剧情回顾 前面,我们一共学习了读写分离,垂直拆分,垂直拆分+读写分离.对应的文章分别如下: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做? 通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了.只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散

参考资料:猿天地   https://mp.weixin.qq.com/s/901rNhc4WhLCQ023zujRVQ 作者:尹吉欢 当单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散读写请求的压力,当然这个得看你的分片算法了,合理的算法才能够让数据分配均匀并提升性能. 今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分

一.前言 小编最近一直在研究关于分库分表的东西,前几天docker安装了mycat实现了分库分表,但是都在说mycat的bug很多.很多人还是倾向于shardingsphere,其实他是一个全家桶,有JDBC.Proxy 和 Sidecar组成,小编今天以最简单的JDBC来简单整合一下! 现在最新版已经是5.1.1,经过一天的研究用于解决了所有问题,完成了单库分表!! 想了解4.0.0版本的可以看一下小编刚刚写的:SpringBoot+Mybatis-Plus整合Sharding-JDBC4.0

上次把mycat的读写分离搞定了,这次试下单库分表,顾名思义就是在一个库里把一个表拆分为多个 需要配置的配置文件为 schema.xml 配置内容如下 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <schema name="app_house" checkSQLschema=&quo

配置文件相关信息: #开发 server.port=7200 spring.application.name=BtspIsmpServiceOrderDev eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://127.0.0.1:7761/eureka/ #表示eureka client间隔多久去拉取服务器注册信息,默认为30秒 eureka.client.registry-fetch-interval-seconds=10 #eureka客户端需要多长时间发

本文是Sharding-JDBC采用Spring Boot Starter方式配置第二篇,第一篇是读写分离讲解,请参考:<Spring Boot中整合Sharding-JDBC读写分离示例> 在我<Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析>书中都是通过XML方式配置.今天给大家演示的是单库中分表的操作,如果用XML方式配置,那么就是下面的配置: <!-- 数据源 --> <bean id="ds_0" class="com.

参考 https://blog.csdn.net/sq2006hjp/article/details/78732227 Mycat采用的水平拆分,不管是分库还是分表,都是水平拆分的.分库是指,把一个大表的数据,分为多个同名的表,分别存到不同的数据库:分表是指,把一个大表,拆成多个不同名的表,放在一个数据库里.这里不论是分库还是分表,分拆出来的表字段都是跟原表一模一样的. Mycat提供的分片方案有很多,这里选用按月分片这个方案来分片,也就是说每个自然月的数据,会分到相应的表里面. 而这些表,都在

转载自 https://blog.csdn.net/smilefyx/article/details/72810531 1.首先在Mycat官网下载安装包,这里就以最新的1.6版本为例,下载地址为: http://dl.mycat.io/1.6-RELEASE/ 2.解压完成后,主要编辑的配置文件在conf目录下,分别为schema.xml.rule.xml.server.xml.sequence_db_conf.properties四个文件. schema.xml主要配置物理数据库的信息,逻辑

EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架) 简介 引言 开始 准备 配置 使用 按时间自动分表 性能测试 其它简单操作(非Sharing) 总结 简介 本框架旨在为EF Core提供Sharding(即读写分离分库分表)支持,不仅提供了一套强大的普通数据操作接口,并且降低了分表难度,支持按时间自动分表扩容,提供的操作接口简洁统一. 源码地址:EFCore.SHarding 引言 读写分离分库分表一直是数据库领域中的重难点,当数据规模达到单库极限的时候,就不得不考虑分表方案.EF

一.使用中间件的好处 使用中间件对于主读写分离新增一个从数据库节点来说,可以不用修改代码,达到新增节点数据库而不影响到代码的修改.因为如果不用中间件,那么在代码中自己是先读写分离,如果新增节点, 你进行写操作时,你的轮询求模的数据量就要修改.但是中间件的维护也很麻烦的. 二.各种中间件 1.MYSQL官方的mysqlProxy,它可以实现读写分离,但是它使用率很低,搞笑的是MySQL官方都不推荐使用. 2.Amoeba:这是阿里巴巴工程司写的,是开源的.使用也很少. 3.mycat 4.Shar

  Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载_IT168文库 阿里分布式数据库实践.pdf_微盘下载 阿里开源Mysql分布式中间件:Cobar - 沙漠绿树 - ITeye技术网站 阿里云产品博客 » SQL解析过程详解 阿里云分布式RDS平台——柳彦召:阿里云RDS高级开发工程师_文档下载_IT168文库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Ma

脚本功能: 1. 将指定的报告文件按照指定的字段.切库切表策略切分 2. 将切分后的文件并发导入到对应的Mongodb中 3. 生成日志文件和done标识文件 使用手册: -h    打印帮助信息,并退出"; -f     需要切分的数据文件"; -g    清理昨日或历史全部数据: 1 昨日数据  2 历史全部数据"; -k     拆分字段在文件中列数,从1开始"; -o    需要切分的数据文件格式 tsv或csv "; -d    切分的库数目&q

数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚 Sharding-JDBC与MyCat: 解决分库分表的中间件. 但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未使用中间件,使用代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就

最近一段时间在研究分库分表的一些问题,正好周末有点时间就简单做下总结,也方便自己以后查看. 关于为什么要做分库分表,什么是水平分表,垂直分表等概念,相信大家都知道,这里就不在赘述了. 本文只讲述使用Sharding-JDBC做分库分表的一些实践经验,如果有错误欢迎大家指出. 什么是Sharding-JDBC Sharding-jdbc是当当网开源的一款客户端代理中间件.Sharding-jdbc包含分库分片和读写分离功能.对应用的代码没有侵入型,几乎没有任何改动,兼容主流orm框架,主流数据库连

上一章已经讲述分库分表算法选型,本章主要讲述分库分表技术选型 文中关联上一章,若下文出现提及其时,可以点击 分库分表算法方案与技术选型(一) 主要讲述 框架比较 sharding-jdbc.zdal 代码实现样例,如需源码可在后文中查看 主键生成策略 可以按需阅读文章 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 常见框架 除了原生JDBC,网上常见

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>

单库分表已经在上篇写过了,这次写个分库分表,不同在于配置文件上的一点点不同 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <schema name="app_house" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100&qu

本文转载自:阿里P8架构师谈:数据库分库分表.读写分离的原理实现,使用场景 为什么要分库分表和读写分离? 类似淘宝网这样的网站,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题,日益增长的业务数据,无疑对数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求.随着时间和业务的发展,数据库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作的开销也会越来越大:另外,无论怎样升级硬件资源,单台服务器的资源(CPU.磁盘.内存.网络IO.事务数.连接数)总是有限的,最终数据库所能承载

随着业务变得越来越复杂,用户越来越多,集中式的架构性能会出现巨大的问题,比如系统会越来越慢,而且时不时会宕机,所以必须要解决高性能和可用性的问题.这个时候数据库的优化就显得尤为重要,在说优化方案前,先分析下数据库性能瓶颈的原因有哪些:      1.1数据库性能瓶颈的分析            比如说在高并发的情况下连接数不够了.或者数据量太大,查询效率变得越来越低.或者是因为存储的问题,数据库所在的机器性能下降了.这些问题,归根结底都是受到了硬件的限制,比如 CPU,内存,磁盘,网络等等.在集

本文通过大量图片来分析和描述分库.分表以及数据库分区是怎样进行的. 1.sharding前的初始数据分布 在本文中,我打算用高考考生相关信息作为实验数据.请无视表的字段是否符合现实,也请无视表的设计是否符合范式. 3张表: 考生表,存放全国所有高考考生信息,假设34个省.(直辖)市.(自治区.特别行政)区共3000W考生 学科表,分文理科,共9门课程(语文.数学.英语.历史.地理.政治.物理.化学.生物) 成绩表,存过全国所有考生所有学科成绩,每个学生6门成绩,共1.8亿条成绩数据 三张表放在名