ShardingJDBC的核心流程主要分成六个步骤,分别是:SQL解析->SQL优化->SQL路由->SQL改写->SQL执行->结果归并,流程图如下: sharding官网 https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/3.x/document/cn/overview/ 基于ShardingJDBC的读写分离 maven依赖配置 <dependency>    <groupId>io.shardi

分布式读写分离和分库分表采用sharding-jdbc实现. sharding-jdbc是当当网推出的一款读写分离实现插件,其他的还有mycat,或者纯粹的Aop代码控制实现. 接下面用spring boot 2.1.4 release 版本实现读写分离. 1. 引入jar包 <!-- lombok --><dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok<

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

Mycat是一个开源的分布式数据库系统,不同于oracle和mysql,Mycat并没有存储引擎,但是Mycat实现了mysql协议,前段用户可以把它当做一个Proxy.其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储在后端mysql存储引擎里面.最新版本的Mycat不仅支持mysql,还可以支持MS SqlServer,Oracle,DB2等关系型数据库,而且还支持MongoDB这种NoSQL.Mycat对调用者屏蔽了后端存储具体实现. Mycat的原理是先拦截用户的SQL语句并做分

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.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

需求: 分库:按业务线business_id将不同业务线的订单存储在不同的数据库上: 分表:按user_id字段将不同用户的订单存储在不同的表上,为方便直接用非分片字段order_id查询,可使用基因法: 读写分离:为缓解主库的压力,读操作访问从库: 库表SQL -- 主库 CREATE DATABASE `database_103`; CREATE DATABASE `database_112`; -- 从库 CREATE DATABASE `database_slave_103`; CREA

## 什么是mycat ```basic 1.一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 2.支持事务.ACID.可以替代MySQL的加强版数据库 3.一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 4.一个融合内存缓存技术.NoSQL技术.HDFS大数据的新型SQL Server 5.结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 6.一个新颖的数据库中间件产品 ``` ## Mycat原理 ​ 然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当

一.读写分离 1.1 what 读写分离 读写分离,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. 1.2 why 那么为什么要读写分离呢 因为数据库的"写"(写10000条数据到oracle可能要3分钟)操作是比较耗时的. 但是数据库的"读"(从oracle读10000条数据可能只要5秒钟). 所以读写分离,解决的是,数据

1.分表 当项目上线后,数据将会几何级的增长,当数据很多的时候,读取性能将会下降,更新表数据的时候也需要更新索引,所以我们需要分表,当数据量再大的时候就需要分库了. a.水平拆分:数据分成多个表 b.垂直拆分:字段分成多个表 c.插入/更新/删除数据和查询统计 MyISAM存储引擎有一个MERGE存储引擎,可以将多个表合成一个表,就可以进行这四种操作   InnoDB用alter able可以将变成MyISAM存储引擎,然后使用MERGE引擎 面试题:MERGE存储引擎将N个子表合并,那么在数据

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

1 数据库的读写分离 1.1 Amoeba实现读写分离 1.1.1 定义 Amoeba是一个以MySQL为底层数据存储,并对应用提供MySQL协议接口的proxy 优点: 配置读写分离时较为简单.配置文件编写方便 可以做到整个数据库的读写分离 占用的资源较少. 缺点: 不能实现高可用 现在不更新维护了 1.2 搭建amoeba 1.2.1 安装JDK 说明:Amoeba的使用依赖于JDK. 1.2.2 安装Amoeba 说明:将Amoeba文件拖入/usr/local/src/ 将其解压 1.2

近期,当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc. Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目. Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零. Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数

1.什么是分库分表 所谓的分库分表就是数据的分片(Sharding). 2.为什么需要分库分表 因为随着公司的业务越来越大,对于现成单机单个应用瓶颈问题,对数据持久化硬盘如何进行扩容. 可以从4个方面就行考虑: 1.表的设计要符合业务需求 2.sql语句的优化 3.读写分离 4.分库分表 3.什么是读写分离 将操作的sql语句到指定的库中操作,达到读写分开操作不同的数据库. 数据库的角色:主库(master,就是写库),从库(slave,就是读库). 读写分离对insert.update.del

Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目.    Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零.    Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无proxy代理层,无需

最近忙于项目已经好久几天没写博客了,前2篇文章我给大家介绍了搭建基础springMvc+mybatis的maven工程,这个简单框架已经可以对付一般的小型项目.但是我们实际项目中会碰到很多复杂的场景,比如数据量很大的情况下如何保证性能.今天我就给大家介绍数据库分库分表的优化,本文介绍mybatis结合当当网的sharding-jdbc分库分表技术(原理这里不做介绍) 首先在pom文件中引入需要的依赖 <dependency> <groupId>com.dangdang</gr

简介 Sharding-JDBC 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Java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC. 基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等. 支持

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

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

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

读写分离 何为读写分离? 见名思意,根据读写分离的名字,我们就可以知道:读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上. 这样的话,就能够小幅提升写性能,大幅提升读性能. 我简单画了一张图来帮助不太清楚读写分离的小伙伴理解. 一般情况下,我们都会选择一主多从,也就是一台主数据库负责写,其他的从数据库负责读. 主库和从库之间会进行数据同步,以保证从库中数据的准确性. 这样的架构实现起来比较简单,并且也符合系统的写少读多的特点. ​ 读写分离会带来什么问题?如何解决? 读写分离对于提