Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-Plus和MyBatis的整合方式完全一样,因此需要整合MyBatis的也可参考.采用Sharding-JDBC 作为分表插件的原因是配置方便,只需要添加Maven依赖导入Jar包而不需要中间件,且对业务代码无侵入.目前在实际业务中用的是单库多表,将交易流水表分成了100张. 配置经过生产环境的检验,

项目实践 现在Java项目使用mybatis多一些,所以我也做了一个springboot+mybatisplus+sharding-jdbc分库分表项目例子分享给大家. 要是用的springboot+jpa可以看这篇文章:https://www.cnblogs.com/owenma/p/11364624.html 其它的框架内容不做赘述,直接上代码. 数据准备 装备两个数据库.并在两个库中建表,建表sql如下: DROP TABLE IF EXISTS `t_user_0`; CREATE TA

一.序言 在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量.当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术. 本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Mysql实现企业级分库分表. 1.组件及版本选择 SpringBoot 2.6.x MybatisPlus 3.5.0 Sharding-JDBC 4.1.1 Mysql 5.7.35 2.预期目标 使用上述组件实现分库分表,简化起

maven: <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.0.3.RELEASE</version> <relativePath /> <!-- lookup parent from repository -->

参考资料:猿天地  https://mp.weixin.qq.com/s/wl8h6LIQUHztVuVbjfsU3Q  作者:尹吉欢 当一个项目量增大,数据表数量增多时,就需要对数据表进行垂直拆分,比如:把会员相关的表放到一个库里,订单相关的表放一个库,商品库存的表放一个库里.垂直拆分后,项目中就需要读取多个数据源,根据表不同动态切换数据源进行操作: 垂直拆分的优点:拆分之后业务规划清晰,数据维护简单,分担了数据集中存储的压力. 垂直拆分的缺点:缺点也很明显,多表join查询无法实现,只能通过

参考资料:猿天地  https://mp.weixin.qq.com/s/kp2lJHpTMz4bDWkJYjVbOQ  作者:尹吉欢 技术选型:SpringBoot + Sharding-JDBC + MyBatis 使用Sharding-JDBC配置读写分离,优点在于数据源完全有Sharding托管,写操作自动执行master库,读操作自动执行slave库.不需要程序员在程序中关注这个实现了. 1. 核心jar包 <parent> <groupId>org.springfram

上一章已经讲述分库分表算法选型,本章主要讲述分库分表技术选型 文中关联上一章,若下文出现提及其时,可以点击 分库分表算法方案与技术选型(一) 主要讲述 框架比较 sharding-jdbc.zdal 代码实现样例,如需源码可在后文中查看 主键生成策略 可以按需阅读文章 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 常见框架 除了原生JDBC,网上常见

书接上文 <一文快速入门分库分表(必修课)>,这篇拖了好长的时间,本来计划在一周前就该写完的,结果家庭内部突然人事调整,领导层进行权利交接,随之宣布我正式当爹,紧接着家庭地位滑落至第三名,还给我分配了一个长期维护任务:带娃.看看我们的靓照,标准的小淑女一枚萌萌哒. 作为Sharding-JDBC 分库分表实战系列的开篇文章,我们在前文中回顾了一下分库分表的基础知识,对分库分表的拆分方式有了一定的了解,下边我们介绍一下 Sharding-JDBC 框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能

今天我们介绍一下 Sharding-JDBC框架和快速的搭建一个分库分表案例,为讲解后续功能点准备好环境. 一.Sharding-JDBC 简介 Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架,到2017年的时候才开始对外开源,这几年在大量社区贡献者的不断迭代下,功能也逐渐完善,现已更名为 ShardingSphere,2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬. 随着版本的不断更迭 ShardingSphere 的核心功能也变得多元化起来.从最开始 S

1. 简介 Sharding是一个简单的分库分表中间件,它不需要依赖于其他的服务,即可快速应用在实际项目的分库分表策略中. 2. 初始化数据库(db0.db1.db2) 1 #创建数据库db0 2 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `db0` DEFAULT CHARACTER SET utf8; 3 4 USE `db0`; 5 6 DROP TABLE IF EXISTS `t_user_0`; 7 CREATE TABLE `t_user_0` ( 8 `id`

为什么要分表 Mysql是当前互联网系统中使用非常广泛的关系数据库,具有ACID的特性. 但是mysql的单表性能会受到表中数据量的限制,主要原因是B+树索引过大导致查询时索引无法全部加载到内存.读取磁盘的次数变多,而磁盘的每次读取对性能都有很大的影响. 这时一个简单可行的方案就是分表(当然土豪也可以堆硬件),将一张数据量庞大的表的数据,拆分到多个表中,这同时也减少了B+树索引的大小,减少磁盘读取次数,提高性能. 两种基础分表逻辑 说完了为什么要分表,下面聊聊业务开发中常见的两种基础的分表逻辑.

结合上一篇docker部署的mysql主从, 本篇主要讲解SpringBoot项目结合Sharding-JDBC如何实现分库分表.读写分离. 一.Sharding-JDBC介绍 1.这里引用官网上的介绍:   定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架.   适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis

1.需求分析

1.搭建环 (1) 技术: SpringBoot2.2.1+ MyBatisPlus + Sharding-JDBC + Druid 连接池(2)创建 SpringBoot 工程

一.前言 小编最近一直在研究关于分库分表的东西,前几天docker安装了mycat实现了分库分表,但是都在说mycat的bug很多.很多人还是倾向于shardingsphere,其实他是一个全家桶,有JDBC.Proxy 和 Sidecar组成,小编今天以最简单的JDBC来简单整合一下! 现在最新版已经是5.1.1,经过一天的研究用于解决了所有问题,完成了单库分表!! 想了解4.0.0版本的可以看一下小编刚刚写的:SpringBoot+Mybatis-Plus整合Sharding-JDBC4.0

简介 sharding-jdbc案例,版本5.1.2 springboot + mybatis-plus + sharding-jdbc 项目地址:sharding-jdbc-example 模块说明 read-write 简单的读写分离 db-sharding 简单的不同表在不同库配置 tb_order表使用sharding-jdbc的雪花算法生成id tb_storage表使用mybatis-plus生成uuid db-read-write-sharding 不同表在不同库配置 + 静态读写

背景介绍 公司最近做分库分表业务,接入了 Sharding JDBC,接入完成后,回归测试时发现好几个 SQL 执行报错,关键这几个表都还不是分片表.报错如下: 这下糟了嘛.熟悉 Sharding JDBC 的同学应该知道,有很多 SQL 它是不支持的.官方截图如下: 如果要去修改这些复杂 SQL 的话,可能要花费很多时间.那怎么办呢?只能从 Sharding JDBC 这里找突破口了,两天的研究,出来了下面这个只需要加一个注解轻松解决 Sharding Jdbc 不支持复杂 SQL 的方案.

你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来. 慢慢地,你的心情开始变差,因为客户和产品的抱怨越来越频繁,抱怨的最多的一个问题就是:系统越来越慢了. 1 常规优化 你组织团队,进行了一系列的优化. 1.1 数据表索引优化 经过初步分析,发现瓶颈在数据库.WEB服务器的CPU闲来无事,但数据库服务器的CPU使用率高居不下. 于是,请来架构组的DBA同事,监控数据库的访问,整理出那些耗时的SQL,并且进行SQL查询分析.根据分析

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架,能对mysql很方便的分库.分表,基本不用修改原有代码,只要配置一下即可,完整的配置参考以下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/

近期,当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc. Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目. Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零. Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