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SpringBoot3分库分表
标签：ShardingSphere5.分库.分表； 一、简介 分库分表的设计和实现方式，在之前的内容中总结过很多，本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力 下面从案例实践中，看看ShardingSphere5框架是如何实现分库分表的原理； 二、工程搭建 1、工程结构 2、依赖管理 这里只看两个核心组件的依赖：shardingsphere-jdbc组件是5.2.1 -- ShardingSphere分库分表 --> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId ，默认数据源使用db_master库，注意tb_order库表路由的策略和分片算法的关联关系，其他工程配置详见源码仓库； spring: # 分库分表配置 shardingsphere: 在对tb_order表执行增删改查时，会根据order_id的字段值计算库表的路由节点，注意分页时会查询所有的分库和分表，然后汇总查询的结果； public class ShardTest {
99440编辑于 2023-09-01 - 来自专栏分布式｜微服务｜性能优化｜并发编程｜源码分析
3.Sharding-Proxy 分库分表实战
https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.11/mysql-connector-java-8.0.11.jar 配置分库分表
53930编辑于 2023-09-26 - 来自专栏侯哥的Python分享
MySQL运维3-分库分表策略
分库分表：就是将数据分散存储，是将单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。 二、拆分策略 2.1 垂直分库 特点：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。 每个表的结构都不一样 每个表的数据也不一样，一般通过一列（主键/外键）管理 所有表的并集是全量数据 2.3 水平分库 特点：以字段为依据，按照一定策略，将一个库的数据拆分到多个库中 每个库的表结构一样 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样 所有表的并集是全量数据 2.5 组合策略 在实际应用中，可以同时采用分库和分表的策略，根据业务需求和系统负载情况来选择合适的分库分表策略。 三、分库分别键 3.1 业务键 根据业务需求，选择具有业务含义的键作为分库分表的依据，例如，按照用户ID分表 3.2 时间键 对于大部分应用来说，按时间进行分表是一个常见的选择，
45211编辑于 2023-12-13 - 来自专栏Java架构学习路线
3个点说清楚分库分表扩容问题
如果你的公司产品很受欢迎，业务继续高速发展，数据越来越多，SQL 操作越来越慢，那么数据库就会成为瓶颈，那么你肯定会想到分库分表，不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。 这也是本文的标题，分库分表就能解决无限扩容吗？ 实际上，像上面的架构，并不能解决。 其实，这个问题和 RPC 的问题有点类似：数据库连接过多！！！ 这就导致，这个应用必须和所有的数据库连接，就像我们上面的架构图一样，一个 RPC 应用需要和 3 个 mysql 连接，如果是 30 个 RPC 应用，每个 RPC 的数据库连接池大小是8 ，每个 mysql 总结 本文从单体应用开始，逐步讲述了一个正常后台的演进历程，知道了分库分表并不能解决“无限扩容” 的问题，只有单元化才能解决这问题。而单元化则带来更多的复杂性。但是好处不言而喻。
66600发布于 2019-09-12 - 来自专栏时悦的学习笔记
Mycat分库分表全解析 Part 3 Mycat的安装
前期回顾 Mycat分库分表全解析 Part 1 数据库切分概述 Mycat分库分表全解析 Part 2 数据库切分方式 前期回顾 前面我们介绍了MySQL Galera的相关内容 这期开始讲一个数据库分库分表中间件 3. 参考资料 http://www.mycat.io/document/mycat-definitive-guide.pdf
41510发布于 2020-08-18 - 来自专栏程序员奇点
分库分表
一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。 数据量大就分表，并发高就分库。 为什么要分库分表？ 如果是创业公司。 比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表 分库 分库， 经验来说，一个库对并发最多到 2000， 一定要扩容，一个健康的单库并发控制在1000 QPS 左右，如果超过，那么将一个库的数据拆分到多个库。 ? 思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
2.5K51发布于 2021-04-30 - 来自专栏陈琛的Redis文章
不要为了“分库分表”而“分库分表”
为什么要进行分库分表？ 当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库分表？ 当数据库大到一定程度的时候，我们采用优化硬件，优化表的结构，这种方法还是无法满足的时候，就要进行分库分表。 分库分表是什么？ 03水平分库 经过垂直分库，数据库性能问题得到一定程度的解决，但是随着业务量的增长，商品单存储数据已经超出预估。 小结 本小结介绍了分库分表的各种方式，他们分别是垂直分表，垂直分库，水平分库和水平分表。 结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的，也就是如果没有性能瓶颈，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
2.4K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏温安适的blog
分库分表-ShardingSphere
分库分表拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash：hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容，扩容需要数据迁移 范围分片：例如按年分，按月，按日 数据分表可能不均匀 易扩展 ，扩展不需要数据迁移 分库分表的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张表？ 一般考虑10年的数据量即可，如果是基于Hash，扩容需要再次迁移 分库之后Join如何处理？ 如果是绑定表，即有关联的一组表，例如订单与订单详情表，使用同一个分库分表策略。 加一张关联表， phone -> userId， 先根据phone 查找userId，之后根据userId ，查询订单表 分库分表后全局唯一ID如何生产？ ShardingSphere 分片流程 分片流程：解析--> 路由->改写->执行->归并 解析 SQLParserEngine 1.解析成AST 语法树 官网图片如下： 2.提取SQLSegment 3.
85421编辑于 2023-10-16 - 来自专栏Java开发
分库分表专题
一：分库分表介绍 1.1什么是分库分表？ 分库分表包括分库和分表两个部分，在生产中通常包括：垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式； 2.1垂直分表 2.1.1垂直分表定义 垂直分表就是在同一数据库内将一张表按照指定字段分成若干表， 2.2.1垂直分库定义 垂直分库是指按照业务将表进行归类，然后把不同类的表分布到不同的数据库上面，而每个库又可以放在不同的服务器上，它的核心理念是-专库专用； 2.2.2垂直分库优势 通过不同表的业务聚合 sharding-JDBC入门 3.1ShardingSphere Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，核心由： JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。 支持任意实现JDBC规范的数据库。
64310编辑于 2024-10-21 - 来自专栏Vincent-yuan
MySQL - 分库分表
也可以采用分库，按照业务进行划分，这样对于单点的写，就会分成多点的写，性能方面也就会大大提高。 分库分表方案更多的是对关系型数据库数据存储和访问机制的一种补充，而不是颠覆。 二.分库分表拆分思路 1.什么时候进行分库 MySQL 的高可用架构大多都是一主多从，所有写入操作都发生在 Master 上，随着业务的增长，数据量的增加，很多接口响应时间变得很长，经常出现 Timeout ，而且通过升级 MySQL 实例配置已经无法解决问题了，这时候就要分库。 三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短 水平拆分缺点 数据扩容有难度，维护量大 例如上面会员库一分为二，根据userid % 2将数据分库或分表存储存储，但随着业务量快速提升，两个库已经不够用，需要分成更多，例如10个，那么分库分表逻辑也会改成
6.9K31发布于 2021-10-09 - 来自专栏PHP在线
mysql 分库分表
分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。） 分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的） 案例： 对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，
4K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏烟草的香味
分库后如何分页
多表 对于多表的情况, 将其抽象一下, 就是有两个有序列表: [1, 5, 7, 8, 9] [2, 3, 4, 6, 10] 现在要取合并后的有序列表第 n 页的数据. 在内存中进行合并后, 就可以拿到全局的第三页了. # 取第三页的数据 select * from `user_article_0` order by `publish_date` offset 0 limit 3* 说明 来了, 为了方便说明, 先从数组开始: [1, 3, 5, 7, 11, 18, 23, 32, 41] [2, 8, 9, 15, 17, 22, 27, 51, 60] 此时, 如果想获取全局 同时 数据2中, >5 and <9的数据, 个数为1, 计算可得, 数据2中小于5的数据个数为: 2-1=1 又因, 5在数据1中的偏移量为2, 进而可得, 5的全局偏移量为: 2+1=3. 4 limit 4 第一步折半查询结果offset 2 limit 4 [3, 4, 5, 6] [11, 12, 13, 14] 然后拿到3的全局偏移量2.
