本章主要介绍Sharding分库分表实战，结合实际例子体验分库分表的益处和可能产生的问题。关键词：分库分表、shardingsphere、Sharding-JDBC文章导读 背景 上一篇《分库分表设计及常见问题》介绍了分库分表使用过程中的相关问题。不少读者咨询，有没有实战案例，能更好的体验一下。不多说，安排！市面上，常用的分库分表中间技术：ShardingSphere、MyCat等。这
ShardingCore ShardingCore 是一个支持efcore 2.x 3.x 5.x的一个对于数据库分表的一个简易扩展,当然也支持不分表的普通使用,.Net下并没有类似mycat或者sharding-jdbc之类的开源组件或者说有但是并没有非常适用的或者说个人在用过后有一些地方因为限制没法很好使用所以决定自己开发这个库,目前该库暂未支持分库(未来会支持),仅支持分表,该项目的理念是
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2023-12-21 21:50:05
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# Java分表查询组件科普
在大型系统中，随着数据量的增长，数据库的性能可能会受到影响，因此采用分表策略来提高查询效率和系统的可扩展性。Java作为一种广泛应用的编程语言，结合分表查询组件，可以有效实现这一目标。本文将介绍Java分表查询组件的基本概念、工作流程以及代码示例。
## 一、什么是分表查询？
分表查询是指将一个表的数据分散到多个表中，以降低单个表的数据量，从而提高访问速度。常见
原创
2024-09-14 06:22:06
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分库分表分库分表路由组件的主要功能是负责处理数据在多个数据库和表之间的分配和路由。在分库分表的场景中，数据会根据一定的策略（如业务逻辑、哈希算法等）被分散到不同的数据库或表中，以提高系统的并发处理能力和扩展性。具体来说，分库分表路由组件需要完成以下任务：数据源的配置和加载：根据配置信息，获取到需要使用的多个数据源，并进行相应的加载和初始化。数据源的动态切换：根据数据的路由规则，动态地在多个数据源之
简介Sharding-JDBC是一个开源的分布式数据库中间件解决方案。它在Java的JDBC层以对业务应用零侵入的方式额外提供数据分片，读写分离，柔性事务和分布式治理能力。并在其基础上提供封装了MySQL协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。基于JDBC的客户端版本定位为轻量级Java框架，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
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2024-05-09 22:53:23
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为什么分库分表解决数据库本身瓶颈连接数，mysql默认的连接数是100，可以修改，最大为16384数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题数据库分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题解决系统本身IO,CPU瓶颈磁盘读写IO瓶颈，热点数据太多，尽管使用的数据库本身缓存，但是依旧有大量IO，导致sql执行速度慢网络IO瓶颈，请求数据多，数据传输大，网络带宽不够，链路响应时间变长CPU瓶颈，尤其是
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2023-12-14 10:20:30
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Java代码分库分表组件在现代应用架构中扮演着关键角色，能够有效地解决传统数据库在高并发和大数据量操作时面临的性能瓶颈问题。本文将对Java代码分库分表组件进行深度剖析，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面，助力读者理解和应用分库分表组件。
### 版本对比
随着技术的不断演进，Java分库分表组件也经历了多个重要版本的更新，以下是这些版本的演进史：
`
## 实现MySQL分表组件教程
### 概述
在实际开发中，当数据量比较大时，我们通常会考虑分表来优化数据库性能。本教程将教你如何实现一个简单的MySQL分表组件，来帮助你更好地管理大量数据。
### 步骤
首先，让我们来看看实现MySQL分表组件的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------- |
| 1 | 创建数据表
原创
2024-05-23 05:28:42
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今天我们介绍一下 Sharding-JDBC框架和快速的搭建一个分库分表案例，为讲解后续功能点准备好环境。一、Sharding-JDBC 简介Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为 ShardingSphere，2020年4⽉16⽇正式成为&n
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2024-01-01 17:00:11
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一、ShardingSphere介绍官方地址：https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html1.1、官网上的描述定位为轻量级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：JP
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2024-06-05 05:25:56
