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

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

一.mysql中的优化 where语句的优化 1.尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作select id from uinfo_jifen where jifen/60 > 10000;优化后:Select id from uinfo_jifen where jifen>600000; 2.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致mysql放弃使用索引 select uid from imid where datediff(create_time,'2011-11

当单表数据太多时,我们可以水平划分,参考 SqlServer 分区视图实现水平分表 ,水平划分可以提高表的一些性能. 而 垂直分表 则相对很少见到和用到,因为这可能是数据库设计上的问题了.如果数据库中一张表有部分字段几乎从不不更改但经常查询,而部分字段的数据频繁更改,这种设计放到同一个表中就不合理了,相互影响太大了.在已存在改情况的表的时候,可以考虑按列拆分表,即垂直拆分. 由于垂直分表的案例比较少,最近因为存在这样的表,所以个人捣鼓了一下. 源表设计结构: -- 源表 CREATE TABLE

当单表数据太多时.我们能够水平划分,參考 SqlServer 分区视图实现水平分表 ,水平划分能够提高表的一些性能. 而 垂直分表 则相对非常少见到和用到,由于这可能是数据库设计上的问题了.假设数据库中一张表有部分字段差点儿从不不更改但常常查询,而部分字段的数据频繁更改.这样的设计放到同一个表中就不合理了,相互影响太大了.在已存在改情况的表的时候,能够考虑按列拆分表,即垂直拆分. 由于垂直分表的案例比較少,近期由于存在这种表,所以个人捣鼓了一下. 源表设计结构: -- 源表 CREATE TAB

mysql语句的优化有局限性,mysql语句的优化都是围绕着索引去优化的,那么如果mysql中的索引也解决不了海量数据查询慢的状况,那么有了水平分表与垂直分表的出现(我就是记录一下自己的理解) 水平分表: 如上图所示:另外三张表表结构是一样的 只不过把数据进行分别存放在这三张表中,如果要insert 或者query 那么都需要对id进行取余 然后table名进行拼接,那么就是一张完整的table_name 但是如果我需要对name进行分表呢 或者对email呢? 那么就需要用MD5进行加密 因为

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

坚信数据库的物理设计在对高级数据库的性能影响上远比其他因素重要.给大家说一下经过专家对Oracle的研究,他们解释了为什么拙劣的物理设计是数据库停机(无论是有计划的还是没计划的)背后的主要原因.但在这点上俺还是坚持DBA如果想要高性能的数据库就必须在数据库的物理设计上多思考的观点,这样才能减少响应时间使终端用户满意而不是引来骂声一片. 今天的文章是MySQL5.1的发布带来了设计超强动力数据库的强有力的武器,任何MySQL的DBA都应该尽快学习并使用它.俺觉得如果能很好滴使用这个5.1版带来的新

表分割有两种方式: 1.水平分割:根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中. 水平分割通常在下面的情况下使用. •表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度. •表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用. •需要把数据存放到多个介质上. 水平分割会给应用增加复杂度,它通常在查询时需要多个表名,查询所有数据需要union操作.在许多数据库应用中,这种复杂性会超过它带来

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

目录 分库分表诞生的前景 分库分表的方式(垂直拆分,水平复制) 1.垂直拆分 1.1 垂直分库 1.2 垂直分表 2.水平拆分 2.1 水平分库 2.2 水平分表 分库分库中间件 ShardingSphere Sharding-JDBC 实现水平分表 实现水平分库 实现垂直分库 实现读写分离 Sharding-Proxy 环境配置 分库分表 读写分离 两者区别 实现原理 Sharding-jdbc 3.0不支持的sql ShardingSphere扩展点 分库分表中间件对比 分布分表应用和问题

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

什么是 ShardingSphere? 1.一套开源的分布式数据库中间件解决方案 2.有三个产品:Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 3.定位为关系型数据库中间件,合理在分布式环境下使用关系型数据库操作   什么是分库分表   1.数据库数据量不可控的,随着时间和业务发展,造成表里面数据越来越多,如果再去对数据库表 curd 操作时候,造成性能问题. 2.方案 1:从硬件上 3.方案 2:分库分表 * 为了解决由于数据量过大而造成数据库性能降低问题. 分库分表的方式 

一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表. 第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中包含joi

源码:Sharding-JDBC(分库分表) 一.Sharding-JDBC介绍 1,介绍 Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件,从 3.0 开始Sharding-JDBC被包含在 Sharding-Sphere中,之后该项目进入进入Apache孵化器,4.0版本之后的版本为Apache版本. 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

转载别人 一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表. 第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中

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?

一.数据库瓶颈 不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值.在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用.接下来就可以想象了吧(并发量.吞吐量.崩溃). 1.IO瓶颈 第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表.第二种:网络IO瓶颈,请求的数据太多,网络带宽不够 -> 分库. 2.CPU瓶颈 第一种:SQL问题,如SQL中包含join