一. 简介 为什么要分表,无非就两个原因,要么是并发太高,要么就是数据量太大. 所谓分表就是把传统的单表扩展为多个数据结构一样的表,通过分表策略确定操作哪一张表. 我使用的分表规则是通过主键id进行取模运算. 例如user表,假设分三个表:user_0 user_1 user_2 插入操作: 假设添加一个用户主键id为1  1%3 = 1 该用户将会插入到user_1表中 查询操作: 查询操作时shardingsphere会将个个表中的id进行排序后返回 手把手在springboot中通过sha

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(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

maven: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.

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(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

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

MySql分区.分表和分库 数据库的数据量达到一定程度之后,为避免带来系统性能上的瓶颈.需要进行数据的处理,采用的手段是分区.分片.分库.分表. 一些问题的解释: 1.为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表. 这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下, 如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕. 分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 2.什么是分表?

背景 得不到的东西让你彻夜难眠,没有尝试过的技术让我跃跃欲试. 本着杀鸡焉用牛刀的准则,我们倡导够用就行,不跟风,不盲从. 所以,结果就是我们一直没有真正使用分库分表.曾经好几次,感觉没有分库分表(起码要分表),项目就做不下去了,但是由于跨部门.工具约束.项目被砍等各种原因最终都偃旗息鼓,乖乖的搞单表加索引去了. 应该是没有及时同步公司内部知识库的原因,过去的几次分库分表的尝试也是让人哭笑不得.公司内部流传着一件上古神器,可以解决分表问题. 既然是上古神器,那么使用的流程肯定也是非常原始.没错,

分库分表(3)---ShardingSphere实现读写分离 有关ShardingSphere概念前面写了两篇博客: 1.分库分表(1) --- 理论 2. 分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 下面就这个项目做个整体简单介绍,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 + shardingsphere4.0.0-RC1 + Maven3.5.4 + MySQL + lombok(插件) 2.项目

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

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,

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

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

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

一.应用场景 大家在使用Mybatis进行开发的时候,经常会遇到一种情况:按照月份month将数据放在不同的表里面,查询数据的时候需要跟不同的月份month去查询不同的表. 但是我们都知道,Mybatis是ORM持久层框架,即:实体关系映射,实体Object与数据库表之间是存在一一对应的映射关系.比如: @Data public class Student { private Integer id; private String stuName; private Integer age; } 表

前言 作为一个数据库,作为数据库中的一张表,随着用户的增多随着时间的推移,总有一天,数据量会大到一个难以处理的地步.这时仅仅一张表的数据就已经超过了千万,无论是查询还是修改,对于它的操作都会很耗时,这时就需要进行数据库切分的操作了. MyBatis实现分表最简单步骤 既然文章的标题都这么写了,不如直接上干货来的比较实际,我们就先来看看如何实现最简单的分表. 1.我们模拟用户表数据量超过千万(虽然实际不太可能) 2.用户表原来的名字叫做user_tab,我们切分为user_tab_0和user_t

2018年01月31日      随着我们系统用户数量的日增,业务数据处于一个爆发前,增长的数据量已经给我们的系统造成了很大的不确定.在上个周末用户量较多,并发较大的情况下,读写频繁的验证码表,数据量达到几十万上百万的时候出现了锁表阻塞,导致用户登录验证失败,进而导致系统的一度反应较慢,甚至登录不上等问题.查了很多资料,发现大家都是偏理论,索性自己实现了,发出来以作记录,也能给别人一些帮助.诸位有什么高明意见,欢迎交流.个人QQ:1612301243,非诚勿扰.      由于这种读写更新频繁的

一  简介   Apache ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件组成的生态圈二 成员包含   Sharding-JDBC是一款轻量级的Java框架,在JDBC层提供上述核心功能,使用方式与正常的JDBC方式如出一辙,面向Java开发的用户.   Sharding-Proxy是一款实现了MySQL二进制协议的服务器端版本,类似于网易的cetus,爱可生的dble等   Sharding-Sidecar从Service Mesh的理念中应用而生,面向于云原生架构.三 gith