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目录1、项目需求 2、工具版本 3、Java工程配置4、详细配置说明5、其他场景的配置说明1、项目需求数据库使用PG数据库架构为四个集群,每个集群为一主两从,其中一个同步从一个异步从;数据库选择使用pathman工具做分区策略;根据不同表的需求,进行分库分区(部分表不需要分库或分区);本项目3个集群为以下表提供分库分区功能： 本项目中另外一个单独的集群提供数据存储服务
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2024-01-30 23:56:36
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一、前言 最近小编跳槽了，刚好入职了一家移动互联网公司。非常的幸运。来新公司后的第一个项目就是对通知服务进行优化改进，其中，一个业务就是当用户登录的时候，就会登录访问通知表，根据用户id加载通知信息。由于通知量已经上亿了，在查询的时候是非常慢的。 以前的项目中
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2023-11-12 20:51:44
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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 ->&nbs
最近在做一些涉及分库分表的需求，正好周末有点时间就简单做下总结，也方便自己以后查看。
本文只讲述使用Sharding-JDBC做分库分表的一些实践经验，如果有错误欢迎大家指出。什么是Sharding-JDBCSharding-jdbc是当当网开源的一款客户端代理中间件。Sharding-jdbc包含分库分片和读写分离功能。对应用的代码没有侵入型，几乎没有任何改动，兼容主流orm框架，主流数据库连接
高并发三驾马车:分库分表、MQ、缓存。今天给大家带来的就是分库分表的干货解决方案,哪怕你不用我的框架也可以从中听到不一样的结局方案和实现。一款支持自动分表分库的orm框架easy-query 帮助您解脱跨库带来的复杂业务代码,并且提供多种结局方案和自定义路由来实现比中间件更高性能的数据库访问。GITHUB github地址GITEE gitee地址目前市面上有的分库分
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2023-12-21 17:23:01
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单个数据库遇到的问题单库用户请求量过大导致的数据库连接不足单库数据量太大，单库所在服务器的磁盘空间有限，单库上的操作IO有瓶颈单表数据量太大导致的性能瓶颈。查询，插入，更新操作都会变慢什么是分库分表分库：从单个数据库拆分成多个数据库的过程，也就是将数据分散到多个数据库中去。分表：从单张表拆分成多张表的过程，将数据散落到多张表中去。为什么要分库分表提升性能增加可用性如何分库分表切分方案解决的问题只分
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2024-08-06 10:47:45
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一、序言在实际业务中，单表数据增长较快，很容易达到数据瓶颈，比如单表百万级别数据量。当数据量继续增长时，数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意，这时可以引入数据分库分表技术。本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表。1、组件及版本选择SpringBoot 2.6.xMybatisPlus 3.5.0Sharding-JDB
一、什么是 ShardingSphere？shardingsphere 是一款开源的分布式关系型数据库中间件，为 Apache 的顶级项目。其前身是 sharding-jdbc 和 sharding-proxy 的两个独立项目，后来在 2018 年合并成了一个项目，并正式更名为 ShardingSphere。其中 shardin
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2024-09-24 17:51:53
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最近一段时间在研究数据库的分布式部署，但是并不是所有的数据库本身都支持分布式，那么怎么办呢。本人自己没有用过分布式的数据库，根据自己的想到一种简单分布式的架构，来进行分布式的部署。现在先上图，大概的想法是在数据库外面多加一次 分布式引擎和引擎数据库，来实现对多个数据库的管理，首先我们来说一下此种方案的可行性，它是基于原来数据库的基础上在搭建平行的数据库来分摊压力，而分布式引擎的作用则是处理主程序对
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2024-10-15 20:29:38
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Sharding-JDBC是一个开源的分布式数据库中间件解决方案。它在Java的JDBC层以对业务应用零侵入的方式额外提供数据分片，读写分离，柔性事务和分布式治理能力。并在其基础上提供封装了MySQL协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。基于JDBC的客户端版本定位为轻量级Java框架，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J
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2024-05-29 14:11:28
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