一 数据来源按照数据所有权来分企业：无论是什么类型的公司，总会在业务进行中不断积累各种数据，只不过是在数据量的大小方面有所差异。政府：毫无疑问该主体几乎拥有各行各业的大量数据，但是是否向社会开放仍是一个问题。部分发达国家在数据的公开获取方面做得还是不错的，当然了，部分发展中国家在数据公开方面在不断进步。科研机构：该类型机构实验数据比较多按照数据获取渠道来分自有：对于企业来说，这是其数据来源的主要渠
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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1.ShardingSphere数据分片的概念1.1 主要通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访问量，是应对高并发和海量数据系统的有效手段。 数据分片的拆分方式又分为垂直分片和水平分片（详情见官网：数据分片 :: ShardingSphere）垂直分片：按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。 在拆分之
# spring dynamic动态数据源分库分表
## 什么是动态数据源分库分表
动态数据源分库分表是一种数据库设计和管理的技术，主要用于解决数据库在数据量增长时的性能瓶颈。通过将数据分散存储在多个数据库或表中，可以提高数据库的读写性能和扩展性。
在传统的数据库设计中，我们通常使用单一数据库来存储所有的数据。但是随着数据量的增长，单一数据库可能无法满足高并发的需求，导致数据库性能下降。为了
原创
2024-01-12 19:07:02
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为什么要分库分表？分表比如你单表都几千万数据了，你确定你能扛住么？绝对不行，单表数据量太大，会极大影响你的 sql执行的性能，到了后面你的 sql 可能就跑的很慢了。一般来说，就以我的经验来看，单表到几百万的时候，性能就会相对差一些了，你就得分表了。分表就是把一个表的数据放到多个表中，然后查询的时候你就查一个表。比如按照用户 id 来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户
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2024-10-21 07:57:33
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在项目开发中我们可能会使用到多个Redis数据源，在该项目中也做了多数据源的实现，并且每个数据源都可以动态的切换db进行操作。并且完全基于springboot自动配置流程开发，生产项目中使用无风险。源码和使用案例：https://gitee.com/mr_wenpan/basis-enhance1、应用启动类上使用注解开启多数据源使用@SpringBootApplication
@EnableCo
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2023-08-24 08:12:48
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Sharding-JDBC不是做分库分表,它是在已经做好分库分表的基础上去操作数据，结构图如下: 它主要做两个功能:数据分片和读写分离,仅要引入jar包就可以了,兼容orm框架、各种常用数据库。其目的是为了简化对分库分表之后数据相关操作。 接下来先介绍数据分片，数据分片有分库和分表,目前是根据shardingjdbc4.1.1的版本来做,值得一提的是不同版本的shardingjdbc其配置可能不同
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2024-03-20 14:44:49
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## Grafana 与 Redis 数据源
Grafana 是一款流行的开源数据可视化工具，它可以帮助用户监控和分析数据。而 Redis 是一种高性能的内存数据库，常用于缓存和分布式系统中。结合 Grafana 和 Redis，可以方便地展示 Redis 数据的实时监控和分析结果。
### Grafana 与 Redis 数据源配置
首先，需要在 Grafana 中添加 Redis 数据源
原创
2024-05-12 06:00:55
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本文主要演示Sharding JDBC 相关JAVA API 是如何使用的，通过实际案例让大家能掌握如何分库分表。官网：https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html项目整体思路：根据uid取模分库，根据oderid取模分表。1. 项目搭建通过IDEA直接创建一个Spring Boot 或者 Mavne 项目即可。2. 相关依赖引入相关依赖，如：连接
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2024-04-01 19:31:27
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目录1.SpringCloud Alibaba官网：2.主要功能：3.组件：一、服务注册和配置中心。（Nacos）二、实现熔断与限流。（Sentinel） 三、处理分布式事务。（Seata）SpringCloud Alibaba官网：Spring官网：https://spring.io/projects/spring-cloud-alibaba
GitHub：https://github
# ShardingSphere Druid 动态数据源切换及分库分表
## 引言
在现代应用程序中，数据库通常是应用程序的核心组成部分。当应用程序的数据量增长到一定规模时，传统的数据库架构可能无法满足高并发和大容量的需求。为了解决这个问题，ShardingSphere和Druid是两个开源的解决方案，可以帮助我们实现动态数据源切换以及分库分表的功能。
## 什么是动态数据源切换和分库分表
原创
2024-01-12 17:25:01
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大家好！最近一直在研究如何在springboot中如何配置多个mongodb数据源，查阅了很多网上的资料发现，很多示例都是很久以前示例了，在新版本的spring-data-mongodb-3.0.2 中已经不再支持网络上的大部分的示例了，如：基于 SimpleMongoDbFactory 的这种方已经被废弃删除了，应改用SimpleMongoClientDatabaseFactory 方式，经过一
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2024-06-18 15:39:47
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互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性，讲述在具体业务场景中如何设计表和分表。本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手，并结合企业实际案例介绍分表和索引的设计实战技巧。- 01、什么是InnoDB记录存储方式？ -大家都知道在InnoDB存储
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2024-05-31 23:51:40
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多数据源与分库分表方案设计
在Spring Cloud微服务架构中实现多数据源和分库分表，可以有效解决数据库性能瓶颈和数据量增长问题。以下是完整的实现方案。
实现思路
多数据源设计：
基于Spring的AbstractRoutingDataSource实现动态数据源路由
使用ThreadLocal存储当前线程的数据源标识
通过AOP+注解实现数据源的灵活切换
分库分表设计：
集成Sh
这里使用AOP拦截注解来切换数据源。1. 在数据源配置文件context.xml中增加新的数据源信息，使存在多个数据库服务可以访问。注意区别开jndi名称。2. 在spring配置文件（一般是spring.xml）中增加新数据源的连接配置。3. 新建多数据源类（比如MultipleDataS
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2023-09-01 12:02:58
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数据库分库分表一般是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时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。什么是分表？分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引
1、Sharding-Sphere简介Sharding-Sphere官网：http://shardingsphere.apache.org/index_zh.html一套开源的分布式数据库中间件解决方案。有三个产品，Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar。ShardingSphere 定位为关系型数据库中间件，合理地在分布式环境下使用关系型数
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2023-12-10 17:05:12
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开源大数据OLAP组件，可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎：MOLAP一般对数据存储有优化，并且进行部分预计算，因此查询性能最高。但通常对查询灵活性有限制。MPP数据库是个完整的数据库，通常数据需要导入其中才能完成OLAP功能。MPP数据库在数据入库时对数据分布
1.什么是数据源？数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。拓展：数据库
数据库是一个容器，包含了很多数据，当然这些数据可能存在不同的小容器(表)里面。
若用水来形容数据，数据库就是水库。
数据源
数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。
数据源就像是排水管道。
数据库连接
数据库连接是根据数据源产生的实际连接上数据
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2023-11-28 14:22:44
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怎样处理海量数据
在实际的工作环境下，很多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有下面几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 假设说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，假设有上百条数据，也能够考虑，假设数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，比如，数据中某
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2024-06-08 09:27:14
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