2、shardingjdbc简单使用之分库分表综合使用 shardingjdbc作为shardingsphere中的一部分，提供了分库分表、读写分离、数据治理等功能分库分表 分库就是按数据库来分：将不同或者相同结构的表分别放在不同的数据库中(例如用户表和订单表放在不同的库) 分表就是按表来分：将相同结构的水平拆分成多个不同名称的表(例如将user表分为user_0、user_1…)分片键：不管分库
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2023-11-11 20:22:18
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在当今的数据驱动世界中，Java的数据分库分表已成为一种重要的架构设计模式，旨在提升系统性能和可扩展性。本文将对如何解决“Java数据分库分表”进行一个全面的复盘记录，涉及到备份策略、恢复流程以及多个相关要素。
### 备份策略
在进行数据分库分表之前，备份策略是至关重要的。我们需要在架构设计中考虑不同的备份策略，并用思维导图加以展示。
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1.为什么要分库分表?数据库分片:<redis>用户流量和数据量比较大，两个因素迫使需要优化，单表的数据量大，不论单表如何优化，解决大数据存储的访问性能；分库分表解决的是两个问题:1>超大容量问题<用户表、订单表等 io能力和单表处理能力有瓶颈>2>性能问题<io能力、单库>2.如何实现分库分表1>垂直切分: 1.1>垂直分库: 订单库
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2023-08-17 17:02:52
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水平拆分一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理，将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。不但可以通过 ID 取模分表还可以通过时间分表，比如每月生成一张表。 按照范围分表也是可行的:一张表只存储 0~1000W的数据，超过只就进行分表，这样分表的优点是扩展灵活，但是存在热点数据。按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。比如新增一条
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2024-02-09 08:36:12
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1.1 分库分表方式回顾分库分表的目的就是将我们的单库的数据控制在合理的范围内，从而提高数据库的性能–垂直拆分：（按照结构分）垂直分表：将一张宽表（字段很多的表） 按照字母的访问顺序进行拆分，就是按照表单结构进行拆垂直分库：根据不同的业务，将表进行分类，拆分到不同的数据库，这些库可以部署在不同的服务器，分摊访问压力。水平拆分：（按照数据行分）水平分库：将一张表的数据（按照数据行）分到多个不同的数据
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2023-10-27 06:40:05
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java 分库关联查询工具类
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2023-06-20 10:06:22
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中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如下图，独立的拆分出订单库和用户库。水平拆分的概念，是同一个业务数据量大之后，进行水平拆分。上图中订单数据达到了4000万，我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级，如果不进行处理，mysql单表数据太大，会导致性能变慢。使
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2023-07-15 20:47:05
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微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成了面试的高频词汇，这些知识不了解面试通过率不会太高。你可以不会用，但你不能不知道，就是这么一种现状。技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就那么回事。一、为什么要分库分表关系型数据库以MySQL为例，单机的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当
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2024-04-27 09:26:06
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当业务的数据量暴增，单个数据库无法承载时，我们就需要扩容，此时就可以使用ShardingSphere的分库分表。1、垂直拆分数据库的垂直拆分：比如将业务拆分成多个微服务。表的垂直拆分：比如将一个订单表里面既有订单信息，又有优惠券信息，我们就可以将它拆分成两个表。2、水平拆分简单的来说就是将数据分片存储。SpringBoot整合ShardingSphere-JDBC实现分库分表首先我们创建3个数据源
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2023-11-23 22:11:33
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1.走过的弯路在研究分表的时候,我他喵的是真的体会到了"浩如烟海"是啥意思.要么就是资料太老,要么就很少是按照月份分表的. 中间我走了很多弯路,甚至一度怀疑jap不适合用来进行分表.从我看过的资料来说,没有一个博客介绍使用Shardingsphere进行分表是思路是什么样的,这也是我走了很多弯路的原因.先介绍背景: 单个数据库,按照月份进行分表,每个表有月份的后缀,类似于: table_20200
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2023-08-22 00:48:22
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分库分表方案垂直切分垂直分库根据业务耦合度，将数据库表进行分类，不同的业务表放入不同的数据库中垂直分表对于表字段列非常多的表进行字段切分，将不常用的字段单独放入辅助表，提升行数据查询效率优点：根据业务耦合度切分，业务清晰，高并发情况下，一定程度的提升IO效率、解决单机资源瓶颈缺点：部分表无法join，只能通过业务层做聚合；依然存在单表数据量过大的情况 水平切分库内分表：解决单表数据量大问