99030发布于 2021-07-23 - 来自专栏sql与spec性能
数据分库分表
一.概述 分库分表，顾名思义，既分库亦分表，拆分方式有垂直和水平，通过将单一的数据库，表进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢？ 如一张很大的表可以通过创建视图将常用column整合，提高查询速度； 进行分库分表 INS： 当一张表每秒产生十万级数据时，如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog，实时采集 binlog的变化，通过mq形式将数据转发到服务进行处理 2.数据通过中间件mycat进行水平分片，通过rule设定分片规则，分别下发到不同数据库 二.分类 垂直拆分： 垂直分库，将库表根据实际业务场景拆分到若干个 表结构不同，表数据不同 垂直分表，将表，根据column拆分到若干个datanode 特点：datanode表结构不同，数据不同 水平拆分： 水平分库 开源数据库中间件，依赖于java环境，在前端相当于一个数据库，在后端与datanode通过jdbc，或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库分表
1.2K90编辑于 2022-05-20 - 来自专栏后端架构师
阿里|美团分库分表实践：分库分表不是银弹！非分表键查询，我踩过的 3 个致命坑
接下来，本文将从实战角度出发，深入解析四大核心方案，帮助大家突破分库分表后的查询瓶颈。 分库分表键选择 “余弦：码哥，分库分表键是什么？ 指你选择进行分库分表的业务字段。 最常用的分库分表键有主键、外键、索引列。如果是范围分库分表，那么日期类型的列也很常用。 主流分库分表方案解析 “余弦：订单表是按照买家 ID 来进行分库分表的之后，如果卖家要查询 ID 应该怎么办？ 二次分库分表 二次分库分表方案则是针对高频出现的非分表键查询维度，如卖家 ID、客服 ID 等，单独构建一套分库分表体系 。 它的原理简单直接，就是遍历所有的分库分表，并行发送查询请求，然后将各个分库分表返回的结果进行合并，得到最终的查询结果 。 二次分库分表如何保证数据一致性？ 数据一致性是二次分库分表方案的核心挑战，回答此问题需体现对一致性保障机制的深入理解。 阐述同步机制 二次分库分表通常采用 “主库写成功后异步同步副库” 的机制。
31010编辑于 2026-01-05 - 来自专栏sdcuike专栏
基因分库分表
场景： 数据存储中，相互关系的表，尽量分库时落到同一个库中，避免遍历多个库查询，而且还能避免分布式事务。 一般分库或者分表我们采用取余操作，余数相同的id落到相同的库中，或分表规则一致。 int mod = number & ~(-1 << n) 所以，n的取舍关系到分库的数量或者分表的数量，即2^n 个库或表。 故我们把二进制的最后n位数，即上述代码中的mod称为分库分表因子。 所以，需要生成的新id只要最后末尾放入分库或分表因子就达到了我们的目的。
2K01发布于 2020-01-26 - 来自专栏JAVA乐园
分库 分表闲聊
热数据：3 个月内的订单数据，查询实时性较高;使用 mysql 进行存储，当然需要分库分表； 冷数据 A：3 个月 ~ 12 个月前的订单数据，查询频率不高;对于这类数据可以存储在 ES 中，了利用搜索引擎特性基本上可以做到较快的查询 垂直分库 垂直分库是原本库里有三张表，现在每个库里有一张表 水平分库 分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是，却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。 水平分库就是每个库的表都还是一样的， 只是将数据分散到不同的库里 分库可以采用通过一个关键字取模的方式 ? 分库分表的策略比前面的仅分库或者仅分表的策略要更为复杂，一种分库分表的路由策略如下： 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的表数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的表数量) 数据迁移 现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？
