背景
近期公司购物车项目需要使用Sharding JDBC分表,特记录下。ps:未分库
依赖引入
<!-- sharding-sphere Version:4.1.1-->
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>shardin
原创
2023-08-10 15:15:54
143阅读
背景
近期公司购物车项目需要使用Sharding JDBC分表,特记录下。ps:未分库
依赖引入
<!-- sharding-sphere Version:4.1.1-->
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>shardin
原创
2023-08-17 13:52:22
148阅读
一、为什么要分库分表 图示为垂直分库 二、分库分表的方式 分库分表有4种方式,垂直分库/垂直分表,水平分库/水平分表。 1.垂直分库 把原本的单库拆成多库,一般是根据表来分库。如把用户表分成单独的用户库。 2.垂直分表 把原来的单表拆成多表,一般是把一些大数据高量查询的字段,独立成一个新表。如把商品表中的商品详情字段拆成一张新的商品详情表。垂直分库/分表本质上,只是把单一数据库,数据表,进行优化。
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2023-11-12 10:47:34
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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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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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一、背景读写分离是为了扩展数据库的读能力,分库分表则是为了扩展数据库的写能力。一旦业务表中数据太大(对于mysql,单表数据一般不超过3000w,单库不超过300G),无论是任何CRUD操作,所耗费资源和性能都极大。这个时候一般就需要分库分表,将海量数据分配给N个子表维护。二、分库分表优点分库优点:降低单台机器的负载压力分表优点:提高数据操作的效率三、分库分表的挑战主要体现在四个方面:基本的数据增
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2024-07-05 22:59:30
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sharding_jdbc的集成
原创
2018-07-13 21:00:39
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对于分片数据库的主键一般通过自己生产主键避免用数据库自带的自增主键。比如用redis生产自增主键、mysql用一个IdManager生产自增主键(每次从表中取一个主键)。 1.简介 1.1分片键 用于分片的数据库字段,是将数据库(表)水平拆分的关键字段。例:将订单表中的订单主键的尾数取模分片,则订单
原创
2021-07-15 14:02:23
842阅读
数据库分片思想垂直切分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。水平切分水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片,它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。 例如:根据主键分片,偶数主键的记录放入0库(或表),奇数主键的记录放入1库(或表)Sharding-JDBC简介定位为轻量级
原创
2023-10-08 13:43:03
178阅读
Sharding-JDBC是Apache顶级项目ShardingSphere的核心组件,最初由当当网开发,现已发展为成熟的分布式数据库中间件
读写分离在上一篇文章介绍了如何使用Sharing-JDBC实现数据库的读写分离。读写分离的好处就是在并发量比较大的情况下,将查询数据库的压力 分担到多个从库中,能够满足高并发的要求。比如上一篇实现的那样,架构图如下:数据分表当数据量比较大的时候,比如单个表的数据量超过了500W的数据,这时可以考虑将数据存储在不同的表中。比如将user表拆分为四个表user0、user1、 user2、user3装
原创
2021-01-13 16:51:18
986阅读
在上一篇文章介绍了如何使用Sharding-jdbc进行分库+读写分离,这篇文章将讲述如何使用Sharding-jdbc进行分库分表+读写分离。架构回顾在数据量不是很多的情况下,我们可以将数据库进行读写分离,以应对高并发的需求,通过水平扩展从库,来缓解查询的压力。如下:在数据量达到500万的时候,这时数据量预估千万级别,我们可以将数据进行分表存储。在数据量继续扩大,这时可以考虑分库分表,将数据存储
原创
2021-01-13 16:50:39
567阅读
ShardingJDBCShardingJDBC是用来做客户端分库分表的产品,而ShardingProxy是用来做服务端分库分表的产品。 shardingjdbc的核心功能是数据分片和读写分离,通过ShardingJDBC,应用可以透明的使用JDBC访问已经分库分表、读写分离的多个数据源,而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。核心概念逻辑表:水平拆分的数据库的相同逻辑和数据结构表的总称真实表:在
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2024-02-26 18:18:05
33阅读
核心概念一、 背景在互联网海量数据时代的今天,我们需要存储的数据也越来越多,在使用关系型数据库例如mysql等时,单表所需要存储的数据也越来越多,但是关系型数据库在单表数据库量较大的情况下,单表性能会急剧下降,面对这个问题,常见的做法就是进行分表,但是单纯的分表只能减少单表的压力,不能减轻数据库的压力,所以在分表的同时往往也会进行分库操作。二、分库分表分库分表主要是为了解决互联网应用的大数据量存储
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2023-11-29 14:49:46
50阅读
1.ShardingSphere概述:ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成,项目中主要用到Sharding-JDBC ,Sharding-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
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2024-04-18 12:30:20
227阅读
分库不分表、分库分表,主从分库分表分库不分表server: port: 8800m
原创
2023-04-23 10:26:44
592阅读
在工程的application中做sharding-jdbc的分库分表配置,代码如下:
sharding.jdbc.datasource.names=ds-master-0,ds-master-1,ds-master-0-slave-0,ds-master-0-slave-1,ds-master-1-slave-0,ds-master-1-slave-1
sharding.jd
原创
2023-10-08 13:44:13
252阅读
sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库、分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容:
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema
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2016-02-22 15:25:00
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由于单表所支撑的数据量有限,打算使用 sharding jdbc 进行分库分表。由于之
原创
2022-11-15 15:10:58
506阅读
其他网址分布式事务Seata和分库分表sharding-sphere的整合_-博
原创
2022-03-23 17:13:29
660阅读