为什么要分表,分库: 当我们的数据表数据量,訪问量非常大.或者是使用频繁的时候,一个数据表已经不能承受如此大的数据訪问和存储,所以,为了减轻数据库的负担,加快数据的存储,就须要将一张表分成多张,及将一类数据存入不同的几张表,当分表已经不能满足需求是,我们还能够分库,及用几个数据库存储. 分表会随着需求和功能的不同有不同的实现方法.以下是我做项目中的一个样例: 需求:product.product_price两张表是一对多的关系,及产品和产品每日的价格,一个产品相应几种价格,如今因为产品表数据量非

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

上一节我们是手动配置数据源的,直接在java代码里写数据库的东西,这操作我个人是不喜欢的.我觉得这些东西就应该出现在application.yml文件中. 还有,万一我们的项目在使用之后,突然需要改变分库分表规则了.我们还要去停服更新.这里有人要说了,你改application.yml文件,你也要停服更新呐! 当然,如果我们的项目不是分布式的,就一单体项目,我们停服更新下也很快的,没多大影响!但是我们如果都用到分库分表了,那通常来说,这个项目基本是分布式系统,就是说我们用了springCloud

教程预览 01 | 前言 02 | 简单的分库分表设计 03 | 控制反转搭配简单业务 04 | 强化设计方案 05 | 完善业务自动创建数据库 说明 这节来把基础的业务部分完善一下. 因为 IQueryable的问题我们还是先把 IDbRepository 换成 ISqlSugarRepository来使用 private readonly ISqlSugarRepository<EasyLoggerProject,int> _repository; AutoMapper 和 Swagger

教程预览 01 | 前言 02 | 简单的分库分表设计 03 | 控制反转搭配简单业务 04 | 强化设计方案 05 | 完善业务自动创建数据库 06 | 最终篇-通过AOP自动连接数据库-完成日志业务 前言 这周比较忙,这篇来的有点迟到,不过我们要讲的东西是非常精彩的,通过之前的文章我们的设计已经完成,而且完成了 ProjectController 的业务操作,成功生成了分库的日志数据库和表,那么在操作日志 Controller 的时候,我们如何来连接多个数据库 和 多张表呢. 理论讲解 首先

关于分库分表方案详细介绍 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 这里就不作详细描述了 分库分表方案基本脱离不了这个结构,受制于实现的难度,好像没有看到有很方便的实现方案框架 为了解决此问题,在CRL框架基础上作了扩展,使CRL能很好实现此方案,以之前了解到的需求,基本能满足了 本方案拆分结构表示为 会员为业务核心,所有业务围绕会员来进行,所以垂直划分用会员编号作索引,将会员分配到不同的库 会员订单增长量是不固定的,所以需要平

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键

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

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键

简介     在大型项目中,我们会遇到分表分库的情景.      分库,将不同模块对应的表拆分到对应的数据库下,其实伴随着公司内分布式系统的出现,这个过程也是自然而然就发生了,对应商品模块和用户模块,我们会建立商品服务和用户服务,各个服务访问各自的数据库,系统间的交互,通过远程调用实现,而不是直接访问其数据库.     但是随着业务的进一步发展,数据表也会出现瓶颈,比如数据表的记录已经超过了千万级,到了这个量级,速度也会慢下来.所以接下来就是分表. 比如用户表,我们会分user_1,user_2

前言 我在上篇博客 "Spring Boot 的实践与思考" 中比对不同规范的 ORM 框架应用场景的时候提到过主从与读写分离,本篇随笔将针对此和分库分表进行更深入地探讨. 1. 漫谈 在进入正题之前,我想先随意谈谈对架构的拓展周期的想法(仅个人观点).首先,我认为初期规划不该太复杂或者庞大,无论项目的中长期可能会发展地如何如何,前期都应该以灵活为优先,像分库分表等操作不应该在开始的时候就考虑进去.其次,我认为需求变更是非常正常的,这点在我等开发的圈子里吐槽的最多,其中自然有 &quo

多个数据库 配置: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, 'db2': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), }, } 写入到 指定数据库 python manage.

1.mycat文档:https://github.com/MyCATApache/Mycat-doc       官方网站:http://www.mycat.org.cn/ 2.mycat的优点: 配置简单,灵活 可实现读写分离 可利用多种规则实现分库分表 心跳机制,自动踢出故障机组 免费开源,长期维护,社区活跃 mycat的缺点: 主要是分片之后有一些限制,如只能2表join 3.架构图:可实现读写分离,分库分表 4.所需软件,机器配置与ip地址 名称 版本 下载地址 mysql server

本文介绍SpringBoot使用当当Sharding-JDBC进行分库分表. 1.有关Sharding-JDBC 有关Sharding-JDBC介绍这里就不在多说,之前Sharding-JDBC是当当网自研的关系型数据库的水平扩展框架,现在已经捐献给Apache,具体可以查看Github,地址是:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ shardingsphere文档地址是:https://shardings

数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库sch

原文链接:面试官:"谈谈分库分表吧?" 面试官:“有并发的经验没?”  应聘者:“有一点.”   面试官:“那你们为了处理并发,做了哪些优化?”   应聘者:“前后端分离啊,限流啊,分库分表啊..”   面试官:"谈谈分库分表吧?"   应聘者:“bala.bala.bala..”   1.分库分表的原因 1.随着单库中的数据量越来越大,相应的,查询所需要的时间也越来越多,相当于数据的处理遇到了瓶颈2.单库发生意外的时候,需要修复的是所有的数据,而多库中的一个库发生

mybatis作为流行的ORM框架,项目实际使用过程中可能会遇到分库分表的场景.mybatis在分表,甚至是同主机下的分库都可以说是完美支持的,只需要将表名或者库名作为动态参数组装sql就能够完成.但是多余分在不同主机上的库,就不太一样了,组装sql无法区分数据库主机.网上搜索了一下,对于此类情况,大都采用的动态数据源的概念,也即定义不同的数据源连接不同的主机数据库,在查询前通过动态数据源进行数据源切换,但从实现上来看,这个切换并不是单sql级别的,而可以理解为时间级别的切换,即查询前切到对应数

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.希望通过这篇文章的介绍,能学会Mycat的使用. 安装 Mycat官网:http://www.mycat.io/可以了解下Mycat的背景和应用情况,这样使用起来比较有信心. Mycat下载地址:http://dl.mycat.io/官网有个文档

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理,这些内容有的是从网上收集的,有的是自己做的测试验证信息,如有错误,烦请谅解和指出! 一.MyCat简单介绍MyCat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的服务器,前端用户可以

一.mycat的安装 环境准备:准备一台虚拟机192.168.152.128 1. 下载mycat cd /softwarewget http:-linux.tar.gz 2. 解压mycat tar -zxvf Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz 3. 剪切mycat到/usr/local目录下 mv /software/mycat /usr/local 4. 启动mycat /usr/local/mycat/bin/myc