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。他们均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对于sql的解析需要依赖解析引擎，解析过程会经历两大过程： 1 通过G4规则的解析器生成抽象语法树； 2 通过SQL解析引擎输出解析结果，这一步包含SQL提取、SQL填充、SQL优化。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。 词法解析器用于将SQL拆解为不可再分的原子符
sharding-jdbc简介： 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。 适用于任何基于Java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template
sharding-jdbc官网： https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/quick-start/sharding-jdbc-quick-start/ sharding-jdbc springboot配置： https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/manual/sharding-jdbc/configuration/config-spring-boot/ 1、添加依赖
我目前正在将一些工作从MySQL移植到Google App Engine / Java.我正在使用JDO,以及需要的低级Java API. 我阅读了有关分片计数器的优化指南：http://code.google.com/appengine/articles/sharding_counters.html 我仍在构建我的应用程序的基础.我知道过早的优化是万恶之源;但这是明确
我们使用node mongodb为聊天模块实现了mongodb分片概念. MongoDB Sharding Configuration =============================== Shard1 = PRIMARY + SECONDARY + ARBITER Shard2 = PRIMARY + SECONDARY + ARBITER Config Mongos 我们今天早上得到了详细信息.但我们不知道如何解决这
分库分表实战之SpringBoot+Sharding-JDBC
分库分表实战之SpringBoot+Sharding-JDBC
Sharding-JDBC中的分片策略有两个维度，分别是： 数据源分片策略（DatabaseShardingStrategy） 表分片策略（TableShardingStrategy） 其中，数据源分片策略表示：数据路由到的物理目标数据源，表分片策略表示数据被路由到的目标表。 特别的，表分片策略是依赖于数据源分片策略的，也就是说要先分库再分
数据分片 相关概念 分库分表 分片：存在一台数据库的服务器中的数据．特定方式拆分．分散存放在多台数据库服务中，达到单台服务器负载的效果． 垂直分割 纵向切分：按业务类型 什么是垂直分割? • 纵向切分 – 把单一的表,拆分成多个表,并分散到不同的数据库 ( 主机 ) 上。 – 一个数据
一、引言 一次抽4 张扑克牌，有 30 万种组合，如果放回去后重新抽一次，将低于 1/300,000 的几率才能抽到相同组合的牌，几乎不可能了 二、概念 infima: infima provides a Lattice container framework that allows you to categorize each endpoint along one or more fault-isolation d
前面我们使用sharding-jdbc配置了分库分表。sharding-jdbc还有个用法，就是实现读写分离。 什么时候需要或者可以使用读写分离？ 当我们的项目所使用的数据库查询的访问量，访问频率，及访问的并发量远大于修改的时候，我们需要将访问数据库的方式读写分离。比如我们使用的微博，更多人都只是刷
有没有经验DBShards？你的想法是什么？好产品？解决方法:我也使用过dbShards并强烈推荐它.有一些分片产品,但dbShards似乎是唯一能够提供所需速度和可靠性的产品.它是应用程序感知的,因此您可以真正微调您的应用程序以使用它并达到一些非常令人难以置信的写入速度. 另一方面,他们的客户支
前话 前段时间公司项目比较忙，天天都忙于码代码，最近好不容易项目上线了，后期就是试运行解决线上问题，要闲一些了，看了下公司以前的一些项目，发现其中居然有用到sharding-jdbc，想到以前自己也使用过，但是仅仅是会用过，对一些原理还不了解，所以决定趁这段时间学习一下。 核心概念 一、 背
我有一个wordpress多站点安装,托管足够的博客我需要对数据库进行分片.我看到有三个插件可用于在多个数据库中传播wordpress： > http://wordpress.org/extend/plugins/hyperdb/ > http://premium.wpmudev.org/project/multi-db> http://wordpress.org/extend/plugins/shardb/ 我正在
当mysql单表数据量比较大时往往需要分库分表，Sharding-JDBC是当当网开源的数据库分库分表中间件。Sharding-JDBC定位为轻量级java框架，使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无proxy代理层，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。本文主要讲述该框架与spring+mybati
这个问题与我曾经遇到过的问题无关,但它让我夜不能寐.从理论上讲,最终,随着表格中行数的增加和上升,每行对应的ID将“用完”数字,不是吗？我想如果你继续增加列值的深度,你可以保持它上升,但最终必须有一个上限,对吧？ 我听说过一种叫做“分片”的技术,但没有详细解释,以满足我的好奇心
application-sharding.yml sharding: jdbc: datasource: names: ds0,ds1,dsx,dsy ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=tru
目录 一、Sharding-JDBC依赖 二、代码实践 三、源码分析 在上一篇博文中，介绍了Sharding-JDBC的分片策略、分片键和分片算法的基本概念，以及2.0.3版本可以支持和无法支持的使用场景。 可以支持的场景：支持对SQL语句中的=、IN和BETWEEN AND的分片操作，但前提是分片键必须
目录 一、Sharding-JDBC依赖 二、分片策略 1. 标准分片策略 2. 复合分片策略 3. Inline表达式分片策略 4. 通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略 5. 不分片的策略 三、实际操作 上一篇博文以Sharding-JDBC为契机，了解了Shar
本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略，关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文：数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个
背景 随着项目运行时间逐渐增加，数据库中的数据也越来越多，虽然加索引，优化查询，但是数据量太大，还是会影响查询效率，也给数据库增加了负载。 再加上冷数据基本不使用的场景，决定采用分表来处理数据，从而来提高系统性能。 sharding jdbc 介绍 官方文档在这里。 Sharding-jdbc 定位是轻量级
1）使用场景对于Mysql主从复制实现读写分离来说，可以解决读的扩展性问题。但是写的话，面对庞大的数据量还是集中在Master上，并且Master挂载的slave不可能无限制多，因为slave依赖于Master的能力和负载的限制。因此需要对Master进行扩展来实现海量数据的需要。 2）分表对于访问极为频繁，数据量
环境 jdk：1.8 framework： spring boot， sharding jdbc database： MySQL 搭建步骤 在pom 中加入sharding 依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-boot-starter</ar
sharding-sphere是强大的读写分离、分表分库中间件，sharding-jdbc是sharding-sphere的核心模块。官方网站 springboot项目中集成sharding-jdbc也非常简单。 首先，引入sharding-jdbc和druid的jar包： <!-- for spring boot --> <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId
