在conf文件夹下schema.xml主要配置使用底层数据库连接和处理逻辑,分表也就是在这里配置 这里配置的单库本地的tsl数据库,对employee表进行分表分表处理,处理方式根据主键取模的方式进行处理,也就是用 rule = "mod-long" <?xml version="1.0"?><!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"><mycat:schemaxmlns...
今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分库,只分表。 既分库也分表的操作后面再讲,先来一幅图感受下未分表: 然后再来一张图感受下已分表: 从上图我们可以看出,user表由原来的一个被拆分成了4个,数据会均匀的分布在这3个表中,也就是原来的user=user0+user1+user2+user3。 分表配置 首先我们需要...
本次实现的是基于springboot的单表动态增删查,首先分表的规则根据一个格式生产,包含时间在其中,每一条数据都可以解析其数据存在的位置,所有的增删查都基于这个格式要求上来的,单条数据的新增和查询性能都没有问题,但是要对所有的数据查询是需要联合所有分表,其实是有有性能问题,在这里只做演示demo,仅供参考。 二.实...
### 行表达式分片策略 begin (如果没有下面的这两行。user_0和user_1都会存相同的数据) ### # 根据这个列分表 spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=id # 分表规则为:对 asset_package_id 取模 spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline....
场景一:数据库性能达到瓶颈 方案一 按现有规则不变,直接扩展到32个数据库集群。 方案二 32个集群也无法满足 需要,将分库分表规则调整为(32*2^n)*(32/2^n),可以最多达到1024个集群。 场景二:单表容量达到瓶颈(或者1024已经无法满足) 方案: 假如单表都已突破200G,200*1024=200T(按现有的订单模型测算,大...
一、为什么要分库分表 图示为垂直分库 二、分库分表的方式 分库分表有4种方式,垂直分库/垂直分表,水平分库/水平分表。 1.垂直分库 把原本的单库拆成多库,一般是根据表来分库。如把用户表分成单独的用户库。 2.垂直分表 把原来的单表拆成多表,一般是把一些大数据高量查询的字段,独立成一个新表。如把商...
今天我们主要讲单库中进行表的拆分,也就是不分库,只分表。 既分库也分表的操作后面再讲,先来一幅图感受下未分表: 然后再来一张图感受下已分表: 从上图我们可以看出,user表由原来的一个被拆分成了4个,数据会均匀的分布在这3个表中,也就是原来的user=user0+user1+user2+user3。 分表配置 首先我们需要...
技术标签: 数据库 面试一. 需要长时间停机的迁移方案 迁移过程: 1. 将业务服务停机(比如使用Tomcat容器,不在对外提供服务) 2. 启动多个分库分表服务,从单库单表的DB中抽取数据,并发送至数据库分库分表中间件,接着由中间件将数据写入到分库分表的DB中。这个过程所耗费的时间与数据量、分库分表服务的个数、...
algorithm-expression:mq_receive->{mark}# 分片算法表达式 nested exception is org.apache.shardingsphere.core.exception.ShardingConfigurationException: Invalid format for actual data nodes: ‘ds0.mq_receive->{0..1}’ 不配置下面的表一切都正常,多一张表就上面这个异常了...
单个库动态分表是指在一个数据库中动态创建和删除数据表的过程。Sharding-JDBC通过提供分表规则和通过脚本自动化管理分表的方式，使得应用在运行过程中可以根据实际需求来动态创建和删除数据表，灵活地管理数据分布。首先，Sharding-JDBC提供了多种分表规则，如按照主键范围、按照日期范围、按照分片键等方式进行分表。