分库分表之sharding-jdbc

最新推荐文章于 2025-06-30 19:43:02 发布
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该博客围绕分库分表展开，重点介绍了Sharding-JDBC。分库分表是解决数据库性能瓶颈的重要手段，Sharding-JDBC作为相关技术，能有效应对数据量增长带来的问题，助力数据库高效运行。
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springboot整合sharding-jdbc实现分库分表详解
congge
05-21 8732
springboot整合sharding-jdbc实现分库分表详解
快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC
程序员高级码农的博客
03-11 1188
最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为，2020年4⽉16⽇正式成为Apache软件基⾦会的顶级项⽬。随着版本的不断更迭的核心功能也变得多元化起来。从最开始 Sharding-JDBC 1.0 版本只有数据分片，到 Sharding-JDBC 2.0 版本开始支持数据库治理（注册中心、配置中心等等），再到 Sharding-JDBC 3.0版本又加分布式事务 （支持AtomikosNarayana。
分库分表之Sharding-JDBC
Stitch12的博客
12-06 1853
需求：商品表字段太多，每个字段访问频次不⼀样，浪费了IO资源，需要进⾏优化也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的拆分原则⼀般是表中的字段较多，将不常⽤的或者数据较大，长度较长的拆分到“扩展表 如text类型字段访问频次低、字段⼤的商品描述信息单独存放在⼀张表中，访 问频次较⾼的商品基本信息单独放在⼀张表中垂直拆分原则把不常用的字段单独放在⼀张表;把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;业务经常组合查询的列放在⼀张表技术负责人前瞻性思维需要提前考虑系统⼀年到两年左右的业务增⻓情况。
Sharding-JDBC 实现分库分表
果酱 の 博客
11-07 1411
Sharding-JDBC 作为一款强大的数据库中间件，为实现分库分表提供了便捷的解决方案。通过合理的分库分表策略制定、Sharding-JDBC 的安装配置、数据迁移和应用程序集成，以及性能优化，可以有效地提高系统的性能、可扩展性和可用性。
分库分表之实战-sharding-JDBC
chandfy的博客
06-30 1082
本文介绍了使用Sharding-JDBC实现分库分表的实战教程。主要内容包括： 创建SpringBoot2.5+MybatisPlus项目环境，配置Maven依赖 准备测试数据库环境，创建两个订单数据库(ccc_shop_order_0/1)和对应的订单表(product_order_0/1) 详细讲解分库分表配置，包括Sharding-JDBC的整合与使用 实现分布式ID生成方案，解决分库分表下的ID冲突问题 文章属于分库分表系列教程的第6篇，前5篇分别介绍了数据库性能优化、分库分表优缺点、分片分类、策略
Sharding-JDBC分库分表
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
03-31 873
Sharding-JDBC 提供了一种简洁高效的分库分表解决方案，它无侵入式、轻量级、易于配置，非常适合快速构建大规模分库分表的系统。在实践过程中，开发者需要根据业务场景选择合适的路由策略，并合理设计数据源与表结构。此外，Sharding-JDBC 支持分布式事务与动态扩展，能够满足高并发、高可用的系统需求。
Sharding-JDBC分库分表的基本使用
JingAi_jia917的博客
07-02 1687
本篇介绍了分库分表以及分库分表存在的问题，进而介绍了能够解决分库分表问题的Sharding-JDBC框架，并以一个示例，分享了Sharding-JDBC的基本使用。
分库分表中间件Sharding-JDBC详解
靖节先生的博客
08-22 3177
分库分表中间件Sharding-JDBC详解1. 分库分表概述1.1 为什么需要分库分表1.2 分库分表的方式1.2.1.垂直分表1.2.2.垂直分库1.2.3.水平分库1.2.4.水平分表1.3 分库分表问题分析1.3.1 事务一致性问题1.3.2 跨节点关联查询1.3.3 跨节点分页、排序函数1.3.4 主键避重1.3.5 公共表2. Sharding-JDBC详解2.1 Sharding-JDBC简介2.2 Sharding-JDBC性能对比2.3 Sharding-JDBC原理分析3. 实现验证3.
java分库框架shard_分库分表之sharding-jdbc
weixin_39874269的博客
02-25 411
一、使用技术描述spring-boot1 2 org.springframework.boot3 spring-boot-starter-parent4 2.0.6.RELEASE5 1 2 1.83 4.0.0-RC34 　　 2.1.35 　　 1.2.16 mybatis1 2 org.mybatis.sprin...
Spring Boot 集成 Sharding-JDBC + Mybatis-Plus 实现分库分表功能
09-07
本篇文章将详细讲解如何使用Spring Boot结合Sharding-JDBC和Mybatis-Plus实现分库分表功能。 一、Sharding-JDBC简介 Sharding-JDBC是由Apache ShardingSphere项目提供的一个轻量级数据库中间件，它作为JDBC驱动...
集成sharding-jdbc实现分库分表.zip
12-19
在这个"集成sharding-jdbc实现分库分表.zip"的压缩包中，我们可以深入学习如何将Sharding-JDBC应用于实际项目，以提升系统的性能和可扩展性。 1. **Sharding-JDBC简介** Sharding-JDBC是Java语言实现的，它工作在...
Sharding-JDBC使用案例-分库分表
03-23
Sharding-JDBC是由阿里巴巴开源的轻量级Java框架，它定位为数据库中间件，提供了一种无需修改现有应用代码就能实现数据库分库分表的能力。Sharding-JDBC完全基于JDBC标准，可以理解为一个增强版的数据库驱动，它工作...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Sharding-JDBC与MyBatis集成实现数据库分库分表教程
Sharding-JDBC的关键特性在于其透明化的分库分表访问能力，这意味着开发者可以几乎不需要修改原有代码逻辑，即可实现对数据库的水平切分。 分库分表是解决单一数据库存储瓶颈和性能问题的一种常用策略。在高并发和...
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