一.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding copyright ownership. # T

一.说明 主要是对字符串的字段进行hash取模 二.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding

背景介绍: 第一次安装mysql服务端,版本8.0.6 遇到了问题:1:不知道流程:2:8.0以上版本密码加密规则修改的解决方案:   1:下载mysql 服务端 https://dev.mysql.com/downloads/file/?id=485812 2:解压到本地 3:在根目录下添加my.ini 内容如下 my.ini   [mysql] #skip-grant-tables # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=UTF8MB4 [mysqld

在<Drools7.0.0.Final规则引擎教程>之Springboot集成中介绍了怎样将Drools与Springboot进行集成,本篇博客介绍一下集成之后,如何实现从数据库读取规则并重新加载规则的简单demo.因本章重点介绍的是Drools相关操作的API,所以将查询数据库部分的操作省略,直接使用数据库查询出的规则代码来进行规则的重新加载.另外,此示例采用访问一个http请求来进行重新加载,根据实际需要可考虑定时任务进行加载等扩展方式.最终的使用还是要结合具体业务场景来进行分析扩展. 整

3.1 Hello World 实例 在上一章中介绍了Drools5x版本中规则引擎使用的实例,很明显在Drools7中KnowledgeBase类已经标注为"@Deprecated"--废弃.在本章节中介绍Drools7版本中的使用方法.后续实例都将默认使用此版本. 先看一下Drools项目的目录结构: Maven pom.xml文件中依赖配置: <properties> <drools-version>7.0.0.Final</drools-versi

2.1 Drools5简述 上面已经提到Drools是通过规则编译.规则收集和规则的执行来实现具体功能的.Drools5提供了以下主要实现API: KnowledgeBuilder KnowledgeBase KnowledgePackage StatefulKnowledgeSession StatelessKnowledgeSession 它们起到了对规则文件进行收集.编译.查错.插入fact.设置global.执行规则或规则流等作用. 2.2 Drools5之HelloWorld 下面结合

MyCAT支持多种分片规则,下面测试的这种是分片枚举.适用场景,列值的个数是固定的,譬如省份,月份等. 在这里,需定义三个值,规则均是在rule.xml中定义. 1. tableRule 2. function 3. mapFile 首先,定义tableRule, <tableRule name="sharding-by-intfile-test"> <rule> <columns>province</columns> <algor

使用的是 Mycat 提供的 dataMigrate 脚本进行对数据进行迁移和节点扩容,目前支持的 Mycat 是1.6 版本,由于 Mycat 是由 Java 编写的因此在做数据迁移及节点扩容时需要安装JDK等,还有相关的依赖数据库驱动程序等 准备工作 对扩容表的所有数据节点进行备份,以便迁移失败后的数据恢复 安装JDK 1.8 版本,并设置好环境变量 在 Mycat 的 lib 目录中,增加 MySql 的 JDBC 驱动包 在 Mycat 的环境中安装 MySql 的客户端程序 使用 ro

实现方式:单月内按照小时拆分,最小粒度是小时,一天最多可以有24个分片,最少1个分片,下个月从头开始循环 优点:使数据按照小时来进行分时存储,颗粒度比日期(天)分片要小,适用于数据采集类存储分片 缺点:需要月末手动清理数据 配置示例: <tableRule name="sharding-by-hour"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-

实现方式:根据字符串的子串(必须是数字)计算分区号(由调用方传递参数,显示指定分区号),例如,id=05-12232323,其中 id 是从 startIndex = 0,size=2,即截取的子串是 05 ,05 就是获取的分区,如果大于分区数,则分配到 defaultPartition 分区中 优点:可以在运行阶段,由应用自主决定路由到那个分片 缺点:需要应用实现分片规则 配置示例: <tableRule name="rule1"> <rule> <c

实现方式:切分规则根据文件(partition-hash-int.txt)配置的可能的枚举来进行分片,此种分片规则理解为枚举分区,会比较适合于取值固定的场合,比如说省份(固定值) 优点:适用于按照省份或者区县来拆分数据类业务 缺点:其他非枚举情况不适合 配置示例: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>province_id</columns> <algorit

概述 myCat实现分库分表的策略,对数据量的处理带来很大的便利,这里主要整理下MyCat的使用以及常用路由算法,针对MyCat里面的事务.集群后续再做整理:另外内容整理,不免会参考技术大牛的博客,内容雷同,实属正常:基于业务区分数据源,主要为了实现如下的数据库 常规使用 配置schema.xml  在同一个mysql数据库中,创建了三个数据库 testdb1,testdb2,testdb3.并在每个库中都创建了user表 <?xml version="1.0"?> <

一.Mycat分片路由原理 我们先来看下面的一个SQL在Mycat里面是如何执行的: , ); 有3个分片dn1,dn2,dn3, id=5000001这条数据在dn2上,id=10000001这条数据在dn3上. 查询时可能有出现的问题: 1)全部扫描一遍dn1  dn2  dn3,结果导致性能浪费. 2)只扫描某个片.漏掉数据的情况. 总结: 不能多扫——>性能不足 也不能少——>漏掉数据 那么Mycat是如何解决上面的问题的呢? Mycat使用Druid的DruidParser作为分析器

水平切分分片实现   配置schema.xml  在同一个mysql数据库中,创建了三个数据库 testdb1,testdb2,testdb3.并在每个库中都创建了user表     <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">    

1.分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举 id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则,配置如下: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule&g

1. 枚举法: 通过在配置文件中配置可能的枚举id,自己配置分片,使用规则: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="hash-int

分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存, 而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则,配置如下: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <!--标识将要分片的表字段--> <columns>user_id</columns> <!--分片函数--> <algorithm&g

1.mycat是什么? 国内最活跃的.性能最好的开源数据库分库分表中间件 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务.ACID.可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术.NoSQL技术.HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 2.分片规则:取模 <tableRule name="mod-long&qu

经过近两年时间的优化和打磨,Apache ShardingSphere 5.0.0 GA 版终于在本月正式发布,相比于 4.1.1 GA 版,5.0.0 GA 版在内核层面进行了大量的优化.首先,基于可插拔架构对内核进行了全面改造,内核中的各个功能可以任意组合并叠加使用.其次,为了提升 SQL 分布式查询能力,5.0.0 GA 版打造了全新的Federation 执行引擎,来满足用户复杂的业务场景.此外,5.0.0 GA 版在内核功能 API 层面也进行了大量优化,旨在降低用户使用这些功能的成本

本文基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.0.0,请注意不同版本的sharding-jdbc配置可能有不一样的地方,本文不一定适用于其它版本 相关的maven配置如下: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>