Sharding-JDBC水平分表(环境搭建)_Sharding-Sphere，Sharding-JDBC分布式_分库分表工作笔记007

最新推荐文章于 2024-12-13 22:51:29 发布
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分类专栏： 集群&算法&量子计算
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本文档详细介绍了使用Sharding-JDBC进行水平分表的步骤，包括创建Spring Boot工程，设置依赖，建立数据库和数据表，定义实体类，使用MybatisPlus编写Mapper接口，以及配置Mapper扫描路径。通过这些操作，完成了使用Sharding-JDBC进行分库分表的初步工作。

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上面我说了sharding-jdbc的介绍,然后下面我们来做一下

用sharding-jdbc的水平分表.

我们用到了上面的技术.

首先我们去创建工程

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Sharding-Sphere，Sharding-JDBC_分库分表(水平分库_水平分表)_Sharding-Sphere，Sharding-JDBC分布式_分库分表工作笔记004
添柴程序猿的专栏
02-18 287
然后我们前面说了垂直分库,分表,我们要了解什么是垂直分库分表 1.垂直分表,就是比如,我们有个课程的表,但是我们数据量太大的话,我们把这个课程表,可以分成 课程基本信息表,课程描述表,这两个表,这样的话把一部分字段放到一个表中去,把另一部分字段放到另一个表中去,这样就是把原来那个表 按照业务,分成多个表,叫做垂直分表.每个表的字段都根据业务分开了不一样了. 2.垂直分库,就是把处理专门业务的数据,放到一个数据库中去,比如订单数据放到订单数据库中去, 然后课程数据放到课程数据库中去. ...
springboot整合sharding-jdbc实现分库分表详解
congge
05-21 8262
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mongodb sharding（集群的配置步骤和真实生产环境的搭建过程）.
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SpringBoot 多环境配置
05-03
NULL 博文链接：https://baobeituping.iteye.com/blog/2431285
sharding-jbdc入门
qq_40775688的博客
06-20 373
​ 电商平台，在开发中涉及店铺、商品的相关业务，设计如下数据库通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息： 形成类似一下展示：​ 随着系统商品的发展，数据库中的数据量猛增，访问性能也变慢了，优化迫在眉睫。分析一下问题出现在哪？关系型数据库本身就比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引、做很多操作时性能仍然下降严重。​ 方案1：​ 通过提升服务器硬件能力来体高处理能力，比增加
记录一次使用sharding-jdbc分库分表下的压力测试过程
yfz792178428的专栏
03-31 693
背景介绍： 最近我们在竞标一个项目，对方IT有几个压测要求： 1.系统用户量4亿+； 2.用户注册场景下TPS达到2000； 3.用户查询场景下TPS达到8000； 4.用户抢券秒杀场景下TPS达到8000； 5.数据库单表数据量均不能超过5000w； 6.上述所有接口响应时间不超过500ms； 拿到这个需求之后boss就找我，让我一个星期内把这个压测报告提供给对方，废话不多说，开始干活。 解决方法： 在介绍一下我的思路 1.拿到这个需求之后，我首先...
Sharding-JDBC水平分表(分片策略)_Sharding-Sphere，Sharding-JDBC分布式_分库分表工作笔记008
添柴程序猿的专栏
03-04 396
上一节我们实现了,水平分表的,环境的搭建,做了一个项目springboot的,然后创建了数据库,然后我们再去做 我们去配置sharding-jdbc的分片策略去. 我们可以去官网,点击了解更多 然后我们看到左边有4.1.2有配置手册 然后看这些配置来分片就行了 可以看到有个springboot的配置 找到数据分片点击 可以看到数据分片的这些配置 然后我们去配置数据分片,首先 指定数据源的别名 spring.shardingsphere.datasource..
Sharding-Sphere，Sharding-JDBC_分库分表介绍_Sharding-Sphere，Sharding-JDBC分布式_分库分表工作笔记002
添柴程序猿的专栏
01-28 349
这个分库分表的介绍以前就已经,说过了,很简单这里再提一下. . 如果电商网站数据激增. 可以把单张表分开放,这样提高数据容纳能力,但是 这个并不是大数据的层面,还是从关系型数据库的层面来尽可能的解决问题而已. 技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152. 开通了个人技术微信公众号:credream,有需要的朋友可以添加相互学习 ...
Sharding-jdbc基本使用步骤以及执行原理剖析
最新发布
qq_46248151的博客
12-13 1801
使用sharding-jdbc完成对订单表的水平分表，通过快速入门的开发，了解sharding-jdbc使用方法人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这两张表是订单表拆分后的表，通过sharding-jdbc向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的进入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过sharding-jdbc查询数据，根据SQL语句的内容从t_order_1或t_order_2查询数据。
