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ShardingSphere实践（3）——数据分片
归并引擎 （1）遍历归并 （2）排序归并 （3）分组归并 （4）聚合归并 （5）分页归并 三、用例测试 1. 单表 2. 广播表 3. 只分库 4. 只分表 5. 3. 使用规范 虽然ShardingSphere希望能够完全兼容所有的SQL以及单机数据库，但分布式为数据库带来了更加复杂的场景。 在分布式的场景中，使用 avg1 + avg2 + avg3 / 3 计算平均值并不正确，需要改写为 (sum1 + sum2 + sum3) / (count1 + count2 + count3)。 ShardingSphere暂时还未实现此改写策略，目前的改写结果是： SELECT * FROM t_order_0 WHERE order_id IN (1, 2, 3); SELECT * FROM 图中展示了 3 张表返回的数据结果集，每个数据结果集已经根据分数排序完毕，但是 3 个数据结果集之间是无序的。
4.9K21编辑于 2022-06-05 - 来自专栏IT者
ShardingSphere介绍
概述 简介 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Sidecar（TODO） 混合架构 解决方案 线路规划 ShardingSphere GitHub地址：https://github.com/apache/shardingsphere ShardingSphere 官网：https://shardingsphere.apache.org ShardingSphere 站在数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC； – 支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0
1.1K30编辑于 2022-10-31 - 来自专栏晏霖
ShardingSphere 数据分片
我们今天用ShardingSphere 给大家演示数据分片，包括分库分表、只分表不分库进行说明。 下一节有时间的话在讲讲读写分离吧。 代码案例 总结 ---- ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。 ShardingSphere的功能能帮助我们做什么 数据分片 读写分离 编排治理 分布式事务 2016年初Sharding-JDBC被开源，这个产品是当当的，加入了Apache 后改名为 ShardingSphere ，mycat和ShardingSphere是同类型的中间件，主要的功能，数据分片和读写分离两个都能去做，但是姿势却有很大的差别， 从字面意义上看Sharding 含义是分片、碎片的意思，所以不难理解ShardingSphere
2.2K40发布于 2019-06-26 - 来自专栏后端技术学习
shardingSphere学习一
在shardingSphere1.0中，在看到mybatis的列子中，我们可以看到需要配置：mybatisContext.xml和shardingContext.xml。 ? 2.DatabaseShardingStrategy 数据源分片策略 SingleKeyModuloDatabaseShardingAlgorithm 单key模库分片算法 如图所示，图片来自shardingSphere
29230发布于 2021-07-23 - 来自专栏小四的技术文章
ShardingSphere数据分片
前言 上一篇我们说了ShardingSphere的读写分离，使用读写分离能够减轻单库的读写操作，从而提升数据库的吞吐量，但是当数据库中表的数据量到达一定数量时，我们可能就会需要进行分片了， 分片又分为垂直分片和水平分片 ShardingSphere数据分片实战 使用ShardingSphere数据分片，我们只需通过简单的配置就能实现，ShardingSphere帮我们屏蔽了底层逻辑，我们也可通过ShardingSphere spring: shardingsphere: mode: type: Standalone repository: type: File 分片算法 ShardingSphere的分片算法有多种，我们也可以自己实现一套分片算法，通过SPI，分片算法的顶层接口是ShardingAlgorithm，目前实现了多种算法。 关于ShardingSphere的数据分片，我们就说到这里，感谢你的观看，我们下期再见 ShardingSphere数据库读写分离
1.4K21编辑于 2022-07-26 - 来自专栏Hadoop数据仓库
（一）ShardingSphere介绍
还有一种情况，如果一张表有10个字段，其中只有3个字段需要频繁修改，那么就可以考虑把这3个字段拆分到子表，避免在更新这3个数据时，影响到其余7个字段的查询行锁定。 ShardingSphere-Proxy对应用程序完全透明，可直接当做MySQL/PostgreSQL使用，如下图所示。 3. 适用于工程师在本地搭建ShardingSphere环境。 （3）集群模式 提供了多个ShardingSphere实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。 注意DistSQL只能用于ShardingSphere-Proxy，ShardingSphere-JDBC暂不提供。 3. ShardingSphere的可插拔架构划分为三层，它们是L1内核层、L2功能层、L3生态层。
6.8K35编辑于 2022-05-26 - 来自专栏读写分离
ShardingSphere实现读写分离
target=https%3A%2F%2Fgitee.com%2Fcreyanghang%2Fspring-example%2Ftree%2Fmaster%2Fspring-shardingsphere BIGINT AUTO_INCREMENT, uname VARCHAR(30), PRIMARY KEY (id) ); INSERT INTO t_user(uname) VALUES('zhang3' </groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version password: 123456 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource username: root # 配置第 3 结果轮询 load-balancer-name: alg_weight # 权重 复制 图片 在这里插入图片描述 访问9次：slave1数据库3次，slave2数据库6次。
