characterEncoding=utf-8spring.shardingsphere.datasource.master.username=rootspring.shardingsphere.datasource.master.password=123456# 分表配置spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=master.user_${0..3}# inline 表达式spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.shardin...
在doSharding方法中你可以根据参数shardingValue做一些处理,最终返回这条数据需要分片的表名称即可。 除了单列字段分片,还支持多字段分片,大家可以自己去看文档操作一下。 需要分表的进行配置,不需要分表的无需配置,数据库操作代码一行都不用改变。 如果我们要在单库分表的基础上,再做读写分离,同样很简单,只要多配...
Sharding-JDBC 的定位是一款轻量级JAVA框架,基于JDBC实现分库分表,通过Sharding-JDBC可以透明的访问已经经过分库、分表的数据源。 Sharding-JDBC的特性如下: 适用于任何基于Java的ORM框架,如:Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。 基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, H...
user_base_info:#逻辑表名 actual-data-nodes: user.user_base_info$->{2019..2022}_0$->{0..7}#真实的表名 table-strategy.complex.sharding-columns: finance_year,hash_code#分表字段 table-strategy.complex.algorithm-class-name: #自定义分表策略实现类,要实现ComplexKeysShardingAlgorithm接口 key-gener...
Sharding-JDBC分库分表 一、 背景 在互联网海量数据时代的今天,我们需要存储的数据也越来越多,在使用关系型数据库例如mysql等时,单表所需要存储的数据也越来越多,但是关系型数据库在单表数据库量较大的情况下,单表性能会急剧下降,面对这个问题,常见的做法就是进行分表,但是单纯的分表只能减少单表的压力,不能...
如果单分表满足不了需求,在分库分表一起使用 结论 在数据量及访问压力不是特别大的情况,首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案。 如果数据量极大,且业务持续增长快,在考虑分库分表方案。 1.3.分库分表带来的优点 1、解决数据库本身瓶颈 连接数:连接数过多时,就会出现“too many connections”的错误,访问...
本文代码如下:sharding-jdbc-split分库分表demo工程代码 二、关系型数据库层面的高并发优化 2.1 MYSQL海量数据带来的性能问题 根据阿里开发手册, 单表行数超过500W或者单表数据容量超过2G,需要考虑水平分表;根据mysql官网,一个表中列数超过1017列,开发者记住1000列就好,需要考虑垂直分表。即行数和数据...
Hint分片策略无需配置文件进行配置分片健,分片健值也不再从SQL中解析,外部手动去指定分片健或分片库,让SQL在指定的分库、分表中执行。 通过Hint代码指定的方式而非SQL解析的方式分片的策略。 Hint策略会绕过SQL解析,对于需要指定库表查询以及一些复杂的分片查询,Hint分片策略新跟那个可能会更好。 可以指定sql去某个...
一、什么是分库分表? 随着公司业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能变慢,优化迫在眉睫。 为什么会出现这个问题? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。
1.2 分库分表是什么？分库就是根据根据业务耦合性将一个库中的多张表拆分出来独立到另外一个库。例...