【Springboot系列】一篇文章搞定数据库分库分表,Sharding jdbc真他喵的好用

目录

1、了解分库分表的概念和原理

1.1 分库的场景

1.2 分表的场景

1.3 数据库拆分的两种方式

1.4 分库分表的技术方案

2、Sharding-jdbc 的架构和配置

2.1 sharding jdbc的架构

2.2 sharding jdbc 概念

2.3 show me the code

3、总结

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1、了解分库分表的概念和原理

随着数据库的使用，在面对大量数据的存储，单机性能没法解决问题的情况下，就需要考虑分库分表。

1.1 分库的场景

分库一般是单机有性能瓶颈，一般来说IO瓶颈和CPU瓶颈，在单机数据量太大时，无法应对，网络贷款不够，需要多个节点进行负载，这个时候就需要分库。

IO瓶颈一般在面临大数据查询的时候，返回的数据过多，产生大量的IO，单机无法支撑

CPU瓶颈在做一些复杂操作的时候，比如group by ,order by的时候，需要大量cpu运算的时候，

1.2 分表的场景

分表一般是因为单表数据量过多，查询慢，新增也慢，一般来说单表数据不超过2000w，在1000w的时候就要拆份额