数据库分库分表(sharding)系列

最新推荐文章于 2025-11-30 19:25:58 发布
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多数据源+数据库分库分表
11-08
分库分表采用sharding-jdbc 数据库连接池管理是alibaba的druid-spring-boot-starter 项目使用springboot搭建，junit测试，为了方便实现对数据库操作继承了mybatisplus，为了少些get、set 引入lombok
互联网三高-数据库高并发之分库分表ShardingJDBC
hong4760的专栏
04-13 1199
数据库，分库分表，库分库分表方案，分库分表策略，ShardingSphere，ShardingJDBC
数据库分库分表 sharding 系列 二 全局主键生成策略
dfhjryvx的博客
11-09 449
数据库分库分表 sharding 系列 二 全局主键生成策略
数据库之Sharding分库分表操作详解
上善若泪
07-22 3445
Sharding和，最早是由当当网开源，捐给了Apache，成为了Apache顶级项目，后来又升级成了是一款分布式SQL事务和查询引擎，可通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对任意数据库进行增强。需要实现接口System . out . println("自定义的id" + id);return id;} // 返回 自定义 算法类型表示 @Override public String getType() {} }
数据库：分库分表
AWSDN的博客
09-12 1369
本文主要介绍数据库中分库分表的内容
mysql数据库分库分表shardingjdbc
maxchenBug的博客
02-22 524
mysql数据库分库分表shardingjdbc 分库分表理解　 　　分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发，通常策略有两种：垂直分库，水平拆分 　　垂直拆分：是根据业务将一个库拆分为多个库，将一个表拆分为多个表，例如：将不常用的字段和经常访问的字段分开存放，在实际开发由于跟业务关系紧密，所以一般采用水平拆分。 　　水平拆分：则是根据分片...
用大白话解释数据库分库分表sharding是什么 有什么用 怎么用
m0_73852099的博客
02-28 493
把一个大数据库拆分成多个小数据库（分片），分散到不同服务器上，解决单台服务器性能不足的问题。比如原本一个数据库存10亿条用户数据，拆成10个库，每个存1亿条。
数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示
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Laurence的技术博客
06-27 18万+
本文着重介绍sharding切分策略，如果你对数据库sharding缺少基本的了解，请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章：数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分：实施策略图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(
Sharding-JDBC分库分表
蜜獾互联网
07-11 1121
Sharding-JDBC是Apache顶级项目ShardingSphere的核心组件，最初由当当网开发，现已发展为成熟的分布式数据库中间件解决方案。它通过数据分片、分布式事务和数据库治理等功能，支持水平分库分表。核心概念包括分片、数据节点、逻辑表、分片键及分片算法等，提供标准、复合、行表达式和Hint四种分片策略。Sharding-JDBC兼容JDBC规范，重写API以实现分片逻辑，内置雪花算法生成分布式主键，并支持广播表和绑定表优化查询性能。该框架适用于大数据量场景，简化了分库分表的开发与运维。
MySQL20 - 分库分表Sharding Sphere
qq_43350524的博客
03-15 1020
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数据库分库分表
weixin_61669379的博客
08-24 1278
分库分表是一种常用的数据库架构设计策略，主要用于解决单一数据库在处理海量数据和高并发请求时的性能瓶颈。通过将数据分散到多个数据库和数据表中，分库分表可以提高系统的吞吐量，扩展性和可靠性。
面试必问——Redis 主从同步
2301_79966297的博客
11-26 566
偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。salve完成同步时也会记录当前同步的offset。如果salve的offset小于master的offset，说明salve的数据落后于master，需要更新。：简称replid,是数据集的标记，id一致则说明是同一个数据集。每个master都有唯一的replid,salve则会继承master节点的replid。：单点的Redis的并发能力是有限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。
MySQL数据库的数据文件保存在哪？MySQL数据存在哪里
2509_94083514的博客
11-30 515
在安装好MySQL数据库使用一段时间后，会产生许多的数据库和数据。那这些数据库的数据文件存放在本地文件夹的什么位置呢一、默认位置MySQL创建的数据库实际上存储在文件系统的一个特定目录中，该目录通常为MySQL的数据目录。这个目录的默认位置依据操作系统和MySQL的安装方式不同而有所差异。、这个目录通常位于，它可能位于是个隐藏文件夹）**其中“X.X”是MySQL的版本号。目录（每个数据库都有一个与其同名的文件夹，而这个文件夹中包含了该数据库的所有表的文件，而其中的文件代表了数据库中的表。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 784
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
redis基本类型 5种基本类型
最新发布
yeshihouhou的博客
11-30 118
List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
influx2.0+grafana
lan266548_ning的博客
11-27 394
Mac 安装 Docker（Docker Desktop）教程官方下载地址：根据你的 Mac 类型，下载对应版本：Intel。
后端在分布式存储中的元数据管理
2509_93946509的博客
11-28 439
但实际生产环境中远不止这些：数据的冷热状态、压缩标志、校验和、生命周期标签，甚至用户自定义的扩展属性，都是元数据的一部分。我们团队就吃过亏，早期设计时只考虑了基础字段，后来业务方想要实现智能分层存储，不得不对元数据表做了两次大的结构调整，那个迁移过程简直噩梦。我们现在用的是Raft共识算法，虽然写性能有些损失，但保证了数据的强一致性，运维起来也省心。按文件路径哈希是最简单的，但有个问题：同一个目录下的文件可能被散列到不同节点，做目录遍历时要跨节点查询，效率很低。全量缓存不现实，我们吃过内存溢出的亏。
Spring Boot「多数据源并存」的设计思路，它与动态数据源又有什么区别？
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11-27 1317
我不切换数据源，我只是同时拥有多个 DataSource，每一个都明确对应自己的 Mapper / SqlSessionFactory / 事务管理器。其核心特点是：同时存在多个 DataSource Bean每个 DataSource 有自己的配置每个 DataSource 对应自己的 Mapper / Dao / Service不使用 AbstractRoutingDataSource不需要 ThreadLocal 切换不互相影响各自为政使用起来一模一样怎么切换？
数据库分库分表实施策略与示例解析
"数据库分库分表(sharding)系列" 数据库分库分表，简称Sharding，是一种解决大数据量下数据库性能问题的有效手段。它通过将单一的大型数据库拆分为多个小型数据库来分散负载，提高系统的读写性能和可用性。在进行...
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