1.背景 公司最近的项目开发中有一个数据库表，在给甲方部署试运行阶段发现有一个接口查询速度特别慢，然后经过排查发现，这个数据库表的的数据每天以6000-9000条的量激增，两个多月的时间已经60多万条。然后经过开会讨论，决定从两方面下手，一方面就是优化数据库结构，另一方面就是分库分表。虽然最终采用的是优化
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。
原创
2023-12-20 09:39:13
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spring-data-mongo分表这里是续：建议先读上一边文章。一、为什么会使用分表我们知道mognoDB，支持集群分布式部署，支持分片。这也就是MongoDB使用ObjectId作为主键的原理。ObjectId是每个文档的唯一标识。是一个24位的字符串（12字节）。0-3字节：时间戳4-6字节：机器Machine主机唯一标识7-8: PID进程标识符9-11： 计数器我们可以按照一定的规则和
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2023-09-26 20:03:16
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1. 本文目标1.1 使用sharding-sphere提供的 sharding-jdbc-spring-boot-starter 分表组件去和JPA项目集成。1.2 实现自己的分表算法(使用行表达式取模+自定义算法两种)。1.3 分库本文不做研究，原理都一样。2. 项目搭建application.properties:spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
sp
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2023-10-19 13:53:52
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为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条 SQL 没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，
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2023-10-23 21:43:28
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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
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2024-04-27 19:56:58
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一张表100w，按ID（分库字段）除以10取摸，分到10个库。1号库id最后位总是1，2号库id最后位是2，以此类推。不同的表尽量创建到不同的机器上，别10张表都在一个机器上，甚至一个数据库上，这样意义不大，实际操作时，可以分到5台服务器上，每台机器2个库，不同数据库上，表的结构是一样的。Mycat可以连oracle或者mysql。只把个人大数据量表拆分。比如把百万规模的order表分到10个库上
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2023-07-15 20:48:02
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1 导读各位小伙伴，在目前企业级开发中采用Mysql做为数据库是一个主流选择，而当数据量比较大的情况下，为了支撑项目的正常快速的运行，我们不得不选择对数据库分库分表操作，本章节就对数据库的分表做一些方案的讲解，包括如下：为什么要分库分表分库分表的具体方式分库分表带来的问题及解决方案有哪些2 为什么分库分表随着平台的业务发展，数据可能会越来越多，甚至达到亿级。以MySQL为例，单库数据量在5000万
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2023-07-12 20:20:56
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引言微服务、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
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2024-01-22 22:47:39
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引言从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的，最终数据库所能承载的数据
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2023-08-28 11:05:05
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MySQL分库分表的实现方式有：shardingJDBC：基于AOP原理，在应用程序中对本地执行的SQL进行拦截，解析、改写、路由处理。需要自行编码配置实现，只支持java语言，性能较高。MyCat：数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言,性能不及前者。mycat只需要在一台服务器上安装即可，安装的服务器也称为中间件服务器。我这里是在虚拟机上进行的，一共3台服务器，192
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2023-08-28 14:21:53
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基于springboot+sharding jdbc +spring data jpa进行分表背景博主负责的IOT PC 租赁项目由于在设计阶段，因产品说不需要支持多租户的模式，所以在代码设计中，没有考虑这方面，突然前段时间，gou产品说需要做此模式。于是又要进行预研工作。设计思路本来想法，是通过数据表字段的方式作为数据伪隔离（所有操作，都增加字段条件），这样的话，可以减少代码修改，但是又考虑到该
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2023-10-12 17:07:43
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[TOC]项目说明全新设计的mysql分库分表中间件。产品计划使用netty 4.1开发，基于spring boot/cloud提供管理接口。支持nio和zero-copy的数据透传；支持数据分库、分表以及复合的分库分表功能；分片算法上除支持常见的hash/murmurHash，mod，range，date，code算法外，还额外支持强行指定。竞品调查mycat。功能复杂，分表支持不好，转发效率8
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2024-06-24 10:40:15
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SpringMVC + MyBatis分库分表方案 mybatis作为流行的ORM框架，项目实际使用过程中可能会遇到分库分表的场景。mybatis在分表，甚至是同主机下的分库都可以说是完美支持的，只需要将表名或者库名作为动态参数组装sql就能够完成。但是多余分在不同主机上的库，就不太一样了，组装sql无法区分数据库主机。网上搜索了一下，对于此类情况，大都采用的动态数据源的概念，也
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2024-07-03 22:15:49
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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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项目背景 项目中使用oracle数据库 + mybatis框架，由于数据量较大，需要使用日表。而我们又不希望对mybatis的mapper文件做较大的改动，比如在SQL中添加日表后续，通过变量符的方式操作日表，因为这样的话就不能使用mybatis预编译的SQL影响性能，而且将来如果使用分布式数据库的话，意味着将来还要改动mapper文件。虽然当当有sharding-jdbc框架，但是不支持ora
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2023-12-20 15:59:53
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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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文章目录一、ShardingProxy快速使用1、ShardingProxy部署2、ShardingProxy使用3、ShardingProxy的服务治理4、Shardingproxy的其他功能5、ShardingProxy的SPI扩展二、ShardingSphere总结三、与其他相关产品的对比 一、ShardingProxy快速使用 ShardingProxy的功能同样是分库分表，但是他是一个
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2024-08-27 08:25:43
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分库：
由单个数据库实例拆分成多个数据库实例，将数据分布到多个数据库实例中。分表：由单张表拆分成多张表，将数据划分到多张表内。一、分库1、垂直分库
纵向切库，太经典的切分方式，基于表进行切分，通常是把新的业务模块或集成公共模块拆分出去。特点：
每个库的表都不一样；
表不一样，数据就更不一样了~ 没有任何交集；
每个库相对独立，模块化；场景：
可以抽象出单独的业务模块时，可以抽象出公共区时（如字典、
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2023-08-08 12:41:13
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摘要：本文通过实际案例，说明如何按日期来对订单数据进行水平分库和分表，实现数据的分布式查询和操作。
作者： jackwangcumt。我们知道，当前的应用都离不开数据库，随着数据库中的数据越来越多，单表突破性能上限记录时，如MySQL单表上线估计在近千万条内，当记录数继续增长时，从性能考虑，则需要进行拆分处理。而拆分分为横向拆分和纵向拆分。一般来说，采用横向拆分较多，这样的表结构是一致的，
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2024-02-29 13:46:54
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