67541编辑于 2023-10-26 - 来自专栏SpringBoot教程
ShardingSphere实现读写分离
BIGINT AUTO_INCREMENT, uname VARCHAR(30), PRIMARY KEY (id) ); INSERT INTO t_user(uname) VALUES('zhang3' spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere </groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version password: 123456 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource username: root # 配置第 3 结果轮询 load-balancer-name: alg_weight # 权重 访问9次：slave1数据库3次，slave2数据库6次。
89710编辑于 2023-02-16 - 来自专栏FoamValue
「ShardingSphere」SQL 路由引擎
对源码有兴趣的同学可以阅读 shardingsphere-route.jar 包。
84750发布于 2020-10-09 - 来自专栏温安适的blog
分库分表-ShardingSphere
UUID，无序，写入性能差 snowflake·： ShardingSphere提供这个算法， 有序，写入性能好，生成性能无上限。 利用Redis作为发号器： String 类型 key：yyyyMMddHHmmssSSS value： 序号 防止时钟不准，key的有效时间为：30s，生产性能受到redis限制，一般业务够用 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.填充SQL语句 SQLStatement 标准类图，ShardingSphere 改写部分的 略有不同。
82621编辑于 2023-10-16 - 来自专栏SpringBoot教程
ShardingSphere-JDBC垂直分片
文章目录 前言 1、准备服务器 1.1、创建server-user容器 1.2、创建server-order容器 2、程序实现 2.1、创建实体类 2.2、创建Mapper 2.3、配置垂直分片 3、测试垂直分片 常见错误 前言 垂直分片介绍 ShardingSphere读写分离 完整代码已上传Gitee 1、准备服务器 服务器规划：使用docker方式创建如下容器 db服务器：容器名server-user mysql -uroot -p #修改默认密码插件 ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456'; step3： mysql -uroot -p #修改默认密码插件 ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456'; step3： 常见错误 ShardingSphere-JDBC远程连接的方式默认的密码加密规则是：mysql_native_password 因此需要在服务器端修改服务器的密码加密规则，如下： ALTER USER
33220编辑于 2023-02-16 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（8）——影子库
核心概念 3. 使用规范 （1）支持项 （2）不支持项 二、实现细节 1. 整体架构 2. 影子规则 3. 路由过程 4. 影子判定流程 （1）DML 语句 （2）DDL 语句 5. 建立影子库环境 （1）开启sqlCommentParseEnabled （2）创建逻辑库 （3）添加资源 （4）创建影子库规则 （4）创建缺省影子算法 3. ShardingSphere 关注于全链路压测场景下，数据库层面的解决方案。将压测数据自动路由至用户指定的数据库，是 ShardingSphere 影子库模块的主要设计目标。 2. 3. 路由过程 以 INSERT 语句为例，在写入数据时，ShardingSphere 会对 SQL 进行解析，再根据配置文件中的规则，构造一条路由链。 -5.1.1-shardingsphere-proxy-bin/bin/stop.sh /root/apache-shardingsphere-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin
2K51编辑于 2022-08-30 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（6）——弹性伸缩
3. 使用规范 支持项： 将外围数据迁移至ShardingSphere所管理的数据库。 将ShardingSphere的数据节点进行扩容或缩容。 确认完成后，ShardingSphere可通过配置中心修改配置，将业务导向新规则的集群，弹性伸缩完成。 3. ShardingSphere-Scaling目前不是一个独立的产品，而是以ShardingSphere-Proxy中的一个配置项提供相应功能。 -5.1.1-shardingsphere-proxy-bin/lib/ # 重启Proxy /root/apache-shardingsphere-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin ),(13,7,1,10),(14,7,2,20),(15,8,3,30),(16,8,4,40); ShardingSphere-Proxy只支持对非分片表使用MySQL存储函数、存储过程操作
4.6K21编辑于 2022-06-12 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（5）——性能测试
单路由 3. 读写分离 4. 数据分片 参考： ---- 从业务角度考虑，分为直连、单路由、主从、分库分表四个基本应用场景，对 ShardingSphere-Proxy 和 MySQL 进行性能对比。 ShardingSphere官方文档中说明支持Sysbench和BenchmarkSQL 5.0，但是BenchmarkSQL 5.0本身不支持MySQL数据库（需要自行修改源码重新编译），因此别无选择只能使用 sbtest2 | sysbench_ds | | sbtest1 | sysbench_ds | | sbtest4 | sysbench_ds | | sbtest3 time=300 \ --events=0 \ --report-interval=1 \ /usr/local/share/sysbench/oltp_read_write.lua cleanup 3.
