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

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

一,shardingjdbc的用途 1,官方站介绍: Apache 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 JDBC.Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成.  它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   2,网址: 官方站: http://shardingsphere.apache.org/index_z

前言 说实话,这章本来不打算讲的,因为配置多数据源的网上有很多类似的教程.但是最近因为项目要用到分库分表,所以让我研究一下看怎么实现.我想着上一篇博客讲了多环境的配置,不同的环境调用不同的数据库,那接下来就将一个环境用到多个库也就讲了.所以才有了这篇文章. 我们先来看一下今天项目的项目结构,在上篇博客的基础上进行了一定的增改,主要是增加了一个 config 文件,在dao 中分了两个子包mapper1 和mapper2 将原先的UserMapper 移入到了 mapper1 中.好了,开始正文

本文描述spring boot基于Atomikos+DruidXADataSource分布式事务配置(100%纯动态),也就是增加.减少数据源只需要修改application.properties文件,无需动态增加或减少Bean. 有时候我们一个应用会有N份部署,每个需要访问多个数据源,A环境可能只需要2个数据源,B环境需要5个数据源(因为我们是行业软件,所以会有这个情况,对于纯项目的系统,通常没有这个问题),所以我们希望代码只有一份,配置按需调整就确定了具体的数据源. MapperConfig

分库分表(4)--- ShardingSphere实现分表 有关分库分表前面写了三篇博客: 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 这篇博客通过ShardingSphere实现分表不分库,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0

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

1. 主要依赖: <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.3.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shard

目录 分库分表诞生的前景 分库分表的方式(垂直拆分,水平复制) 1.垂直拆分 1.1 垂直分库 1.2 垂直分表 2.水平拆分 2.1 水平分库 2.2 水平分表 分库分库中间件 ShardingSphere Sharding-JDBC 实现水平分表 实现水平分库 实现垂直分库 实现读写分离 Sharding-Proxy 环境配置 分库分表 读写分离 两者区别 实现原理 Sharding-jdbc 3.0不支持的sql ShardingSphere扩展点 分库分表中间件对比 分布分表应用和问题

分库分表(5)--- ShardingSphere实现分库分表 有关分库分表前面写了四篇博客: 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 这篇博客通过ShardingSphere实现分库分表,并在文章最下方附上项目Github地址. 一.项目概述 1.技术

ShardingSphere---理论 ShardingSphere在中小企业需要分库分表的时候用的会比较多,因为它维护成本低,不需要额外增派人手;而且目前社区也还一直在开发和维护,还算是比较活跃. 但是中大型公司一般会选择选用 Mycat 这类 proxy 层方案,因为可能大公司系统和项目非常多,团队很大,人员充足,那么最好是专门弄个人来研究和维护 Mycat, 然后大量项目直接透明使用即可. 一.ShardingSphere概念 1.概念 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库

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

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

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

分区:对业务透明,分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块,例如mysql中的一张表对应三个文件.MYD,MYI,frm. 根据一定的规则把数据文件(MYD)和索引文件(MYI)进行了分割,分区后的表呢,还是一张表.分区可以把表分到不同的硬盘上,但不能分配到不同服务器上. 优点:数据不存在多个副本,不必进行数据复制,性能更高. 缺点:分区策略必须经过充分考虑,避免多个分区之间的数据存在关联关系,每个分区都是单点,如果某个分区宕机,就会影响到系统的使用. 分片:对业务透明,在物理实现上分成多个服务

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

ShardingCore ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵. Github Source Code 助力dotnet 生态 Gitee Source Code 介绍 在分表分库领域java有着很多的解决方案,尤其是客户端解决方案(ShardingSphere),因为客户端解决方案有着极高的性能,但是缺点也很明显数据库链接的消耗相对较高,使用语言的限制让我们.Net望而却步,但是哪怕是有着这些缺点其实

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