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

最新推荐文章于 2024-08-13 08:51:22 发布
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分类专栏： 集群&算法&量子计算
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本文详细介绍了如何使用Sharding-JDBC进行水平分表的配置，包括数据源设置、分片策略、主键生成算法以及SQL日志显示等关键步骤。通过配置SpringBoot应用，展示了如何设置数据源别名、驱动、数据库连接以及如何根据主键ID的奇偶性将数据分发到不同的表中。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

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ShardingJdbc-水平分表
问天丶天问
05-06 488
ShardingSphere-ShardingJDBC-水平分表-一库多表保姆级教程 Demo
springboot整合sharding-jdbc实现分库分表详解
congge
05-21 8262
springboot整合sharding-jdbc实现分库分表详解
Mybatis Plus 数据分片-水平分库分表策略
逸轩
01-27 3284
在实际应用中，需要根据业务需求和数据量的大小，选择合适的分片键和分片规则，以达到提高数据库性能和可扩展性的目的。在使用MyBatis Plus进行数据分片时，需要谨慎处理跨库跨表的查询，注意数据迁移和扩容的问题，以确保整个数据分片系统的稳定性和可维护性。数据分片是一种处理大量数据的有效策略，但在实施过程中需要注意一些关键的事项，以确保分片系统的性能、稳定性和可维护性。分片规则的设计直接关系到数据分片的正确性，以及每个分片的数据能否被正确路由到相应的库和表中。选择合适的分片键是数据分片中至关重要的一步。
3.Sharding-JDBC快速入门-水平分表
bugeiban001的博客
04-01 1279
Sharding-JDBC快速入门-水平分表 需求说明 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。 环境搭建 环境说明 数据库：MySQL-5.7.37 JDK：64位 jdk1.8.0_271 应用框架：spring-
ShardingSphere学习（2）- Sharding-JDBC 实现水平分表
一个人的江湖
10-21 213
pom.xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.spr
# Sharding-JDBC从入门到精通（6）-- Sharding-JDBC 水平分库 和 垂直分库。
段子手168的博客
07-02 1852
# Sharding-JDBC从入门到精通（6）- Sharding-JDBC 水平分库 和 垂直分库。 01-Sharding-JDBC水平分库-分片策略配置 02-Sharding-JDBC水平分库-插入订单 03-Sharding-JDBC水平分库-查询订单 04-Sharding-JDBC垂直分库-分片策略配置 05-Sharding-JDBC垂直分库-插入和查询测试
Sharding-JDBC 的水平分表
实践求真知
11-06 414
一文档参考 1官网 ShardingSphere 2位置 二配置文件示例 # shardingjdbc 分片策略 # 配置数据源，给数据源起名称 spring.shardingsphere.datasource.names=m1 # 一个实体类对应两张表，覆盖 spring.main.allow-bean-definition-overriding=true # 配置数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码 spring.shardingsphere.datasour...
Sharding-JDBC水平分表(最终测试)_Sharding-Sphere，Sharding-JDBC分布式_分库分表工作笔记009
添柴程序猿的专栏
03-05 301
前面我们已经,创建了数据库coursedb 以及两张结构一样的表,course_1,course_2两张表 并且我们创建了,测试用的项目,并且配置好了,数据源,以及分片策略. 然后我们去做测试,看看数据会不会按照我们的,分片策略,插入到对应的表中去, 我们的分片策略是,如果主键id是奇数,那么插入到course_2表中去, 如果数据的主键是偶数那么,数据插入到course_1表中去. 编写测试代码: 前面我们已经在application.properties文件中配置好...
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
添柴程序猿的专栏
03-03 350
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 点击next 写上group等 然后什么都不用选择,这里springboot版本我们先随便选择一个,比如这里选择2.1.13 可以看到创建好了 然后这个就是我们创建好的工程,我们把springboot版本改成2.2.1,上面可以看到 然后我们引入这些依赖.可以看到有个sharding-..
