
数据库Sharding-JDBC教程
提高了数据库的可扩展性,可以随着应用的增长来增加更多的服务器,只需要将新增加的数据以及负载放到新加的服务器上就可以。
提高了数据库的可用性。其中几个shard服务器down掉之后,并不会使整个系统对外停止服务,而只会影响到需要访问这几个shard服务器上的数据的用户。
查询更快,性能更好。
可管理性
beyondwild
愿你眸有星辰,心有山河,以梦为马,不负韶华!
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数据库Sharding-JDBC教程3:SpringBoot整合Sharding-JDBC实现读写分离
Sharding-JDBC简介Sharding-JDBC是的分布式数据库中间件解决方案。Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)是3款相互独立的产品,共同组成了ShardingSphere。Sharding-JDBC定位于轻量级的Java框架,它使用客户端直连数据库,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架。适用于任何基于Java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC原创 2020-07-19 11:07:47 · 211 阅读 · 1 评论 -
数据库Sharding-JDBC教程4:SpringBoot整合Sharding-JDBC实现数据分表+读写分离
读写分离在上一篇文章介绍了如何使用Sharing-JDBC实现数据库的读写分离。读写分离的好处就是在并发量比较大的情况下,将查询数据库的压力分担到多个从库中,能够满足高并发的要求。比如上一篇实现的那样,架构图如下:数据分表当数据量比较大的时候,比如单个表的数据量超过了500W的数据,这时可以考虑将数据存储在不同的表中。比如将user表拆分为四个表user_0、user_1、user_2、user_3装在四个表中。此时如图所示:案例详解和上一篇文章使用的数据库是同一个数据.原创 2020-07-19 11:43:17 · 1098 阅读 · 0 评论 -
数据库Sharding-JDBC教程5:SpringBoot整合Sharding-JDBC实现分库分表+读写分离
在上一篇文章介绍了如何使用Sharding-jdbc进行分库+读写分离,这篇文章将讲述如何使用Sharding-jdbc进行分库分表+读写分离。架构回顾在数据量不是很多的情况下,我们可以将数据库进行读写分离,以应对高并发的需求,通过水平扩展从库,来缓解查询的压力。如下:在数据量达到500万的时候,这时数据量预估千万级别,我们可以将数据进行分表存储。在数据量继续扩大,这时可以考虑分库分表,将数据存储在不同数据库的不同表中,如下:案例详解本案例有6个数...原创 2020-07-20 11:06:43 · 983 阅读 · 0 评论 -
数据库Sharding-JDBC教程2:Mysql数据库主从搭建
mysql 5.7 安装这是系列文章Sharding-jdbc文章的第一篇,本篇文章主要讲述如何搭建Mysql的主从。搭建环境为centos 7.5,数据库版本为5.7。需要三台虚拟机,一主两从,读者可以在自己的电脑上创建虚拟机,也可以在云服务商买三台,按小时计费,一小时几毛钱,比较实惠。Ip分配如下:10.0.0.5 主 10.0.0.13 从 10.0.0.17 从安装Mysql 5.7下载yum源 wget https://dev.mysql.com/get/mysql57-c原创 2020-07-19 10:59:22 · 193 阅读 · 0 评论 -
数据库Sharding-JDBC教程1:目录
数据库Sharding-JDBC教程1:目录数据库Sharding-JDBC教程2:Mysql数据库主从搭建数据库Sharding-JDBC教程3:Spring Boot整合Sharding-JDBC实现读写分离数据库Sharding-JDBC教程4:Spring Boot整合Sharding-JDBC实现数据分表+读写分离数据库Sharding-JDBC教程5:Spring Boot整合Sharding-JDBC实现分库分表+读写分离...原创 2020-07-19 10:48:17 · 200 阅读 · 0 评论