sharding-jdbc简介Sharding-JDBC直接封装JDBC API，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零： 可适用于任何基于java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。 可基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等。 理论上可支持任
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2024-02-19 22:21:30
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你没见过的分库分表原理解析和解决方案(一)高并发三驾马车:分库分表、MQ、缓存。今天给大家带来的就是分库分表的干货解决方案,哪怕你不用我的框架也可以从中听到不一样的结局方案和实现。一款支持自动分表分库的orm框架easy-query 帮助您解脱跨库带来的复杂业务代码,并且提供多种结局方案和自定义路由来实现比中间件更高性能的数据库访问。GITHUB github地址 g
ShardingSphere分库分表应用一、概述Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为 ShardingSphere ，2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬。ShardingSphere生态包含三款开源分布式数据库中间件解决方案，Sharding
# Java ShardingSphere：分表不分库的实践
在现代应用开发中，尤其是涉及大量数据存储和高并发请求的场景，合理的数据存储方案已经成为构建高效系统的重要环节。**ShardingSphere** 是一种强大的开源分布式数据库中间件，它能够帮助开发者实现数据的分片（分表与分库）。本文将专注于**分表不分库**的技术实现，来向你展示如何利用 ShardingSphere 进行合理的数据
原创
2024-10-26 04:11:54
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原文：同类参考：【转】数据库的分库分表基本思想数据库分库分表思路 一. 数据切分关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sha
前言Github：https://github.com/HealerJean博客：http://blog.healerjean.com1、开始D
原创
2022-08-31 19:56:35
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为什么要分库分表？分表比如你单表都几千万数据了，你确定你能扛住么？绝对不行，单表数据量太大，会极大影响你的 sql执行的性能，到了后面你的 sql 可能就跑的很慢了。一般来说，就以我的经验来看，单表到几百万的时候，性能就会相对差一些了，你就得分表了。分表就是把一个表的数据放到多个表中，然后查询的时候你就查一个表。比如按照用户 id 来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户
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2024-10-21 07:57:33
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分库不分表、分库分表，主从分库分表分库不分表server: port: 8800m
原创
2023-04-23 10:26:44
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# MySQL不分库只分表：分表策略与实现
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何实现MySQL数据库的分表操作。这里，我将详细介绍不分库只分表的策略和实现方法，帮助刚入行的小白快速掌握这一技能。
## 分表流程
首先，我们来看一下实现不分库只分表的整个流程。以下是一个简单的表格，展示了分表的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定分表键 |
|
原创
2024-07-21 03:56:00
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前言Github：https://github.com/HealerJean博客：http://blog.healerjean.com1、开
原创
2022-08-31 19:57:26
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本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第三篇文章，本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成，以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。一、什么是 ShardingSphere？shardingsphere
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2024-06-03 10:53:32
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相比于Spring基于AbstractRoutingDataSource实现的分库分表功能，Sharding jdbc在单库单表扩展到多库多表时，兼容性方面表现的更好一点。例如，spring实现的分库分表sql写法如下：select id, name, price, publish, intro
from book${tableIndex}
where id = #{id,jdbcType=IN
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2024-04-20 10:54:17
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正文 Redis Partitioning即Redis分区，简单的说就是将数据分布到不同的redis实例中，因此对于每个redis实例所存储的内容仅仅是所有内容的一个子集。分区（Partitioning）不仅仅是Redis中的概念，几乎是所有数据存储系统都会涉及到的概念，这篇文章将会在理解分区基本概念的基础之上进一步了解Redis对分区的支持。 一、我们为什么要分区 我们为什么要分区？分区的
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2024-02-23 13:54:47
53阅读
1.本章介绍（略）2.如何快速生成Springboot项目（略）3.本地代码关联远程仓库的git操作git init->git add . -> git commit -m "备注信息" ->git remote add origin 你的远程仓库地址 -> git push -u origin master4.springboot 项目新的认知spri
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2024-10-23 15:31:36
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文章目录1 什么是分库分表2 分库分表解决了什么问题3 分库分表处理数据库自增id问题4 mycat和sharding-jdbc的区别4.1 mycat原理4.2 sharding-jdbc原理 1 什么是分库分表单库数据量的巨大，以及业务复杂性导致单表的数据量过大后，会导致数据的查询效率变慢，以及数据插入变慢，（表需要维护巨大的索引树等），这个时候，我们就需要对于数据库进行分库分表操作。 （这
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2024-07-16 07:59:22
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1.dble二进制包安装 前提：先安装jdk。 tar -xvf actiontech-dble-2.19.11.0.tar.gz mv dble /opt/ 2.mysql操作 搭建主库环境 省略...... 角色 主机IP server_id Master1 192.168.119.130:33
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2020-04-09 13:28:00
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id: 1608631408146title: 分表不分库date: 2020-12-22updated: 2020-12-22categories: Shardi
原创
2023-04-23 10:22:20
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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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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.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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