先创建两个数据库ds-0、ds-1,两个库中分别建表t\_order\_0、t\_order\_1、t\_order\_2、t\_order\_item\_0、t\_order\_item\_1、t\_order\_item\_26张表,下边实操看看如何在不同场景下应用sharding-jdbc的 4种分片策略。 t\_order\_n表结构如下: 代码语言:txt 复制 CREATE TABLE `t\_order...
先创建两个数据库ds-0、ds-1,两个库中分别建表t_order_0、t_order_1、t_order_2、t_order_item_0、t_order_item_1、t_order_item_26张表,下边实操看看如何在不同场景下应用sharding-jdbc的 4种分片策略。 t_order_n表结构如下: CREATETABLE`t_order_0` ( `order_id`bigint(200)NOTNULL, `order...
2)范围分片算法:分片健字段用到BETWEEN AND操作符会使用到此算法,会根据 SQL中给出的分片健值范围值处理分库、分表逻辑。自定义范围分片算法需实现RangeShardingAlgorithm接口,重写doSharding()方法,Collection<String>在分库、分表时分别代表分片库名和表名集合,RangeShardingValue这里取值方式稍有不同,lowerEndpoint表示...
先创建两个数据库ds-0、ds-1,两个库中分别建表t_order_0、t_order_1、t_order_2、t_order_item_0、t_order_item_1、t_order_item_26张表,下边实操看看如何在不同场景下应用sharding-jdbc的 4种分片策略。 t_order_n表结构如下: CREATE TABLE `t_order_0` ( `order_id` bigint(200) NOT NULL,...
1、是轻量级的 java 框架,是增强版的 JDBC 驱动 2、Sharding-JDBC (1)主要目的是:简化对分库分表之后数据相关操作 Sharding-JDBC 实现水平分表 1、搭建环境 (1)技术:SpringBoot 2.2.1+ MyBatisPlus + Sharding-JDBC + Druid 连接池 (2)创建 SpringBoot 工程 (3)修改工程 SpringBoot 版本 2.2.1 <parent>...
# 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.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.Druid...
Sharding-JDBC中的分片策略有两个维度,分别是:数据源分片策略(DatabaseShardingStrategy)、表分片策略(TableShardingStrategy)。 其中,数据源分片策略表示:数据路由到的物理目标数据源,表分片策略表示数据被路由到的目标表。 特别的,表分片策略是依赖于数据源分片策略的,也就是说要先分库再分表。 这里贴一张盗来的图...
⑥ 分片策略 数据源分片、表分片仅是两个不同维度的分片,他们能用的分片策略规则是一样的,Sharding-JDBC中提供了常用的分片策略实现。分片策略由两部分构成: 分片健 分片算法 ⑦ 分片策略配置 对于分片策略存有数据源分片策略和表分片策略两种维度。两种策略的API完全相同。 数据源分片策略:对应于DatabaseShardin...
id 字段进行取模，有几张表就取模多少就行。这里使用的是最基础的分表策略，ShardingSphere-Jdbc 还...
ShardingJDBC是一个开源的分布式数据库中间件,主要用于解决关系型数据库的水平拆分(分库分表)问题,通过在应用层对SQL进行拦截和解析,根据配置规则将SQL语句路由到不同的数据库实例或表中,从而实现数据的水平分割和分布式存储。以下是关于ShardingJDBC分表策略的相关信息: ShardingJDBC分表策略的基础概念 逻辑表:水平拆分...