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

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 

Mysql Proxy Lua读写分离设置 一.读写分离说明 读写分离(Read/Write Splitting),基本的原理是让主数据库处理事务性增.改.删操作(INSERT.UPDATE.DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作.数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库. 1.设置说明 Master服务器: 192.168.41.196 Slave服务器: 192.168.41.197 Proxy服务器: 192.168.41.203 2.安装Mysql Pro

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

Linux 如何配置mycat? 3.配置mycat 3.1.规定linux的用户名和全名不能叫mycat!!!否则mycat会不生效(原因是影响整个linux系统的环境变量导致mycat的配置环境变量没有生效) 3.2.vim /etc/sysconfig/network也不能叫mycat 3.3.mycat使用的是Java语言编写-->所以必须要在linux上配置jdk(要求jdk必须为64位,因为mycat是在64位的jdk8上进行编译的) 3.4.配置jdk 3.5.使用xftp把myc

application-sharding.yml sharding: jdbc: datasource: names: ds0,ds1,dsx,dsy ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&use

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

基于shard-jdbc中间件,实现数据分库分表 Sharding-JDBC简介 Sharding配置示意图 1.水平分割 1.1 水平分库 1.2 水平分表 2.Shard-jdbc中间件 2.1 架构图 2.2 特点 3.项目案例 3.1 项目结构 3.2 数据库配置 3.3 核心代码块 3.3.1 数据源配置文件 3.3.2 数据库分库策略 3.3.3 数据表1分表策略 3.3.4 数据表2分表策略 3.3.5 数据源集成配置 3.3.6 测试代码执行流程 Sharding-JDBC简介

结合上一篇docker部署的mysql主从, 本篇主要讲解SpringBoot项目结合Sharding-JDBC如何实现分库分表.读写分离. 一.Sharding-JDBC介绍 1.这里引用官网上的介绍:   定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架.   适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis

一.水平分割 1.水平分库 1).概念: 以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中. 2).结果 每个库的结构都一样:数据都不一样: 所有库的并集是全量数据: 2.水平分表 1).概念 以字段为依据,按照一定策略,将一个表中的数据拆分到多个表中. 2).结果 每个表的结构都一样:数据都不一样: 所有表的并集是全量数据: 二.Shard-jdbc 中间件 1.架构图 2.特点 1).Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零. 2).适用于任何基于

一.水平分割 1.水平分库 1).概念:以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中.2).结果每个库的结构都一样:数据都不一样:所有库的并集是全量数据: 2.水平分表 1).概念以字段为依据,按照一定策略,将一个表中的数据拆分到多个表中.2).结果每个表的结构都一样:数据都不一样:所有表的并集是全量数据: 二.Shard-jdbc 中间件 1.架构图 2.特点 1).Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零.2).适用于任何基于Java的ORM框

Furion分表分库集成ShardingCore ShardingCore ShardingCore 易用.简单.高性能.普适性,是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efcore2+的所有版本,支持efcore2+的所有数据库.支持自定义路由.动态路由.高性能分页.读写分离的一款组件,如果你喜欢这组件或者这个组件对你有帮助请点击下发star让更多的.neter可以看到使用 Github Star 助力dotnet 生态 Gitee Star 背景 随着.net6的发布,

一.简要说明 以下配置实现了: 1.分库分表 2.每一个分库的读写分离 3.读库负载均衡算法 4.雪花算法,生成唯一id 5.字段取模 二.配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional informa

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千万,淘宝历史订单百亿.千亿. 交易流水表 2.选择方案 (1)NoSQL/NewSQL(不选择) 选择RDBMS,不选择NoSQL/NewSQL,主要是因为NoSQL/NewSQL可靠性无法与RDBMS相提并论.RDBMS有以下几个优点: RDBMS生态完善: RDBMS绝对稳定: RDBMS的事务

java 取模运算%  实则取余 简述 例子 应用在数据库分库分表 取模运算 求模运算与求余运算不同.“模”是“Mod”的音译,模运算多应用于程序编写中. Mod的含义为求余.模运算在数论和程序设计中都有着广泛的应用,从奇偶数的判别到素数的判别,从模幂运算到最大公约数的求法,从孙子问题到凯撒密码问题,无不充斥着模运算的身影.虽然很多数论教材上对模运算都有一定的介绍,但多数都是以纯理论为主,对于模运算在程序设计中的应用涉及不多. 取余运算区别 对于整型数a,b来说,取模运算或者求余运算的方法都是:

在我们的项目发展到一定阶段之后,随着数据量的增大,分库分表就变成了一件非常自然的事情.常见的分库分表方式有两种:客户端模式和服务器模式,这两种的典型代表有sharding-jdbc和MyCat.所谓的客户端模式是指在各个连接数据库的客户端中引用额外提供的jar包,以对连接数据库的过程进行封装,从而达到根据客户端的配置,将不同的请求分发到不同的数据库中的目的:而服务端模式是指,搭建一个数据库服务,这个服务只是架设在真实数据库集群前的一个代理层,其能够正常接收和解析客户端传入的SQL语句,然后根据其

每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点. 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿:微信用户更是10亿.订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单.淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间. 既然一张表无法搞定,那

一.前言 感觉很久没写文章了,最近也比较忙,写的相对比较少,抽空分享基于Dapper 的分库分表开源框架core-data的强大功能,更好的提高开发过程中的效率: 在数据库的数据日积月累的积累下,业务数据库中的单表数据想必也越来越大,大到百万.千万.甚至上亿级别的数据,这个时候就很有必要进行数据库读写分离.以及单表分多表进行存储,提高性能,但是呢很多人不知道怎么去分库分表,也没有现成的分库分表的成熟框架,故不知道怎么下手,又怕影响到业务:现在我给大家推荐core-data的分库分表开源框架.框架

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

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主