首先在pom文件中引入需要的依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-namespace</artifactId> <version>2.0.3</version></dependency> 二.新建一个sharding-jdbc.xml文件,实现分库分表的配置 <?xm

Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-Plus和MyBatis的整合方式完全一样,因此需要整合MyBatis的也可参考.采用Sharding-JDBC 作为分表插件的原因是配置方便,只需要添加Maven依赖导入Jar包而不需要中间件,且对业务代码无侵入.目前在实际业务中用的是单库多表,将交易流水表分成了100张. 配置经过生产环境的检验,

sharding jdbc 2.x系列详解参见https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/9221634.html. 最近将sharding jdbc的配置从xml切换到了spring boot.首先引入依赖: <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>

原文http://blog.163.com/bigoceanwu@126/blog/static/172718064201683031639683/ 读写分离:利用最基础的mysql主从复制,事务性的查询无法分离出去(因为会导致数据不一致),这样就无法做到真正的读写分离,因为有些场景可能大部分都是事物性的读.解决方法: galera for mysql 强一致性.   http://www.blogjava.net/amigoxie/archive/2014/12/24/421788.html

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, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等. 支持任意实现JDBC规范的数据库.目前

一,为什么要使用druid数据源? 1,druid的优点 Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池 它的优点包括: 可以监控数据库访问性能 SQL执行日志 SQL防火墙 但spring boot和shardingjdbc默认使用的数据库连接池是 HikariCP 如果要在shardingsphere中使用druid,需要在项目中整合后才能生效 2,druid的官方代码站: https://github.com/alibaba/druid/ 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客

背景 随着项目运行时间逐渐增加,数据库中的数据也越来越多,虽然加索引,优化查询,但是数据量太大,还是会影响查询效率,也给数据库增加了负载. 再加上冷数据基本不使用的场景,决定采用分表来处理数据,从而来提高系统性能. sharding jdbc 介绍 官方文档在这里. Sharding-jdbc 定位是轻量级的java框架,在java 的JDBC层提供额外功能.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

Java 通过JDBC查询数据库表结构(字段名称,类型,长度等) 发布者:唛唛家的豆子   时间:2012-11-20 17:54:02   Java 通过JDBC查询数据库表结构(字段名称,类型,长度等) 在JDBCPreparedStatement.executeQuery().getMetaData();后,我们可以通过ResultSetMetaData对象查询返回结果集的源数据信息,也就是表结构信息. 示例代码如下: package astar.sutil.db; import java

1.安装mycat,点击bin下面startup_nowrap.bat启动 2.客户端连接mycat:server.xml里面的 <!--连接mycat用户名和密码.数据库--> <user name="test"> <property name="password">test</property> <property name="schemas">TESTDB</property

全局表 全局表的作用 在分片的情况下,当业务表因为规模而进行分片以后,业务表与这些附属的字典表之间的关联,就成了比较棘手的问题,考虑到字典表具有以下几个特性: 变动不频繁 数据量总体变化不大 数据规模不大,很少有超过数十万条记录. 鉴于此,MyCAT 定义了一种特殊的表,称之为“全局表”,全局表具有以下特性: 全局表的插入.更新操作会实时在所有节点上执行,保持各个分片的数据一致性 全局表的查询操作,只从一个节点获取   全局表可以跟任何一个表进行 JOIN 操作 全局表配置(配置所有可能用到节点

参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1077763 问题描述 使用Impala JDBC向Kudu表中插入中文字符,插入的中文字符串乱码,中文字符串被截断. 此文档描述使用jdbc的PreparedStatement方式插入中文字符串乱码问题. 1.使用ImpalaJDBC代码进行测试,测试代码 staticString JDBC_DRIVER ="com.cloudera.impala.jdbc41.Driver"; stat

环境 jdk:1.8 framework: spring boot, sharding jdbc database: MySQL 搭建步骤 在pom 中加入sharding 依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.3<

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

全局表的作用 在分片的情况下,当业务表因为规模而进行分片以后,业务表与这些附属的字典表之间的关联,就成了比较棘手的问题,考虑到字典表具有以下几个特性: 变动不频繁 数据量总体变化不大 数据规模不大,很少有超过数十万条记录. 鉴于此,MyCAT 定义了一种特殊的表,称之为"全局表",全局表具有以下特性: 1.全局表的插入.更新.删除操作会实时在所有节点上执行,保持各个分片的数据一致性 2.全局表的查询操作,只随机从一个节点获取 3. 全局表可以跟任何一个表进行 JOIN 操作======

周五晚上告警群突然收到了一条告警消息,点开一看,应用 fullGC 了. 于是赶紧联系运维下载堆内存快照,进行分析. 内存分析 使用 MemoryAnalyzer 打开堆文件 mat 下载地址:https://archive.eclipse.org/mat/1.8/rcp/MemoryAnalyzer-1.8.0.20180604-win32.win32.x86_64.zip 下载下来后需要调大一下 MemoryAnalyzer.ini 配置文件里的-Xmx2048m 打开堆文件后如图: 发现有

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

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

基础分库 以下实例基于shardingsphere 4.1.0 + SpringBoot 2.2.5.RELEASE版本 依赖导入: <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.compile.sourceEncoding>UTF-8</project.compile.sourceEncoding> <spr

public static void main(String[] args) throws Exception{ Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mydb","root",""); String sql ="select

做制作开发平台时,首要的一点是如何取得数据库表结构信息.一般通用的做法就是通过JDBC中的ResultSetMetaData类来进行操作,当你取得了数据库表结构信息后,比如说表的每个字段名称,字段类型等. 首先取得数据库连接后取得DatabaseMetaData. DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); con是一个数据库连接,直接通过连接信息取得. 然后我们就可以取当前数据库中的所有表: ArrayList v = new ArrayList();

在已配置全局序列号的基础上 1.schema.xml <table name="hf_ctrlorder_split_config" primaryKey="HF_CTRLORDER_SPLIT_CONFIG_ID" autoIncrement="true" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3"  /> 2.sequence_db_conf.propertie