一,为什么要给shardingsphere配置多数据源? 1,shardingjdbc默认接管了所有的数据源, 如果我们有多个非分表的库时,则最多只能设置一个为默认数据库, 其他的非分表数据库不能访问 2,shardingjdbc对数据库的访问有一些限制: 官方站的说明: https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/unsupported-items/ 说明:刘宏缔的

通过上一节的学习,我们已经学会如何应用Spring中的JdbcTemplate来完成对MySQL的数据库读写操作.接下来通过本篇文章,重点说说在访问数据库过程中的一个重要概念:数据源(Data Source),以及Spring Boot中对数据源的创建与配置. 基本概念 在开始说明Spring Boot中的数据源配置之前,我们先搞清楚关于数据访问的这些基本概念: 什么是JDBC? Java数据库连接(Java Database Connectivity,简称JDBC)是Java语言中用来规范客户

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

Spring-Boot-2.0.0-M1版本将默认的数据库连接池从tomcat jdbc pool改为了hikari,这里主要研究下hikari的默认配置 0.  创建Spring Boot项目,选中 Web.MySQL.JDBC 依赖  1. 启动类默认加载了DataSourceAutoConfiguration,默认数据源是HikariDataSource @SpringBootApplicationpublic class SpringBootJdbcApplication { publi

Sharding-JDBC集分库分表.读写分离.分布式主键.柔性事务和数据治理与一身,提供一站式的解决分布式关系型数据库的解决方案. 从2.x版本开始,Sharding-JDBC正式将包名.Maven坐标.码云仓库.Github仓库和官方网站统一为io.shardingjdbc.这意味着除了当当的无私奉献,我们也乐于采纳第三方公司的代码贡献.本次2.0.0的版本,由当当与数人云共同开发. Sharding-JDBC是一款基于JDBC的数据库中间件产品,对Java的应用程序无任何改造成本,只需配置

一.什么是Sharding-jdbc? 在介绍Sharding-JDBC之前,我们需要先说明下Sharding-Sphere. Sharding-Sphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成.他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.容器.云原生等各种多样化的应用场景. 1.1 Sharding-JDB

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据

项目实践 现在Java项目使用mybatis多一些,所以我也做了一个springboot+mybatisplus+sharding-jdbc分库分表项目例子分享给大家. 要是用的springboot+jpa可以看这篇文章:https://www.cnblogs.com/owenma/p/11364624.html 其它的框架内容不做赘述,直接上代码. 数据准备 装备两个数据库.并在两个库中建表,建表sql如下: DROP TABLE IF EXISTS `t_user_0`; CREATE TA

一.ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC.Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成. 他们均提供标准化的数据分片.分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构.异构语言.云原生等各种多样化的应用场景.详细一点的介绍直接看官网:https://shardingsphere.apache.org/document/current/c

一,为什么要给shardingsphere配置多数据源? 1,shardingjdbc默认接管了所有的数据源, 如果我们有多个非分表的库时,则最多只能设置一个为默认数据库, 其他的非分表数据库不能访问 2,shardingjdbc对数据库的访问有一些限制: 官方站的说明: https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/unsupported-items/ 说明:刘宏缔的

上文<快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)>中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >.<.between and.in等,来选择对应数据分片策略. 往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说: 如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问? 这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据

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

Sharding-JDBC自定义复合分片算法 一.背景 二.需求 1.对于客户端操作而言 2.对于运营端操作而言 三.分片算法 1.客户id和订单id的生成规则 2. 确定数据落在那个表中 3.举例说明 1.客户id确定数据表 2.订单id确定数据表 四.实现步骤 1.建表语句 2.引入Sharding-JDBC的jar包 3.编写分片算法 4.分表配置 5.mapper文件写法 五.完整代码 六.参考文档 一.背景 最近在看 Sharding-JDBC方面的内容,此处简单记录一下使用Shard

读写分离:为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能.也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改业务的生产服务器:第二台数据库服务器,主要进行读的操作. 目前有多种方式实现读写分离,一种是Mycat这种数据库中间件,需要单独部署服务,通过配置来实现读写分离,不侵入到业务代码中:还有一种是dynamic-datasource/shardingsphere-jdbc这种,需要在业务代码引入jar包进行开发. 本框架集成 dynamic-datasource(多数据源+读写分离+分库)+

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

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

转载 https://www.cnblogs.com/jackion5/p/13658615.html 前言 传统应用项目设计通常都是采用单一数据库作为存储方案,但是随着互联网的迅猛发展以及应用数据量的增长,数据库会随着数据量的增长而渐渐成为整个应用框架的性能瓶颈. 首先是由于关系学数据库大多是采用B+Tree类型的索引,当数据量超过一定的阈值之后,会导致索引的深度增长,而索引的深度又直接影响了磁盘IO操作的次数,直接影响了数据库查询性能的优劣. 其次由于用户数量的提升,高并发的数据库请求也会越

spring mvc+mybatis+多数据源切换 选取oracle,mysql作为例子切换数据源.oracle为默认数据源,在测试的action中,进行mysql和oracle的动态切换. web.xml <context-param> <param-name>webAppRootKey</param-name> <param-value>trac</param-value> </context-param> <!-- Spr

现在稍微复杂一点的项目,一个数据库也可能搞不定,可能还涉及分布式事务什么的,不过由于现在我只是做一个接口集成的项目,所以分布式就先不用了,用Spring AOP来达到切换数据源,查询不同的数据库就可以了. 如果以前的我,可能就1个数据库->1个数据源->1个SessionFactory->1个事务管理,按照这样的逻辑,操作一个数据库是没什么问题的,但是两个甚至多个这样的相同配置,这不是要逼死强迫症患者的节奏吗? Spring动态切换数据库的原理是通过继承AbstractRoutingDa