一.理解分库分表的意义 1.什么情况下不分表 阿里巴巴java开发手册嵩山版p14 1.1、能不分就别分 1.2、长期规划（3~5年） 二.什么情况下分表 2.1数据库性能瓶颈的出现：连接、速度、存储 2.2数据库优化的层次 1、SQL与索引（合格的sql和索引）2、表与存储引擎（表选择正确的存储引擎）3、数
大家好，我是架构摆渡人。这是实践经验系列的第九篇文章，这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验，如果有收获，还请分享给更多的朋友。 Mybatis是我们经常用的一款操作数据库的框架，它的插件机制设计的非常好，能够在很多需求场景下派上用场。如果你还没用过Mybatis的插件（Mybatis
水平分库 创建两个数据库 edu_db_1course_01course_02 edu_db_2course_01course_02 数据库规则：1.userid为偶数数据添加edu_db_1数据库，为奇数数据添加edu_db2数据库 表规则：1.cid为偶数数据添加course_1表，为奇数数据添加course_2表
需要多库的原因 什么情况下需要多库呢？数据库不够用的时候。 如果应用的用户不断增长，数据量也不断增长，单一数据库的数据量较大（问题来了，多少算较大？），数据库查询成了瓶颈的时候，那么就需要分库分表。 数据量推测 假设是流量充值应用场景。 假设100万注册用户 访问量：一天3万次流量充值 调
尚硅谷系列。分库分表
.Net下你不得不看的分表分库解决方案-多字段分片 介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖、零学习成本、零业务代码入
efcore使用ShardingCore实现分表分库下的多租户 介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖、零学习成本、零业务代码入侵,并
1、需求描述 使用Sharding-JDBC实现电商平台的商品列表展示，每个列表项中除了包含商品基本信息、商品描述信 息之外，还包括了商品所属的店铺信息，如下所示： 2、开发环境 数据库：MySQL-5.7.25 JDK：1.8.0_201 应用框架：spring-boot-2.1.3.RELEASE，Mybatis 3.5.0 Sharding-JDBC：sharding-jdbc
简述 CloudCanal 近期支持了 PolarDB-X 对端, 目前开放的链路为 MySQL 到 PolarDB-X 。 本链路特点包括 完整支持结构迁移、全量迁移、增量同步、数据校验 支持 PolarDB-X 云版本 API 级对接(自动获取实例、添加白名单) 支持 PolarDB-X 开源自建版 PolarDB-X 前身 DRDS (内部产
通常而言，MySQL数据库单表支持容量为1000万条记录，如果超过了这个量级，在查询/更新数据库表记录的时候，性能会受到很大的影响。在这种情况下，我们往往会采用其他的解决方案以提高数据库读写性能： 采用非关系型数据库如ElasticSearch、Cassandra、HBase、Mongo等，非关系型数据库提供了原
目录 1 集群1.1 集群的概念1.2 集群的原理 2 Mycat环境搭建2.1 Mycat下载和安装2.2 环境准备 3 主从复制4 读写分离5 分库分表 1 集群 1.1 集群的概念 如今随着互联网的发展，数据的量级也是成指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系型数据库
1 概述 1.1 为什么分库分表 以MySQL为例，单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随 着数据量的增大而明显降低。单表的数据量超过1000w，性能也会下降严重。这就会导致查询一次所花 的时间变长，并发操作达到一定量时可能会卡死，甚至把系统给拖垮，因此需要解决这 个性能瓶颈问
在shardingjdbc3.x和4.x版本的官方文档FAQ中，可以找点如下说明： 6. 如果只有部分数据库分库分表，是否需要将不分库分表的表也配置在分片规则中？ 回答： 是的。因为ShardingSphere是将多个数据源合并为一个统一的逻辑数据源。因此即使不分库分表的部分，不配置分片规则ShardingSphere即无
今年在公司重构（写）了一个老项目，踩了无数的坑。 中间好几次遇到问题，甚至感觉项目可能要失败了，好在最后终于成功上线了。 虽然被坑的不要不要的，但也从中领悟到了不少东西，在这里记录一下，顺便分享给大家乐呵乐呵。 先简单介绍下项
0、介绍 本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片 分布式和集群的概念经常被搞混，现在一句话让你明白两者的区别。 分布式：一个业务拆分成多个子业务，部署在不同的服务器上集群：同一
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Tips: 其他代码 链接：https://www.cnblogs.com/yi1036943655/p/15700170.html 在实际的项目里，不可能项目只有分库分表的表，肯定是带有不分库分表的表，当我学习SardingSphere的时候，我就在想这东西怎么配置，查阅过各种文章。总结就是在添加个数据源，无需额外配置。把不分库不分表的表，都
目录 一、读写分离配置 二、验证读写分离 1. 写验证 2. 读验证 三、强制读取主库 四、参考资料 一、读写分离配置 注意是分库分表 + 读写分离的配置。ShardingSphere的版本3.x、4.0.1、4.1.1、5.0.0-alpha都存在很大的配置差异，这里使用4.1.1的配置。
二、分库分表 ========== 1、水平分库 ========== 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且
目录 一、分布式事务 1. LOCAL事务 2. XA事务 3. BASE事务(柔性事务) 二、示例 1. 依赖jar包 2. 配置XA事务 3. 使用XA事务 三、参考资料 一、分布式事务 ShardingSphere提供三种事务类型：LOCAL（默认）、XA 和 BASE。见枚举类org.apache.shardingsphere.transact
MySQL管理之道，性能调优，高可用与监控（第二版） 书中内容以实战为导向，所有内容均来自于笔者多年实践经验的总结和新知识的拓展，同时也针对运维人员、DBA等相关工作者会遇到的有代表性的疑难问题给出了实用的情景模拟，并给出了解决方案。不论你目前有没有遇到过此类问题，相信对你以后处理相
备战春招之MySQL：历年高频面试真题梳理及众多学习笔记和书籍 吊打MySQL：21性能优化实践+学习导图+55面试+笔记+20高频知识点 秋招面试总结：Java+并发+Spring+MySQL+分布式+Redis+算法+JVM等 1.什么是分库分表 从字面上简单理解，就是将原本存储在一个库的
1 跨库关联查询 在单库未拆分表之前，我们可以很方便使用 join 操作关联多张表查询数据， 但是经过分库分表后两张表可能都不在一个数据库中， 如何使用 join 呢? 有几种方案可以解决: 字段冗余:把需要关联的字段放入主表中，避免 join 操作; 数据抽象:通过ETL等将数据汇合聚集，生成新的
1：单节点MySQL的瓶颈在哪 你是个天才，你浑身是铁，碾的了多少钉子 MySQL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里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。 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
为何分表 当一张表的数据达到千万级时甚至亿级时，查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表: 比如对于某些网站平台的数据库表，数据量很大，这种能预估出
