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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Sharding-JDBC分库分表一 分库分表概述 分库分表，就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成，将数据大表拆分为若干数据表组成，使得单一数据库，单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。1.垂直分表将一个表，按照字段分成多个表，每个表存储其中一部分字段，这种分表方式，称之为垂直分表。一般情况下，垂直分表时，可以按照字段的使用评
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2024-02-02 20:37:45
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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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概览ShardingSphere-Jdbc 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，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架 MySQL主从复制docker配置mysql主从复制1）创建主服务器所需目录mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/cnf
mkdir -p /
Sharding-JDBC中的分片策略有两个维度，分别是： 数据源分片策略（DatabaseShardingStrategy） 表分片策略（TableShardingStrategy） 其中，数据源分片策略表示：数据路由到的物理目标数据源，表分片策略表示数据被路由到的目标表。 特别的，表分片策略是依
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2019-07-24 21:52:00
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Java数据类型（type）可以分为两大类：基本类型（primitive types）和引用类型（reference types）。下面是Java团长给大家整理的java基本数据类型相关知识，感兴趣的朋友一起学习吧！
1. 数据类型：在Java源代码中，每个变量都必须声明一种类型（type）。Java数据类型（type）可以分为两大类：基本类型（primitive types）
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2024-10-18 09:11:29
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现在人们常常谈论到自定义,那么做为一个系统来说,自定义到底是什么? 这正意味着当企业在随着,环境、项目、产品、客户的需求，企业的需求、不断变化，不断发展时，可以由客户随心所欲的去调整，设计自己所用的CRM系统。让企业更快速有效的能自行的手动去调整系统，给企业带来更有效快捷的客户关系
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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首先看效果图问题：之前用的是hutool导出excel，可是hutool只能导出稍微简单一点得，复杂的只好自己手动来画了。所以去看了下poi的api学习了下，做了个简单的demo，其中api在这里查看poi中文文档依赖：<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>
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2023-06-12 16:58:35
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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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上两篇文章讲到了两种分库分表的方式，这两种方式可以归结为一种类型，都是通过配置的形式来分片数据。本文我们继续讲解一种新的方式来分片数据，除了配置的形式外，shardingjdbc还支持通过代码来自定义规则。
自定义规则之前我们实现了id取模和按日期分库分表，这里我们为了展示技术，还是继续按照日期分表，不过这里通过代码来自定义。在开始写代码之前，我们先将分库分表规则定义好。 这里我们建立两个库ds0
原创
2022-03-11 17:44:14
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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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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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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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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]
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2023-11-03 06:57:20
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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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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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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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