标签：分库 SQL 数据库 简单 支持 JDBC 分片 分表
分库分表
1.两种方式：
(1)Sharding-Jdbc：
(2)MyCat：
区别：
Sharding-jdbc：
优点：
1.可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template,或直接使用JDBC
2.可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP、C3P0、Durid等
3.分片策略灵活,可支持等号、between、in等多维度分片,也可支持多分片键。
4.SQL解析功能完善,支持聚合、分组、排序、limit、or等查询,并支持Binding Table以及笛卡尔积表查询。
5.性能高,单库查询QPS为原生JDBC的99.8%,双库查询QPS比单库增加94%。
缺点：
1.理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。目前仅支持mysql
2.维护会比较麻烦，需要逐个项目的修改配置。不能进行跨库连接，代码需要进行改造。
3.在扩展数据库服务器时需要考虑一致性哈希问题，或者采用分片键局部取模方式，也难免要进行部分的数据迁移。
MyCat：
优点：
1.支持Mysql集群，可以作为Proxy使用
2.支持JDBC连接ORACLE、DB2、SQL Server，将其模拟为MySQL Server使用
3.自动故障切换，高可用性
4.支持读写分离，支持Mysql双主多从，以及一主多从的模式 ，支持全局表，数据自动分片到多个节点，用于高效表关联查询
5.支持独有的基于E-R 关系的分片策略，实现了高效的表关联查询
6.多平台支持，部署和实施简单
缺点：
1.mycat不支持二维路由，仅支持单库多表或多库单表 由于自定义连接池，这样就会存在mycat自身维护一个连接池，MySQL也有一个连接池，任何一个连接池上限都会成为性能的瓶。
1.2 MyCat的工作原理：
Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。
1.3 MyCat的读写分离：
2.sharding-jdbc是什么：
1.开源的分布式数据库中间件，它无需额外部署和依赖，旧代码迁移成本几乎为零。
2.面向开发的微服务与云原生的基础类库。
3.完整的实现了分库分表，读写分离和分布式主键功能
3. sharding-jdbc拆分规则：
(1) 垂直拆分：按着业务去拆分
订单表，用户表在一个数据库，数据量非常大，对数据库的压力非常大，分别分到订单库，和用户库中，分担压力，其实如果用户一直在快速增长，订单无限的情况下，还是解决不了这个问题的。
(2)水平拆分：按着算法规则去拆分
hash规则：根据用户表的id的hash值进行取模，id=1的进入第一个库，id=2的进入第二个库，以此类推
范围规则：按着1,1001,2001，这样的范围去拆解开放入不同的库中
标签分片：针对地区字段，北京在一块，上海在一块，中国在一块，美国在一块。
时间分片：交易记录，按着每年分片，或者是每月分片
复合分库：
4. 几个概念
逻辑表：对于水平拆分的数据库（表）的同一类表的总称：t_high_bill，
真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表，t_high_bill_1
数据节点：数据库名称+数据表名称组成。是数据分片的最小单元。
绑定表：分片规则一致的主表和子表，例如：t_order表和t_order_item表，都按着订单id进行分片，两张表互为绑定表关系。查询效率大大提升。
5. 项目中的使用情况
将账单表根据车牌号分为八个完全一样的表，在xml文件中操作时的逻辑表名称为t_high_bill，真实表名称为：t_high_bill_1,八个表分别加_1.
DatabaseShardingStrategy设置为2偶数,不进行分库操作。
可以结合springboot和Sharding-JDBC实现读写分离功能。（一主多从）
标签：分库,SQL,数据库,简单,支持,JDBC,分片,分表 来源： https://blog.csdn.net/baby901019/article/details/117660487
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