之前研究了 MySQL 通过主从复制的方式，使用 Sharding-JDBC 实现读写分离。MySQL如何配置读写分离？项目中如何实现读写分离？怎么配置？读写分离可以提高系统的并发访问量，但是如果存在单表过大的情况，就不得不进行分库分表了。 分库分表的实现方案 一般分为两种：1、增加一个中间层，中间层实现 MySQL 客户端协议，可以做到应用程序无感知地与中间层交互。由于是基于协议层的代理
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2023-10-14 17:02:02
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分布式存储系统的核心逻辑，就是将用户需要存储的数据根据某种规则存储到不同的机器 上，当用户想要获取指定数据时，再按照规则到存储数据的机器里获取。 为什么要分表和分区？ 日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗 ...
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2021-08-28 21:10:00
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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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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.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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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
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2023-11-23 22:11:33
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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
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2024-01-10 17:57:46
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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
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2023-12-28 19:52:41
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1 读写分离&分库分表读写分离主要是为了将数据库的读和写操作分不到不同的数据库节点上。主服务器负责写，从服务器负责读。另外，一主一从或者一主多从都可以。读写分离可以大幅提高读性能，小幅提高写的性能。因此，读写分离更适合单机并发读请求比较多的场景。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。常见的分库分表工具有：sharding-jdbc（当当）、TS
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
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2023-10-10 06:45:34
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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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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
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2023-11-11 20:22:18
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因产品推广发展，业务对数据库的访问压力变大（数据库为虚拟机），单表已无力支撑，综合考虑对主要的大表做了分库分表。本文简要介绍分库分表实现过程。一、分库分表技术选型数据库使用的是MySQL，分库分表方式最终从“基于Mycat中间件分库分表”和“基于ShardingJDBC分库分表”中二选一。因业务目标TPS较高，考虑到Mycat本身也可能成为分库分表的瓶颈（访问模型如图），最终采用了Sharding
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2023-10-28 09:51:57
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Springboot整合ShardingJDBC实现分库分表官网地址：http://shardingsphere.apache.org/document/legacy/2.x/cn/02-guide/configuration/关于分库分表的相关知识点：1、垂直分表：按照列进行拆分，将列比较多的表拆分成若干个表，其他的表根据主表ID作为外键2、水平分表：按照行进行拆分，具体需要按照不同的策略进行拆
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2023-11-30 22:40:04
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MyCat2分库分表的基本操作分库分表概念分库分表实现分库分表添加数据源添加集群配置进行分库分表分片算法`mod_hash`创建RER表创建广播表分片算法分片算法概述常用分片规则 分库分表概念分库分库又分为：水平分库与垂直分库水平分库：把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中垂直分库：按照业务、功能模块将表进行分类，不同功能模块对应的表分到不同的库中分库原则：将紧密关联关系的表划分在一个库里
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2023-11-12 14:50:05
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分库分表(5) ---SpringBoot + ShardingSphere 实现分库分表
ShardingSphere实现分库分表 这篇博客通过ShardingSphere实现分库分表，并在文章最下方附上项目Github地址。 一、项目概述 1、技术架构项目总体技术选型SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0.0-RC1 + Maven3.5.4 + MySQL
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2023-07-26 21:05:59
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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
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2024-06-19 08:22:22
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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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前言Spring 5 于 2017 年 9 月发布了通用版本 (GA)，它标志着自 2013 年 12 月以来第一个主要 Spring Framework 版本。它提供了一些人们期待已久的改进，还采用了一种全新的编程范例，以反应式宣言中陈述的反应式原则为基础。几天前小编从朋友那边嫖来Spring5秘籍手册+知识导图，经过自己的梳理才发现，这完全就是真香现场！我爱了！咱今天就来挖掘真香现场——Spr
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2023-12-11 12:04:43
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