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…
目录 创建项目 分表 导包 表结构 Yml 分库 Yml Java 分库分表 数据库 Yml 读写分离 数据库 Yml 其他 只请求主库 读写分离判断逻辑代码 一主多从+分表 Yml 一主多从+分库分表 Yml 公共表&数据脱敏 公共表 数据库 Java代码 Yml 数据脱敏 分布式事务 Yml pom Java 异常 代码下载 创建项目 一顿下一步,勾选web.lombok等插件 分表 导包 ShardingJdbc 官方最新稳定版4.1.1 <!-- https://mvnreposit…
前言 项目涉及到了一些设计模式,如果你看的不是很明白,没有关系坚持下来,写完之后去思考去品,你就会有一种突拨开云雾的感觉,所以请不要在半途感觉自己看不懂选择放弃,如果我哪里写的详细,或者需要修正请联系我,谢谢. 创建项目 1.SDK安装 我们开发用的vs版本是2019 .Net Core的版本是3.1 下载 SDK 地址 :https://dotnet.microsoft.com/download 2.新建项目 这里选择Core 版本是3.1 项目类型是API Docker支持我们不勾选,我会在…
原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对…
一.数据处理分类 1. 海量数据处理,按照使用场景主要分为两种类型: 联机事务处理(OLTP) 面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果.简单地说,主要是对数据的插入.修改.删除,所以对事物和实时性要求比较高. 联机分析处理(OLAP) 通过多维的方式对数据进行分析.查询和报表,可以同数据挖掘工具.统计分析工具配合使用,增强决策分析功能.简单地说,主要是对海量数据的查询统计分析 2. OLTP和OLAP的比较   OLTP OLAP…
分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据…
分库分表,顾名思义,就是把原本存储于一个库一张表的数据分块存储到多个库多张表上.对于大型互联网应用来说,当一张表的数据量达到百万.千万时,数据库每执行一次查询所花的时间会变多,并且数据库面临着极高的并发访问.通过分库分表,使数据均衡地分布到多张表中,可以缩短数据查询所需要的时间,提高数据库的吞吐,减轻数据库压力. 一.垂直切分 将表按照功能模块.关系密切程度划分出来,部署到不同的库上.常见的分成6大库: 1)用户类库:用于保存了用户的相关信息.例如:db_user,db_system,db_co…
1 基本思想之什么是分库分表?从字面上简单理解,就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上. 2 基本思想之为什么要分库分表? 单表操作数据量有最优值,mysql为1000万左右: 可以减轻数据库的压力,不用所有线程都查同一个数据库: 数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作,增删改查的开销也会越来越大:另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器…
为什么使用分库分表? 如下内容,引用自 Sharding Sphere 的文档,写的很大气. <ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片> 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. 1)性能 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…