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2024-01-10 17:57:46
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1. 概述因为市面上已经非常不错的分库分表的资料，所以艿艿就不在尴尬的瞎哔哔一些内容。推荐阅读两个资料：《Apache ShardingSphere 官方文档》ShardingSphere 是目前最好用的数据库中间件之一，很多时候，我们使用它来实现分库分表，或者读写分离。当然，它不仅仅能够提供上述两个功能，也能提供分布式事务、数据库治理。目前，国内使用比较多的分库分表的中间件，主要有：Apache
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2023-12-28 19:52:41
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分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表
ShardingSphere实现分库分表 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、技术架构项目总体技术选型SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0.0-RC1 + Maven3.5.4 + MySQL
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2023-07-26 21:05:59
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前言Spring 5 于 2017 年 9 月发布了通用版本 (GA)，它标志着自 2013 年 12 月以来第一个主要 Spring Framework 版本。它提供了一些人们期待已久的改进，还采用了一种全新的编程范例，以反应式宣言中陈述的反应式原则为基础。几天前小编从朋友那边嫖来Spring5秘籍手册+知识导图，经过自己的梳理才发现，这完全就是真香现场！我爱了！咱今天就来挖掘真香现场——Spr
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2023-12-11 12:04:43
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目录1 前言2 分库分表方式2.1 垂直切分2.1.1 垂直分表2.1.2 垂直分库2.2 水平切分2.2.1 水平分库2.2.2 水平分表3 Sharding-JDBC3.1 概述3.2 环境搭建3.3 水平拆分3.3.1水平分表3.3.2 水平分库3.4 垂直拆分3.4.1 垂直分库4 Sharding-JDBC公共表1 前言随着公司业务的发展，数据库中的表中的数据量也在不
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2023-07-29 21:41:14
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为什么要分库分表关系型数据库以MySQL为例，单机的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当单表数据量在百万以内时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。一旦数据量朝着千万以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。如何分库分表分库分表就是要将大量数据分散到多个数据库中，使每个数据
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2024-06-19 08:22:22
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MyCat2分库分表的基本操作分库分表概念分库分表实现分库分表添加数据源添加集群配置进行分库分表分片算法`mod_hash`创建RER表创建广播表分片算法分片算法概述常用分片规则 分库分表概念分库分库又分为：水平分库与垂直分库水平分库：把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中垂直分库：按照业务、功能模块将表进行分类，不同功能模块对应的表分到不同的库中分库原则：将紧密关联关系的表划分在一个库里
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2023-11-12 14:50:05
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Springboot整合ShardingJDBC实现分库分表官网地址：http://shardingsphere.apache.org/document/legacy/2.x/cn/02-guide/configuration/关于分库分表的相关知识点：1、垂直分表：按照列进行拆分，将列比较多的表拆分成若干个表，其他的表根据主表ID作为外键2、水平分表：按照行进行拆分，具体需要按照不同的策略进行拆
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2023-11-30 22:40:04
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分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力,突破网络IO,硬件资源,连接数的瓶颈,但同时也带来了一些问题.一.事务一致性问题由于分库分表把数据分布在不同的库甚至不同服务器,不可避免带来分布式事务的问题.二.跨节点关联查询在没有分库前,我们检索商品时可以通过以下SQL对店铺信息进行关联查询:SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
FROM [商品信息]
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2023-11-03 06:57:20
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因产品推广发展，业务对数据库的访问压力变大（数据库为虚拟机），单表已无力支撑，综合考虑对主要的大表做了分库分表。本文简要介绍分库分表实现过程。一、分库分表技术选型数据库使用的是MySQL，分库分表方式最终从“基于Mycat中间件分库分表”和“基于ShardingJDBC分库分表”中二选一。因业务目标TPS较高，考虑到Mycat本身也可能成为分库分表的瓶颈（访问模型如图），最终采用了Sharding
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2023-10-28 09:51:57
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