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
01-28 350
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水平分表详细教程
07-23 1611
标签：postgresq   shm   utf8mb4   如何   template   表达式   otc   tables   ...
Sharding-JDBC实现水平分库分表
qq_42109746的博客
01-17 930
一、前言 “分库分表”这一词大家都基本都知道，无非就是数据量过于庞大，几百万，几千万，甚至过亿的数据，在查询的时候特别地耗性能且查询等待时间过长，如果是碰上多张表关联的情况，那后果可想而知。之前在一次工作中，项目组长要我优化一句SQL，这句SQL关联了10多张表，数据量在500百万左右，而且没有建索引，在SQL里面还用到了模糊查询，我直接当场裂开，优化了老半天，勉勉强强从原来的3分多中优化到了2分多种，老实说，尽力了，按他现在的数据库表结构，这已经是极限了。归咎到底还是在数据量太庞大的原因上，一条数据有很
Sharding-JDBC实战（水平分表，读写分离）
robinson_911的专栏
12-30 975
Sharding-JDBC是一个轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务， 它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架 在使用Sharding-JDBC首先要清楚以下几点： 它是一个轻量级的Java框架，可以理解是增强的JDBC驱动 Sharding-JDBC是不做分库分表的，库与表是由数据库工程师分好的，通过引入Sharding-JDBC.jar配置好配置，解决多数据源切换
Sharding-JDBC 实现水平分库以及分表
花&败
04-04 925
一、需求分析 二、创建数据库，数据表 create database edu_db_1; create database edu_db_2; use edu_db_1; create table course_1 ( `cid` bigint(20) primary key, `cname` varchar(50) not null, `user_id` bigint(20) not null, `cstatus` varchar(10) not null ); create
MySQL之水平分表策略
最新发布
专注于Python编程技术的分享与交流，致力于帮助开发者提升编程技能，解决实际问题，探索Python的无限可能。
08-13 2101
水平分表是一种将数据表按一定规则拆分为多个子表的技术。每个子表存储全表数据的一部分，所有子表共同组成完整的数据集。通过这种方式，可以减小单表的数据量，提高查询和操作的性能。MySQL 水平分表策略是应对大数据量下数据库性能问题的有效手段。不同的分表策略适用于不同的业务场景，选择合适的分表策略可以大大提升数据库的性能和可扩展性。在实施水平分表时，需要综合考虑数据的分布、查询需求、系统复杂度以及未来的扩展性，才能获得最佳效果。
Sharding-JDBC之水平分表
嘉禾嘉宁papa
04-13 3967
Sharding-jdbc实现水平分表
ShardingJdbc整合水平分库分表
qq_29860591的博客
02-15 148
配置信息： server: port: 56081 servlet: context-path: /sharding-jdbc-simple-demo spring: application: name: sharding-jdbc-simple-demo http: encoding: enabled: true cha...
深度实战：Sharding-JDBC分库分表核心技术解析与最佳实践
Zyw907155124的博客
12-30 3627
“从单库瓶颈到高并发架构——系统性解析分库分表四大策略与Sharding-JDBC落地实战”​ 本文以电商平台真实场景为背景，通过1500万级数据案例深度剖析分库分表核心问题。涵盖垂直分库、水平分表、读写分离等完整解决方案，详解Sharding-JDBC在事务一致性、跨库查询、分布式主键等复杂场景的应用技巧。附带MySQL主从同步配置全流程与性能对比测试数据，提供从原理到代码的一站式实战指南，适合中高级开发者突破数据库性能瓶颈。
1、Sharding-JDBC----水平分表----使用案例
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深入理解Sharding-JDBC分库分表实战示例
Sharding-JDBC是一款开源的分布式数据库解决方案，它在JDBC层面上实现了分库分表的透明化操作。开发者可以如同使用普通的JDBC一样使用Sharding-JDBC进行数据的增删改查操作，而无需关心底层的分库分表逻辑。 #### 2...
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