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
ShardingCore 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。 Github Source Code 助力dotnet 生态 Gitee Source Code 介绍 在分表分库领域java有着很多的解决方案,尤其是客户端解决方案(ShardingSph
读写分离主要应对的是数据库读并发，没有解决数据库存储问题。 如果MySQL一张表的数据量过大怎么办？换而言之，我们如何解决MySQL的存储压力？ 解决方案：分库分表 什么是分库？ 分库 就是将数据库中的数据分散到不同的数据库上。 下面这些操作都涉及到了分库： 你将数据库中的用户表和用户
MySQL 分库分表方案，总结的非常好！ 前言 公司最近在搞服务分离，数据切分方面的东西，因为单张包裹表的数据量实在是太大，并且还在以每天60W的量增长。 之前了解过数据库的分库分表，读过几篇博文，但就只知道个模糊概念， 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的。 今天看了一下午的数据库分
一、数据处理分类 1. 海量数据处理，按照使用场景主要分为两种类型： 联机事务处理（OLTP） 面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。简单地说，主要是对数据的插入、修改、删除，所以对事物和实时性要求比较高。 联机分
MySQL基础操作 MySQL_3 _DQL数据查询 MySQL_4 _DML数据操作 MySQL_5 _DDL数据表操作 MySQL索引相关 MySQL_12 _索引【简单总结】 MySQL索引【详解】 Mysql性能优化之什么是索引下推？ sql中的where条件在数据库中提取与应用浅析 MySQL事务相关 MySQL_7 _事务 MySQL事务【详解-
背景 分库分表这个词相信很多人都不陌生，在互联网公司数据到达一定规模的时候，多数都会对数据进行分库分表，或者也有人叫分片，英文翻译为Sharding；更加准确来说我们常常关心的是水平分片，即单个业务的某些表到达一定规模后，即使建立索引也无法从根本上带来很大的性能提升，这时我们会考
分布式数据库中间件对比总结(1) 目前数据库中间件有很多，基本这些中间件在下都有了解和使用，各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列，希望可以对大家有帮助。 1. 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问，这种架
Furion分表分库集成ShardingCore ShardingCore ShardingCore 易用、简单、高性能、普适性，是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efcore2+的所有版本,支持efcore2+的所有数据库、支持自定义路由、动态路由、高性能分页、读写分离的一款组件，如果你喜欢这组件
最近看到一篇不错文章，能简单明了阐述清楚分库分表的原因和场景。这里结合自己的工作经历，记录些自己的理解，相信对大家平时的工作和架构概念有所帮助，后续应该会抽空推出具体分库分表方案的文章。 在大数据量和高并发系统当中，分库分表是必不可少的技术之一，同时也是BAT大厂面试过程
最近看到一篇不错文章，能简单明了阐述清楚分库分表的原因和场景。这里结合自己的工作经历，记录些自己的理解，相信对大家平时的工作和架构概念有所帮助，后续应该会抽空推出具体分库分表方案的文章。 在大数据量和高并发系统当中，分库分表是必不可少的技术之一，同时也是BAT大厂面试过
一、背景 在业务场景开发的过程中， 随着数据量的增加，相同表结构不同表名的分表策略是常用的方案选择之一。如下以golang做为后端业务开发，尝试修改beego的orm库做一个相同表结构不同表名的分表实现。 二、orm相同表结构不同表名的修改逻辑 三、orm分表对比 操 作
一、概念 水平分表：是为了解决单表记录数据过大引起的效率问题，通过HASH、分段等手段拆分，将大表化小的手段。 垂直分表：是将宽表变成几个窄表的手段，几个拆分前后的数据记录数未改变。通过将少量的重要字段剥离到窄表，让每个页容纳更多的行，减少跨页检索，减小磁盘扫描范围，达到提高效率的
分布式寻址算法 hash 算法（大量缓存重建） 一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡） redis cluster 的 hash slot 算法 hash 算法 来了一个 key，首先计算 hash 值，然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机，所有请求过来，都会基于最
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力；当存储的数据量达到瓶颈之后，我们可以将数据分片存储到多个节点上，降低单个存储节点的存储压力，此时，架构如下： 可以看到，通过分库分表和主从读写分离的方式解决了数据库的扩展问题，但是数据库在
经常给领导查数据，但是数据库不少表是分表的，查询起来粘贴复制很麻烦，这里仅作记录，之前已经介绍过Mysql存储过程的使用，和变量声明，以及分支判断等。 mysql 存储过程简单使用 ：https://www.cnblogs.com/jefferyfeng/p/14479399.html /** * 生成分表查询语句 * sqls：原始sql，带有占位
课间休息，来秀一下来自咱们群里同学搬砖工地附近的夜市。 作者：山一程雪一更 面试题2：在微服务中你是如何实现不同服务间session 共享的? ================================================================================================ 在微服务中，一个完整的项目被拆
什么是分库分表及常见解决方案 一、什么是分库分表 从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 二、为什么要分库分表 数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表