1.6K21编辑于 2022-06-05 - 来自专栏FoamValue
ShardingSphere 介绍与简单入门
Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成 于是，我将 Apache ShardingSphere 产品介绍与开发入门通篇阅读了一遍。 那么，本周将围绕 “Apache ShardingSphere” 进行展开。 1. 目前已经有 147 家公司在使用 ShardingSphere，涉及了金融、电子商务、数字化云与服务、出行、物流、互联网教育、互联网文娱等行业。 3. Apache ShardingSphere 架构 ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成。 ShardingSphere-JDBC 采用无中心化架构，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere-Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP
85220发布于 2020-09-24 - 来自专栏程序员云帆哥
ShardingSphere实现分库分表
文章目录 一、简介 二、项目使用 1、引入依赖 2、数据库 3、实体类 4、mapper 5、yml配置 6、测试类 7、数据 一、简介 Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈 ，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。 Apache ShardingSphere 目前已提供数十个 SPI 作为系统的扩展点，仍在不断增加中。 ShardingSphere 已于2020年4月16日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 {0..2} table-strategy: inline: algorithm-expression: user_${age%3}
1.5K30编辑于 2022-05-12 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（7）——数据加密
核心概念 3. 使用规范 （1）支持项 （2）不支持项 二、实现细节 1. 处理流程详解 2. 整体架构 3. 加密规则 4. 加密处理过程 5. 执行数据加密 （1）创建逻辑库 （2）添加资源 （3）原表增加加密字段 （4）创建加密规则 3. 测试 4. 割接 参考： ---- 一、功能详解 1. 目前 ShardingSphere 内置了五种加解密算法：AES、MD5、RC4、SM3 和 SM4。用户还可以通过实现 ShardingSphere 提供的接口，自行实现一套加解密算法。 当前，ShardingSphere 针对这种类型的加密解决方案提供了五种具体实现类，分别是 MD5（不可逆）、AES（可逆）、RC4（可逆）、SM3（不可逆）、SM4（可逆），用户只需配置即可使用这五种内置的方案 | %g&a5gEhP^KN3zZU | NULL | +----+------------------+------------+ 3 rows in set (0.01 sec) （4）
2.4K11编辑于 2022-06-14 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（4）——读写分离
核心概念 3. 使用规范 二、用例测试 1. 读写分离 （1）添加资源 （2）创建表 （3）创建读写分离规则 （4）读写数据 2. 读负载均衡 （1）轮询算法 （2）随机访问算法 （3）权重访问算法 3. 3. ShardingSphere-Proxy会不会有同样的问题呢？先说结论，ShardingSphere-Proxy也无法透传客户端连接地址，但这并不是问题，相反如果透传了才会造成混淆。 ： /root/apache-shardingsphere-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin/bin/stop.sh /root/apache-shardingsphere-
1.6K31编辑于 2022-06-05 - 来自专栏JAVA葵花宝典
实战：Shardingsphere分库分表
项目介绍 Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成 官方地址：http://shardingsphere.apache.org 本文目标 本文将以springboot进行集成演示，以订单表为例，演示shardingsphere分库分表的基本原理及配置。 每个数据库创建t_order_0、t_order_1、t_order_2三张表，定义表的路由规则为member_id除以3取余。 spring.shardingsphere.datasource.db0.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.db0 = t_order_$->{member_id % 3} # 使用SNOWFLAKE算法生成主键 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column
3K11发布于 2020-06-17 - 来自专栏晏霖
ShardingSphere 读写分离-代码零入侵
封面为好友拍摄的照片，想查看更多微信公众号搜索：JavaBoy王皓或csdn博客搜索：TenaciousD 前言 上文我们介绍Sharding-JDBC 分库分表（ShardingSphere 数据分片 mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.shardingsphere <version>3.1.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.shardingsphere
2.5K40发布于 2019-06-26
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