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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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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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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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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# Java中的分表策略
在软件开发中，数据库的设计与性能往往决定着整个系统的效率。随着数据量的不断增加，单一的数据库表会变得极其庞大，从而影响查询速度和系统响应。因此，采用分表策略可以有效地将数据分散到多个表中，减小单表的数据量，提高系统性能。本文将探讨Java中的分表技术，提供相关的代码示例，并通过类图和序列图进行说明。
## 什么是分表
分表是将一个逻辑表的数据拆分为多个物理表的过程。
# Java分表技术科普
在数据库应用开发中，随着数据量的增长，单一的表可能会成为系统性能的瓶颈。分表（Sharding或Partitioning）技术应运而生，它将数据分散到多个表中以提高读取和写入的效率。本文将介绍分表的概念、使用场景、基本原理，并通过Java代码示例展示如何实现分表。
## 1. 分表的概念
分表就是将一个大表划分成多个小表，每个小表中存储部分数据。这些小表可以在同一数
原创
2024-10-16 05:04:20
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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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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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2023-07-15 20:47:44
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概述系统开发中，数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化，如：SQL语句优化、代码优化，数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件，已经在很多产品上进行使用了。今天主要带大家了解下mycat的相关配置，mycat配置后才可以去做数据库的读写分离、分表分库。 mycat目录 MyCAT 配置解
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2024-06-03 10:21:41
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sharding-jdbc（sharding-sphere）优点：1. 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 JDBC2. 可基于任何第三方的数据库连接池, 如: DBCP、C3P0、Durid 等3. 分片策略灵活, 可支持等号、between、in 等多维度分片, 也可支持多分片
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2024-07-10 15:44:52
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一、 MySQL+MyCat分库分表1 MyCat简介java编写的数据库中间件Mycat运行环境需要JDK.Mycat是中间件.运行在代码应用和MySQL数据库之间的应用.前身 : corba. 是阿里开发的数据库中间件.实现MySQL数据库分库分表集群管理的中间件.曾经出现过重大事故. 二次开发,形成Mycat.使用MyCat之后,编写的所有的SQL语句,必须严格遵守SQL标准规范.inser
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2023-09-04 17:12:35
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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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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
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2023-07-16 14:56:47
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目前公司数据量已经上来，单表最大已经5千万，之前使用分区表，用起来有很多需要注意的地方，以及坑等。所以就在年后准备做分库分表，筛选了N多中间件、框架，似乎都不满足。主要在以下几点。比如用阿里的myCat，需要学习、研究，因为我们目前有点急，需要安排人去研究，而且需要深入研究，结果就是搞了几天没啥头绪。但是原理就是做代理，这个了解透了。在看当当网提供的sharding-jdbc分库分表案例，也是同样
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2024-04-19 18:18:52
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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
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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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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