文章目录概念业务搭建：sharding-jdbc水平分表水平分库水平分表+水平分库垂直分库Sharding-JDBC对不需要分库分表的普通表如何配置数据源动态数据源shardingsphere+dynamic-datasource配置多数据源分页方式二：这里我们主要基于java config的方式来集成到springboot读写分离 概念[参考链接：]https://share.goodnotes
分库分表，是企业里面比较常见的针对高并发、数据量大的场景下的一种技术优化方案，，他们要解决的问题也都不一样。这分库"、以及"既分库又分表。
概述什么是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，由JDBC、Proxy和Sidecar三部分组成。其定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。什么是分库分表随着时间和业务的发展，造成表里面的数据越来越多，如果再去对数据库表curd操作，很容易造成性能问题，这个时候，为了解决由
在java应用研发中可能会遇到数据库瓶颈突发问题，现对其问题分析粗略记录一下。后续有更深理解应用会更新。数据库服务受所安装在机器的硬件配置影响，影响数据库服务访问性能有两种情况，一种是IO瓶颈，一种是CPU瓶颈，这两种情况均会产生数据库瓶颈。java应用中出现数据库瓶颈时可通过分库分表方式减轻数据库服务的访问压力。（连接请求数）分库分表还可能涉及到读写分离，数据库分库分表可采用客户端sharedi
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2023-06-14 15:29:32
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What？ 分库 由单个数据库实例拆分为多个数据库实例 分表 由单张表拆分为多张表Why？ 业务数据量和网站QPS的日益增高，单机版数据库在存储和并发上会出现瓶颈 1、NoSQL，减少对事务的支持和复杂语句的查询来提高性能 2、分库分表，分散单台设备负载How？ 拆分方式（垂直、水平） 垂直分库 基于表，根据业务逻辑拆分或集成公共模块拆分 –用户表和订单表，单点登录，鉴权模块 特点 1、每个库的表
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
java 分库关联查询工具类
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2023-06-20 10:06:22
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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
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
一，先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下： 1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时
数据库瓶颈分库分表分库分表工具分库分表带来的问题什么时候考虑分库分表《Java 2019 超神之路》《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《数据库实体设计合集》
在我们系统运行很长时间后，数据会越来越多。单表的数量达到平顶后，查询效率就会慢下来，即便是加了索引，也会不起作用。这个时候就要考虑分表分库的做法了。分表分库中间件市面上最常用的就是mycat和sharding-jdbc用的最多了。如果是中大型的项目，采用mycat。如果是中小型的公司，就sharding-jdbc就可以了，二个中间件的使用差异不大sharding-jdbc今天主要讲的就是这个。用起
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2023-08-13 22:15:21
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什么是分库分表其实 分库 和 分表 是两个概念，只不过通常分库与分表的操作会同时进行，以至于我们习惯性的将它们合在一起叫做分库分表。分库分表是为了解决由于库、表数据量过大，而导致数据库性能持续下降的问题。按照一定的规则，将原本数据量大的数据库拆分成多个单独的数据库，将原本数据量大的表拆分成若干个数据表，使得单一的库、表性能达到最优的效果（响应速度快），以此提升整体数据库性能。如何分库分表分库分表的
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
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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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
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
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]
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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