分表不分库,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0

分库分表(5)--- ShardingSphere实现分库分表 有关分库分表前面写了四篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 这篇博客通过ShardingSphere实现分库分表,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术

分库分表(6)--- ShardingSphere实现分表+ 读写分离 有关分库分表前面写了五篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 这篇博客通过S

分库分表(7)--- ShardingSphere实现分库分表+读写分离 有关分库分表前面写了六篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2.分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3.分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 4.分库分表(4) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分表 5.分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表 6.分库分表

.Net下你不得不看的分表分库解决方案-多字段分片 介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖.零学习成本.零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件,通过本框架你不但可以学到很多分片的思想和技巧,并且更能学到Expression的奇思妙用 你的star和点赞是我坚持下去的最大动力,一起

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

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

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.

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.疑问&目的 1.1 分表使用场景 (1)可扩展架构设计,比如一个ERP用5年不卡,到了10就卡了因为数据太多了,这个时候很多人都是备份然后清空数据,这个工作大并且麻烦,以前的数据很难在使用 (2) 数据量太多 ,例如每天都有 几十上百万的数据进入库,如果不分表后面查询将会非常缓慢 (3)   性能瓶颈 ,比如我插入超过1个亿很多索引会莫名失效,性能缓存,具体原因很难排查,有分表功能,我就能知道插入哪个表,这样我只对一个分表进行插入性能是成倍增长 1.2  我的目的 说到ORM很多会想到EF

efcore使用ShardingCore实现分表分库下的多租户 介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖.零学习成本.零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件,通过本框架你不但可以学到很多分片的思想和技巧,并且更能学到Expression的奇思妙用 你的star和点赞是我坚持下去的最

.Net/C#分库分表高性能O(1)瀑布流分页 框架介绍 依照惯例首先介绍本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖.零学习成本.零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件框架 你的star和点赞是我坚持下去的最大动力,一起为.net生态提供更好的解决方案 项目地址 github地址 http

之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离(文末有链接),这次来说说分库分表的实现过程. 概念解析 垂直分片 按照业务拆分的方式称为垂直分片,又称为纵向拆分,它的核心理念是专库专用. 在拆分之前,一个数据库由多个数据表构成,每个表对应着不同的业务.而拆分之后,则是按照业务将表进行归类,分布到不同的数据库中,从而将压力分散至不同的数据库. 下图展示了根据业务需要,将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案. 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整.通常来讲,是来不及应对互联网业务需求快速变化

背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能.可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景. 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降:同时,高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈. 从可用性的方面来讲,服务化的无状态型,能够达到较小成本的随意扩容,这必然导致系统的最终压力都落在数据库之上.而单一的数据节点,或者简单的主从架构,已经越来越难

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

背景 近期在项目中需要使用多数据源,其中有一些表的数据量比较大,需要对其进行分库分表:而其他数据表数据量比较正常,单表就可以. 项目中可能使用其他组的数据源数据,因此需要多数据源支持. 经过调研多数据源配置比较方便.在该项目中分库分表的策略比较简单,仅根据一个字段分就可以,因此分库分表方案选用比较流行方便易用的 sharding-jdbc 需要实现的目标是 根据学生姓名字段 student_name 进行分表,但是不需要分库.数据表是student_hist0 - student_hist9 引