ShardingSphere 数据分片
晏霖/胖虎的博客
05-24 7493
前言 其实很多人对分库分表多少都有点恐惧，其实我也是，总觉得这玩意是运维干的、数据量上来了或者sql过于复杂、一些数据分片的中间件支持的也不是很友好、配置繁琐等多种问题。 我们今天用ShardingSphere 给大家演示数据分片，包括分库分表、只分表不分库进行说明。 下一节有时间的话在讲讲读写分离吧。 github地址：https://github.com/362460453/boot-...
sharding-jdbc水平垂直分库分表环境搭建
weixin_38312719的博客
10-17 516
使用docker启动两个mysql数据库 docker run -it -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 3306:3306 mysql docker run -it -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 3307:3306 mysql 水平分表使用表创建 1.结构如下: 2.表sql create table t_user_1 ( user_id bigint null, //用户id user_name varch..
ShardingJDBC分表以及自动化建表方案（避坑攻略）
he__xu的博客
07-27 9522
前言 最近死磕…应该是磕死在了分表上，因为做的学校项目，对学校每学期数据会达到千万级别的表需要做分表处理，刚开始分表工具方案的选取，有试过mysql自带的表分区功能，Mycat，因为项目需要根据学期来进行自动分表，而且数据表需要程序根据学期的更新来自动创建，就是说比如原表为A，当监听到学期发生改变时，若改变为2020-202102学年学期，则需要自动创建一张A202102的历史表，分表路径的表名也需要根据学期自动化拼接。所以最后采用了ShardingJdbc，可以实现复杂情况下的路由键表名拼接，不需要对原项
(基础）Sharding-JDBC 第一章 快速入门
gonghaiyu的博客
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概述 1.1.分库分表是什么 随着公司业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫。分析一下问题出现在哪儿 呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。 方案1: 通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力,比如增加存储容量 、CPU等,这种方案成本很高,并且如果瓶颈在 MySQL本身那么提高硬件也是有很的。 方案2: 把数据分散在不同
springboot1.5+sharding+配置只prod环境生效
weixin_44260686的博客
05-22 389
springboot1.5+sharding配置请看：这篇 1.在之前文章中，需要在启动类中注入bean，如果不想在启动类中可以创建配置类， package org.gocom.coframe.config; import io.shardingjdbc.core.api.MasterSlaveDataSourceFactory; import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnExpression; import
ShardingSphere-JDBC 的4种分片策略
不管风吹浪打，胜似闲庭信步
12-20 4747
不到万不得已也不会采取分库分表策略，这无疑增添了复杂度，但是当单表数据超过500万，分库分表无疑也是最好的选择。至于如何查询？这就涉及到了分片策略，四种分片策略满足了平时日常的查询处理需求。 standard （标准分片策略） complex （复合分片策略） inline （行表达式分片策略） hint （Hint分片策略） ...
细数 ShardingSphere 5.0.0-beta 版本新功能
ShardingSphere官微
06-25 452
6 月 25 日，经过 Apache 社区验证、投票、发布等环节，我们很高兴的宣布 Apache ShardingSphere 迎来了 5.0.0-beta 版本的正式发布。经过半年多的优...
shardingjdbc_学习笔记
maqingbin8888的专栏
05-14 3328
sharding_jdbc_学习笔记事务一致性问题跨节点更新跨节点查询垂直与水平拆分连接的管理内存限制模式(OLAP)连接限制模式(OLTP)结果集归并 事务一致性问题 产生原因 数据数据库层上讲: 跨节点更新 某个业务代码下多条DML语句并且在一个事务中 路由后发现不在同一个库下 ,因此产生了跨节点操作: 解决方案: 1.尽量避免维度的划分不合理,尽量在同一个分片上 而避免跨节点 如果实在避免不了 则采用 柔性事务方式 最大努力 最终一致性 XA两阶段提交 (性能差) 链式提交方式 主要
Apache ShardingSphere 分库分表
JOYuan_的博客
08-07 570
ShardingSphere简述 Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构，项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进行扩展。 目前，数据
学习apache ShardingSphere
weixin_45142496的博客
08-25 637
/### 一、基本概念 1、什么是ShardingSphere 分布式数据库中间件 定位 关系型数据库中间件，旨在充分合理在分布式环境下使用关系型数据库操作 Sharding-JDBC 轻量级java框架，在java 的jdbc层 Sharding-Proxy 透明化的数据库代理端 2、分表分库 1、垂直拆分 2、水平拆分 垂直分表 垂直分库 水平分表 水平分库 垂直分表 垂直分库 二、Sharding-JDBC 分表分库操作 主要两个功能 1、数据分片2、读写分离 只需引入jar包 简化分库分表后的数据相
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