spring.shardingsphere.datasource.names= #省略数据源配置,请参考用法 # 标准分表配置spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.<table-name>.actual-data-nodes= # 描述数据源名称和实际表,分隔符为点,多个数据节点用逗号分隔,支持内联表达式。 Absent 表示仅对数据库进行分片
分片策略 第一种:none 不分片策略,SQL会发给所有节点去执行,这个规则没有子项目可以配置 第一种:inline 行表达式分片策略(核心) 使用Groovy表达时,提供对SQL语句的=和in的分片操作支持,只支持单分片键 第三种:按照时间日期,标准规则分库分表 标准分片 - Standard 第四
一. 升级版本有坑 由于开发环境用的组合是shardJDBC 3.1.0 + Druid 1.2.6 + JPA 2.1.13, mysql DB, 详细版本如下,本来想着升级一下ShardingJDBC到5.X最新版本,却遇到各种不兼容问题,退回到4.X也不能解决版本问题,无奈之下还是保留以下版本组合,另外,升级到5.X之后,保含的JAR可以用巨
分库分表 解决问题: 由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题 实现方式: 分库 垂直分库:将表分布到不同的数据库上,每个库可以放在不同服务器上 水平分库:同一表的数据按一定规则拆到不同的数据库中 分表 垂直分表:一个表按照字段分为多个表,拆解原有表结构 水平分表:把同一个表的
一、前言 小编最近一直在研究关于分库分表的东西,前几天docker安装了mycat实现了分库分表,但是都在说mycat的bug很多。很多人还是倾向于shardingsphere,其实他是一个全家桶,有JDBC、Proxy 和 Sidecar组成,小编今天以最简单的JDBC来简单整合一下! 现在最新版已经是5.1.1,经过一天的研究用
sharding-jdbc3.1版本存在的bug,具体请参考: https://www.bianchengquan.com/article/610702.html 解决方案: 1、降级到3.0版本(强烈不建议这么干) 2、升级到4.X版本(至少4.0.0-RC1),我这里升级到4.1.1版本 问题处理: 1、接口路径的变更和部分接口初始化方法的变更 没啥好说的,毕竟是3到4
MongoDB sharding chunk 分裂与迁移详解 Primary shard 使用 MongoDB sharding 后,数据会以 chunk 为单位(默认64MB)根据 shardKey 分散到后端1或多个 shard 上。 每个 database 会有一个 primary shard,在数据库创建时分配 database 下启用分片(即调用 shardCollection 命令)的集合,刚
引入依赖 <!-- 数据库连接池 --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.20</version> </dependency> <!-- 数据库连接驱动--> <
一、引入maven依赖,具体版本大家可根据自己实际需要选择,我这边使用的是4.0.0-RC1版本 <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>${sharding-sphere.version}</version>
笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期,笔者和团队就发现,系统内有一张5000W+的大表。跟踪代码发现,该表是用于存储资金流水的表格,关联着众多功能点,同时也有众多的下游系统在使用这张表的数据。进一步的观察发现,这张表还在以每月600W+的数据持续增长,
@目录一、简述二、ShardingSphere-Proxy5.0 落地 一、简述 简述 ShardingSphere-Proxy4.0 已经升级到5.0了,但是两者的配置文件还有一定的差别的,这篇文章讲述的就是ShardingSphere-Proxy 5.0 的落地。概念、分表、分库、分库分表的原理的基本和4.0一样的,需要了解可查看 https://bl
官网 https://shardingsphere.apache.org/document/current/en/user-manual/shardingsphere-jdbc/spring-namespace/rules/mix/ springboot启动类 @SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, SpringBootConfiguration.class}) <dependency>
文章目录 9 案例9.1 需求描述9.2 数据库设计9.3 环境说明9.4 环境准备9.4.1 mysql主从同步(windows)9.4.2 初始化数据库 9.5 实现步骤9.5.1 搭建maven工程9.5.2 分片配置9.5.3 添加商品9.5.4 查询商品9.5.5 统计商品9.5.6 完整代码 10 总结 9 案例 9.1 需求描述 电商平
Standard策略以下报错: Cannot find range sharding strategy in sharding rule. 原因: 配置文件属性名写法 y_order_detail_item: actual-data-nodes: ds0.y_order_detail_item_$->{2019..2022} table-strategy: standard: shardingColumn
创建一个新库叫做user_db /** * 用户实体表 */@Datapublic class TUser { private Long userId; private String ustatus; private String username;} @Repositorypublic interface UserMapper extends BaseMapper<TUser> {} 目前遇到的问题,实体表写的User,连接的
文章目录 1. 分布式全局id概述及引发的问题2. 通过UUID实现全局id2.1. 在sharding-jdbc中使用UUID进行主键数据的分库 3. 通过雪花算法实现全局id3.1. MyCat如何使用雪花生成id3.2. Sharding-Jdbc实现雪花 1. 分布式全局id概述及引发的问题 在创建表的时候我们对主键id
尚硅谷系列。分库分表
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
1 环境介绍 MongoDB集群由三部分组成: mongos:应用程序的路由接口,通过mongos应用程序与整个集群是透明的,一般每个应用服务器对应一个实例,可以跟应用部署到一台服务器上。它主要读取或缓存配置服务器中元数据,提供查询路由到每个分片的功能。 configure servers:建议采用副本集,存储集
依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>com.github.xiaoymin</groupId> <artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.0.2</version> </d
概要: 如果按照application.properties的配置,只能根据某个列进行区分规则,那么可以通过配置类来达到更精确的目的 其他代码 参考:https://www.cnblogs.com/yi1036943655/p/15700170.html application.properties # 精确分表策略 spring.shardingsphere.sharding.tables.s_user.t
废话不多说,差别在配置文件上 文章源码:https://gitee.com/yihong-sword/learn_shardingsphere Tips: 只是将原本s_user的分表配置给copy将表名替换 其他源码,就不一一copy到这篇文章,参考:https://www.cnblogs.com/yi1036943655/p/15700170.html application.properties # 应用名称
这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分别存储在sharding的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群。 MongoDB的数据分块成为chunk,每个chunk都是Collection中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是200MB,超出则生成新的数据块。 要构建
2020-03-24 19:11:00 文章目录 分布式锁原理1. `config.lockpings` 和 `config.locks` 集合中存储的内容config.lockpingsconfig.locks 2. 与 `config.lockpings` 和 `config.locks` 的基本交互3. 分布式锁获取逻辑4. 加锁的场景5. 解锁场景 分布式锁代码解析1. 核心类说
前面我们介绍的了Sharding-jdbc的简介和对比其他的分库分表,接下来我们写demo,介绍SpringBoot使用Sharding-JDBC进行读写分离。话不多说,直接写代码。 准备 SpringBoot 2.1.12 Sharding-JDBC 4.0.0 Mybatis 3.x Mysql 8.0 lombok(暂时没使用) 本文场景介绍 主从两个库: 主库负责写入m