最近需要重构下公司SaaS系统的分库分表的中间件, 发现2020年刚孵化完毕的Sharding-Sphere还是不错的, 故有了此文. 话不多说直接干货, 直接一个分库分表小demo献上! 首先, 这个小demo做了什么事说明下: 提供course课程的crud利用course的id进行 水平分表利用course所属的user
sharding-proxy安装 下载 下载地址： https://mirror.bit.edu.cn/apache/shardingsphere/5.0.0-alpha/apache-shardingsphere-5.0.0-alpha-shardingsphere-proxy-bin.tar.gz 解压： tar -xzvf apache-shardingsphere-5.0.0-alpha-shardingsphere-proxy-bin.tar.gz 本机安装
sharding-jdbc教程 Sharding-JDBC是ShardingSphere的第一个产品，也是ShardingSphere的前身。 它定位为轻量级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
一.需求说明 本章节使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验Sharding-JDBC的使用 方法。 人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这两张表是订单表拆分后的表，通过Sharding-Jdbc向订单表插入数据， 按照一定的分片规则，主键为偶数的进入t_order_1，另
Sharding jdbc 分库分表 一共有三个库，m(mian),ds0,ds1,其中m库是不分库分表的，ds0，ds1是走分库分表的，每个库三张表，也就是2库6表 数据库结构 ├─192.168.43.200 │ ├─dsm │ │ └─leader │ ├─ds0 │ │ └─order_000 │ │ └─order_001 │ │ └─orde
1、Sharding-JDBC简介 官网地址：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 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
Sharding——JDBC 它定位为轻量级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。 对比图： 开发人员只需正常写查询、mapper即可、无感知。 分库分表概念 随着业务
目录初始化一个Springboot项目在mysql中创建两个测试库，在两个测试库中创建相同的一张表user引入sharding-jdbc的yaml配置项目演示启动测试 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这3款相互独立
狂创客圈 经典图书 ： 《Netty Zookeeper Redis 高并发实战》 面试必备 + 面试必备 + 面试必备 【博客园总入口 】 疯狂创客圈 经典图书 ： 《SpringCloud、Nginx高并发核心编程》 大厂必备 + 大厂必备 + 大厂必备 【博客园总入口 】 入大厂+涨工资必备： 高并发【 亿级流量IM实
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分表不分库 基础概念 逻辑表：水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为10张表，分别是t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表，即上个示例中的t_order_0到t_order_9。数据节点：数据分片的最
Sharding-JDBC 是 ShardingSphere 开源的分布式数据库中间件产品之一，提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 Sharding-JDBC 在 Java 的 JDBC 层提供额外服务，它使用客户端直连数据库，以jar包形式提
1、引子 项目使用分库分表，库表规模大约为10个库（包含 2019年到2020年）每个库约120张表，总共1200张表。引入sharding jdbc作为底层的分片框架已经一年多了，一直运行良好。虽然小问题不断，但大问题 没有，性能稳定，值得赞一个。 但由于sharding jdbc只是一个建基于mysql之上的数据分片引擎
垂直分表 将字段拆分出多个表 水平分表 将数据拆分多个表 <!-- 分库分表插件 --> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> 在执行sql时，按照配置的策略，动态改变
开始前必读 本项目基于 spring boot + sharding-jdbc + mybatis + mysql搭建，用作测试验证sharding-jdbc 实现数据库分库分表。 下载启动本项目前，请先执行DDL.sql 初始化数据库。 DDL.sql 文件位于本项目根路径下。启动前，请先修改 mysql 连接信息，确保连接账号密码无误。 实战 集
问题描述： 在项目中常常会用到sharding-jdbc，但是sharding-jdbc经常会打印很多shardingSphere日志，根据sharding-rule的配置文件， 要不全部关闭，要不都不关闭。所以我们可以在logback中配置 1、修改sharding-rule配置文件的配置 props: sql.show: true 2、修改logback配置 shard
sharding-jdbc实战 一、数据库准备工作 1、准备两台机器，分别装上mysql环境，然后在两台机器上各自创建一个库(sharding-jdbc1和sharding-jdbc2) 2、在两个库中分别创建两张表(position和position_detail)，创建语句如下: create table `position`( `id` bigint(11) primary key au
ShardingSphere 的发展历程：从 Sharding-JDBC 到 Apache 顶级项目 说到 ShardingSphere 的起源，我们不得不提 Sharding-JDBC 框架，该框架是一款起源于当当网内部的应用框架，并于 2017 年初正式开源。从 Sharding-JDBC 到 Apache 顶级项目，ShardingSphere 的发展经历了不同的演进阶段。
本文大纲如下 Sharding-JDBC 的基本用法和基本原理前言1. 我的出生和我的家族2. 我统治的世界和我的职责3. 召唤我的方式4. 我的特性和我的工作方法 4.2. 一些核心概念 4.2.1. 逻辑表和物理表4.2.2. 分片键4.2.3. 路由4.2.4. 分片策略和分片算法4.2.5. 绑定表 4.3. 我处理 SQL
本篇主要自己记录使用，如有需要请自行阅读。 纯手码笔记，都是入门的案例，大佬请跳过 分库分表 为啥要分库分表？ 数据量达到一定程度，对性能造成了影响 生产当中，数据量过大，对关系型数据库性能造成影响 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
生成表SQL，多张表日期累加 fund_record20208 fund_record20209 fund_record20210 -- ---------------------------- -- Table structure for fund_record20208 -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `fund_record20208`; CREATE TABLE `fund_record20208`
emmm应该是有manager的 因为指定了@Primary 不然容器启动的时候创建sessionFactory就因为多个DataSource异常了，后面会滚的时候manager为null也会有运行时异常，因为@Primary autoconfig 的@ConditionalOnSingleCandidate是生效的，应该是用primary构造的manager，跟到后面DruidPooledCon
1.Mycat 高可用 目前 Mycat 没有实现对多 Mycat 集群的支持，可以暂时使用 HAProxy 来做负载。 思路：HAProxy 对 Mycat 进行负载。Keepalived 实现 VIP。 2.Mycat 注解 注解的作用 当关联的数据不在同一个节点的时候，Mycat 是无法实现跨库 join 的。 举例： 如果直接在 150 插入主
DRDS简介 分布式关系型数据库服务（Distributed Relational Database Service，简称 DRDS）是阿里巴巴致力于解决单机数据库服务瓶颈问题而自主研发推出的分布式数据库产品。DRDS 高度兼容 MySQL 协议和语法，支持自动化水平拆分、在线平滑扩缩容、弹性扩展、透明读写分离，具备数据库全生