1.2K30发布于 2021-07-22 - 来自专栏程序那些事儿
mysql垂直分库，水平分库，垂直分表，水平分表
如图所示，根据水平切割之后，id为1和2的数据行会在一个表中，id为3，4的数据行会在一个表中，而id为5的数据会在一个表中，这就是水平分表。 水平分库 如果你理解了上面的水平分表和垂直分表，那么数据库的分割你也会很好理解。顾名思义，水平分库相当于把数据库水平切割，原来一个表中的数据可能会分配到不同的数据库中，这就是水平分库。 如图所示，table1，table2，table3，table4中的数据都会被水平切割一刀，这样一个表中的数据可能就会被分配到不同的数据库中。 垂直分库 垂直分库，就是将数据库垂直分割，这回一个表中的数据不会被分配到不同数据库，但是不同表可能会分配到不同的数据库。 如图所示，经过垂直分割table1，table2会分到一个数据库db1，而table3，table4会分配到另一个数据库db2。 什么时候垂直分库呢？答案是根据业务逻辑进行分割。
1.9K30编辑于 2023-03-07 - 来自专栏全栈程序员必看
Mongo分库方案选型
Mongo分库方案两种形式分析： 1. mongo sharding方式： 1.1. 5个分片数据不均匀的问题，假如1，2的分片数据较多，3，4，5的分片数据量较少，那么mongo sharding再平衡策略会将1，2分片上的数据平衡到3，4，5分片上，如果此时数据正在进行平衡，那么查询 1，2分片上的数据平衡到3，4，5的那部分的数据时，而且没有命中索引的情况时，有可能出现重复数据的现象。 采用物理分库方式： 2.1 分库要自己代码实现 需要自己代码中实现根据不同的context访问不同的数据库，即实现根据分库的key，路由到不同的物理库上。 2.2 不同的分库交叉访问问题 不能够像mongo sharding那样直接交叉访问库，如果要进行交叉访问库，只能在程序中自己实现。
46320编辑于 2022-09-12 - 来自专栏java_joseph
分库分表初探
单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路 回答这道题，不能直接分库分表，应当这样回答 这个可以从两方面来考虑，一种是分库分表，一种是优化，分库分表带来的问题是很多的，所以要先考虑优化 分库分表 垂直分库 这个其实很多人都用过，一个单体项目，比如商城，用户表，商品表，订单表，都在一个库中，微服务做的话，一个微服务一个库，这个就是垂直分库。 分库分表策略 我们做海量数据处理，一般指的是水平的分库分表， 那么分的策略是什么?按照什么去分？？ 再取模，分配到对于的数据节点上 比如来一个，一个库4张表，两个库8张表的例子 例子 userId id % 2 (库-取余) id /2 % 4 (表) 1 1 0 2 0 1 3 1 1 4 0 2 5 1 2 6 0 3 7 1 3 8 0 0 9 1 0 优点 保证数据较均匀的分散落在不同的库、表中，可以有效的避免热点数据集中问题， 缺点 扩容不是很方便
99631编辑于 2023-08-09 - 来自专栏时间&空间
分库分表方案
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。 拆分表 还有一种拆分方法，比如表中有一万条数据，我们拆分为两张表，id 为奇数的：1，3，5，7……放在 user1， id 为偶数的：2，4，6，8……放在 user2中，这样的拆分办法就是水平拆分了 分库分表带来的复杂性 既然分库分表这么好，那我们是不是在项目初期就应该采用这种方案呢？不要激动，冷静一下，分库分表的确解决了很多问题，但是也给系统带来了很多复杂性，下面简要说一说。 （3）排序、分页、函数计算问题 在使用 SQL 时 order by， limit 等关键字需要特殊处理，一般来说采用分片的思路： 先在每个分片上执行相应的函数，然后将各个分片的结果集进行汇总和再次计算
56011编辑于 2024-01-10
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