一、数据库瓶颈不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求
Sharding-Jdbc介绍Sharding-Jdbc在3.0后改名为ShardingSphere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。Sharding-Sphere定位为关系型数
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2024-03-02 09:25:00
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Spring Boot 作为主流微服务框架，拥有成熟的社区生态。市场应用广泛，为了方便大家，整理了一个基于spring boot的常用中间件快速集成入门系列手册，涉及RPC、缓存、消息队列、分库分表、注册中心、分布式配置等常用开源组件互联网高速发展，同时也带来的海量数据存储问题。传统关系型数据库的单库单表已经很难支撑，如何高效存储和访问这些数据，成为业内急需解决的问题。解决思路有两个方向：NoSQ
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2023-09-23 07:40:57
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ShardingSphere 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 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Templ
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2023-10-07 20:29:43
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什么是Sharding-JDBC？什么是分库分表？为什么要分库分表？可查看本篇博客：Apache——ShardingSphere(分布式数据库中间件、对于分库分表的操作利器)Sharding-JDBC操作水平分表一、搭建环境基础环境：SpringBoot2.2.1 + MybatisPlus + Sharding-JDBC + Druid连接池创建SpringBoot工程修改SpringBoot项
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2023-10-19 12:01:58
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Spring Boot 分库分表方案：可以使用拦截器拦截mybatis框架，在执行SQL前对SQL语句根据路由字段进行分库分表操作，下例只做分表功能@Intercepts：申明需要拦截的方法 拦截StatementHandler对象一、statementHandler对象的定义： 首先我们先来看看statementHandler接口的定义： 首先约定文中将的四大对象是指：executor, sta
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2023-10-18 23:32:26
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言今年上半年，公司找外包做了一个项目，设备抄表的，刚开始倒是没有什么问题，但是运行几个月之后项目查询非常慢，时常服务崩溃。外包做完拍拍屁股走人了，后来我就接下了这个坑。先说下项目基本配置：阿里云ECS 4核16GB，数据库自装mysql5.7数据库，单机版
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2024-03-22 14:20:34
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分库拆表：
好处：
1. 数据库容量问题；
2. 解决性能压力的最优选择；
原则：
反范式数据结构设计，所谓反范式，第一要点是不用外键，不允许Join 操作，不允许任何需要跨越两个表的查询请求；第二要点是适度冗余减少查询请求。
分库方案：
1. 安全
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2024-05-17 03:23:15
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大家好呀，我是飘渺！通过上篇文章我们知道了一个结论：那就是对于toC的业务，需要选择用户属性如 user_id 作为分片键。那问题来了，对于订单表来说，选择了user_id作为分片键以后如何查看订单详情呢？比如下面这样一条SQL：SELECT * FROM T_ORDER WHERE order_id = 801462878019256325由于查询条件中的order_id不是分片键，所以需要查询
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2024-09-29 21:44:36
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前言Github：https://github.com/HealerJean博客：http://blog.healerjean.com代码配置暂时和
原创
2022-08-31 19:55:58
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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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java 分库关联查询工具类
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2023-06-20 10:06:22
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下面以两库三表且以学生的学号作为分片列整个demo，将SpringBoot和sharding-jdbc整合起来实现分库分表。一、库表结构库表结构如下：├─db0
│ └─student_0
│ └─student_1
│ └─student_2
├─db1
│ └─student_0
│ └─student_1
│ └─student_2建表语句如下：DROP TABLE IF EXI
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2023-12-21 05:47:52
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在日常的工作中，关系型数据库本身比较容易成为系统的瓶颈点，虽然读写分离能分散数据库的读写压力，但并没有分散存储压力，当数据量达到千万甚至上亿时，单台数据库服务器的存储能力会成为系统的瓶颈，主要体现在以下几个方面：数据量太大，读写的性能会下降，即使有索引，索引也会变得很大，性能同样会降下。数据库文件会得很大，数据库备份和恢复需要耗时很长。数据库文件越大，极端情况下丢失数据的风险越高。 因此，当流
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2023-12-18 10:55:20
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网上的基于配置文件的文章太多了且有些写的乱七八糟对新手极为不友好，本篇文章采用 全部 Java 编码的方式，来实现数据的分库分表，并力求做到简单明了工具准备安装Spring boot，我这里是通过idea安装， java8，maven这里采用mybatis逆向工程生成代码，生成插件选择Maven连接池采用阿里巴巴的Druid安装依赖pom文件如下，主要依赖有，mybatis-spring-boot
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2024-02-26 12:41:42
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在介绍分库分表中数据同步的问题与解决方案之前，首先介绍下分库分表的相关内容。 分库分表的原因（以MySQL为例）1、随着数据量增大，数据查询速度会逐渐下降，分库分表（当然不是唯一方案）就可以减小数据库的负担，缩短查询时间。2、MySQL具有行锁和表锁的机制，目的是为了保证数据的一致性，以表锁举例，若要对其进行操作需要等到表锁释放后才可以。 分库分表的方案1、MySQL的主从复制
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2024-05-08 10:44:52
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前言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(Sharding)，以及切分后对数据的定位、整合。 数据切分就是将数据分散存储到多个数
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2024-03-24 14:50:01
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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
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2024-09-28 21:25:10
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1.导包必须有的<!--jdbc-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!--We
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2024-02-25 22:32:55
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shardingsphere
当公司业务量上去之后，单表支撑不了的时候，分库分表就是一个绕不开的话题，小弟最近新入职一家公司，发现这边公司在用ShardingSphere来进行分库分表，之前没接触过这方面，所以就写了个demo学习一下，下面文章就记录一下如何用ShardingSphere来进行分库分表！1、官网文档地2、技术及环境 数据库项目用到的技术mysql5.6springb
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2024-05-27 20:47:55
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