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
转载
2024-02-09 08:36:12
53阅读
名词解释库：database；表：table；分库分表：sharding数据库架构演变刚开始我们只用单机数据库就够了，随后面对越来越多的请求，我们将数据库的写操作和读操作进行分离， 使用多个从库副本（Slaver Replication）负责读，使用主库（Master）负责写， 从库从主库同步更新数据，保持数据一致。架构上就是数据库主从同步。 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题。但是当用户
转载
2024-08-08 15:54:22
106阅读
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
转载
2023-11-23 22:11:33
127阅读
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
转载
2023-12-28 19:52:41
72阅读
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
转载
2023-07-26 21:05:59
125阅读
上一节我们是手动配置数据源的，直接在java代码里写数据库的东西，这操作我个人是不喜欢的。我觉得这些东西就应该出现在application.yml文件中。还有，万一我们的项目在使用之后，突然需要改变分库分表规则了。我们还要去停服更新。这里有人要说了，你改application.yml文件，你也要停服更新呐！当然，如果我们的项目不是分布式的，就一单体项目，我们停服更新下也很快的，没多大影响！但是我们
转载
2024-02-25 12:12:31
77阅读
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
转载
2023-11-30 22:40:04
104阅读
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
转载
2024-06-19 08:22:22
65阅读
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
转载
2023-12-11 12:04:43
52阅读
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
转载
2024-07-05 22:59:30
25阅读
分库分表场景关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发。通常分为垂直拆分和水平拆分两种。垂直拆分是根据业务将一个库（
转载
2023-10-14 00:48:06
122阅读
概述什么是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，由JDBC、Proxy和Sidecar三部分组成。其定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。什么是分库分表随着时间和业务的发展，造成表里面的数据越来越多，如果再去对数据库表curd操作，很容易造成性能问题，这个时候，为了解决由
转载
2023-11-06 18:46:59
71阅读
前言随着业务的快速发展，业务系统数据表记录也随着急剧增长，带来的明显结果就是当用户访问某些表时性能显著下降，通过分析后决定来拆分大的数据表以降低单表数据量，提高查询性能。分库分表又分为垂直拆分和水平拆分，这里简单介绍下：垂直分库即按照业务模块进行拆分，比如将订单模块独立为一个数据库，商品模块独立为一个数据库垂直分表即将宽表拆分为窄表，所有记录都能在单表中找到，通过将一些字段拆分出去建立副表来降低单
转载
2023-11-10 01:24:56
95阅读
本例主要参看官方的
配置进行作业，实现简单的mod算法
分库分表，对于
分库分表的理解比较合适。 1）关键部分的pom依赖：<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
转载
2023-05-29 16:33:30
208阅读
数据库之互联网常用分库分表方案一、数据库瓶颈1、IO瓶颈2、CPU瓶颈二、分库分表1、水平分库2、水平分表3、垂直分库4、垂直分表三、分库分表工具四、分库分表步骤五、分库分表问题1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常
转载
2023-07-10 14:11:30
229阅读
1. 前言去年开发一个项目的时候，因为系统的核心数据是定时从外界发送过来的，数据量比较大，后来很快单表就达到了千万级别，这就需要分库分表，最后选择了ShardingSphere，原因就是比较容易上手。2. Sharding JDBC简介官网地址：https://shardingsphere.apache.org/ 如上图所示，当前版本是4.x，并且官网支持中文阅读。点击文档下拉4.x版本： 简介如
转载
2023-07-21 16:08:02
108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
转载
2024-04-18 12:30:20
227阅读
Redis压力测试 指令：./redis-benchmark -h 127.0.0.1Redis实现分表分库Redis数据压力如果mysql压力不够，使用mycat 如果tomcat压力不够，使用nginx 如果redis内存不够呢？ 这时我们可以使用分表分库。分库思路不管数据库还是客户的缓存都找代理(网关)对Key进行路由（这里是通过Key的长度取模）把数据存到相应Redis服务器代码解析 re
转载
2023-05-29 11:04:55
0阅读
一、为什么要分库分表软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:数据量MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000
转载
2023-08-15 18:41:57
52阅读
SpringCloud Sleuth分布式请求链路跟踪1、Spring Cloud Sleuth概述1.1 为什么会出现这个技术？1.2 什么是Spring Cloud Sleuth?1.3 zipkin是什么？2、搭建链路监控步骤2.1 zipkin2.1.1 下载jar包2.1.2 访问控制台2.1.3 关键术语2.2 服务提供者配置2.3 服务消费者配置(调用方)2.4 测试1、Spring
