前言 来到这篇随笔,我们继续演示如何实现EF多租户. 今天主要是演示多租户下的变形,为下图所示 实施 项目结构 这次我们的示例项目进行了精简,仅有一个API项目,直接包含所有代码. 其中Controller,StoreContext,Entity都完全和以往的示例一模一样,这里就不再过多介绍了. 具有主要区别的是 CombinedConnectionGenerator 和 Startup 代码解释 1. 首先要关注的是作为入口的 Startup ,还是一个套路,分别在 ConfigureServ

.Net下极限生产力之分表分库全自动化Migrations Code-First ## 介绍 本文ShardinfCore版本x.6.x.x+ 本期主角: - [`ShardingCore`](https://github.com/dotnetcore/sharding-core) 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵适配 目录 开始 移除静态容器 原生efcore 集成AbpVNext 集成Furion 集成WTM 开始 本次

ShardingCore ShardingCore 易用.简单.高性能.普适性,是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efcore2+的所有版本,支持efcore2+的所有数据库.支持自定义路由.动态路由.高性能分页.读写分离的一款组件,如果你喜欢这组件或者这个组件对你有帮助请点击下发star让更多的.neter可以看到使用 Gitee Star 助力dotnet 生态 Github Star 经过了3个星期再次发一篇博客来介绍本框架的实现原理通过本篇文章可以有助于您阅读

efcore使用ShardingCore实现分表分库下的多租户 介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖.零学习成本.零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件,通过本框架你不但可以学到很多分片的思想和技巧,并且更能学到Expression的奇思妙用 你的star和点赞是我坚持下去的最

efcore在Saas系统下多租户零脚本分表分库读写分离解决方案 ## 介绍 本文ShardinfCore版本x.6.0.20+ 本期主角: - [`ShardingCore`](https://github.com/dotnetcore/sharding-core) 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵适配 单dbcontext多数据库自动迁移 之前发过一篇文章 EFCore高级Saas系统下单DbContext如何支持不同数

Furion分表分库集成ShardingCore ShardingCore ShardingCore 易用.简单.高性能.普适性,是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efcore2+的所有版本,支持efcore2+的所有数据库.支持自定义路由.动态路由.高性能分页.读写分离的一款组件,如果你喜欢这组件或者这个组件对你有帮助请点击下发star让更多的.neter可以看到使用 Github Star 助力dotnet 生态 Gitee Star 背景 随着.net6的发布,

ShardingCore ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵. Github Source Code 助力dotnet 生态 Gitee Source Code 介绍 在分表分库领域java有着很多的解决方案,尤其是客户端解决方案(ShardingSphere),因为客户端解决方案有着极高的性能,但是缺点也很明显数据库链接的消耗相对较高,使用语言的限制让我们.Net望而却步,但是哪怕是有着这些缺点其实

.Net下你不得不看的分表分库解决方案-多字段分片 介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖.零学习成本.零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件,通过本框架你不但可以学到很多分片的思想和技巧,并且更能学到Expression的奇思妙用 你的star和点赞是我坚持下去的最大动力,一起

介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 背景 最近有个小伙伴来问我,分表下他有一批数据,这个数据是白天可能会相对比较频繁数据录入,但是到了晚上可能基本上就没有对应的数据了,因为看到了我的框架,本来想以按小时来实现分表但是这么以来可能会导致一天有24张表,表多的情况下还导致了数据分布不均匀,这是一个很严重的问题因为可能以24小时制会让8-17这几张白天的表数据很多,但是晚上和凌晨的表基本没有

首先声明这篇文章不是标题党,我说的这个类库是 FreeSql.Repository,它作为扩展库现实了通用仓储层功能,接口规范参考 abp vnext 定义,实现了基础的仓储层(CURD). 安装 dotnet add package FreeSql.Repository 可用于:.net framework 4.6+..net core 2.1+ 定义 var fsql = new FreeSql.FreeSqlBuilder() .UseConnectionString(FreeSql.Da

一.Mycat介绍 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了 MySQL 协议的的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用 MySQL 客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL 原生(Native)协议与多个 MySQL 服务器通信,也可以用 JDBC 协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为 N 个小表,存储在后端 MySQL 服务器里或者其他数据库里. 二.Mycat基础环境搭建 首先需要下载Mycat必需的一些环境:

理论知识 分表 - 从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,每一个小表都是完正的一张表.分表后数据都是存放在分表里,总表只是一个外壳,存取数据发生在一个一个的分表里面.分表后单表的并发能力提高了,磁盘I/O性能也提高了.并发能力为什么提高了呢,因为查寻一次所花的时间变短了,如果出现高并发的话,总表可以根据不同 的查询,将并发压力分到不同的小表里面. 分库 - 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上.数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分表

Abp VNext 分表分库 ShardingCore ShardingCore 易用.简单.高性能.普适性,是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efcore2+的所有版本,支持efcore2+的所有数据库.支持自定义路由.动态路由.高性能分页.读写分离的一款组件,如果你喜欢这组件或者这个组件对你有帮助请点击下发star让更多的.neter可以看到使用 Gitee Star 助力dotnet 生态 Github Star 背景 你是否在使用efcore,你是否在使用ab

介绍 本期主角: ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 WTM WalkingTec.Mvvm框架(简称WTM)是基于.net core的快速开发框架.支持Layui(前后端不分离), React(前后端分离),VUE(前后端分离),内置代码生成器,最大程度的提高开发效率,是一款高效开发的利器. ShardingCore最新版本针对路由有了极大性能的优化由原先的Expression改成自定义的Route

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.希望通过这篇文章的介绍,能学会Mycat的使用. 安装 Mycat官网:http://www.mycat.io/ 可以了解下Mycat的背景和应用情况,这样使用起来比较有信心. Mycat下载地址:http://dl.mycat.io/ 官网有个

sharding jdbc: sharding sphere 的 一部分,可以做到 分表分库,读写分离. 和 mycat 不同的 是 sharding jdbc 是 一个 jdbc 驱动 在 驱动这个层做的  分表,分库,读写分离. mycat 是 一个数据库 中间件,或者就是一个数据库代理工具. 对比图: sharding sphere  介绍:

上月前面试某公司,对于mysql分表的思路,当时简要的说了下hash算法分表,以及discuz分表的思路,但是对于新增数据自增id存放的设计思想回答的不是很好(笔试+面试整个过程算是OK过了,因与个人预期的薪酬不太理想而忍痛放弃.),在此再深究下mysql 分表优化之类的设计思路方案.先来闲扯下发文目的: 为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表.这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情

系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.希望通过这篇文章的介绍,能学会Mycat的使用. 安装 Mycat官网:http://www.mycat.io/可以了解下Mycat的背景和应用情况,这样使用起来比较有信心. Mycat下载地址:http://dl.mycat.io/官网有个文档

原文:https://www.cnblogs.com/joylee/p/7513038.html 系统开发中,数据库是非常重要的一个点.除了程序的本身的优化,如:SQL语句优化.代码优化,数据库的处理本身优化也是非常重要的.主从.热备.分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题.Mycat是一个广受好评的数据库中间件,已经在很多产品上进行使用了.希望通过这篇文章的介绍,能学会Mycat的使用. 安装 Mycat官网:http://www.mycat.io/可以了解下Mycat的背景和应用情况

Sharding-Jdbc分表分库LogicTable数据分片的逻辑表,对于水平拆分的数据库(表),同一类表的总称.订单信息表拆分为2张表,分别是t_order_0.t_order_1,他们的逻辑表名为t_order.ActualTable在分片的数据库中真实存在的物理表.即上个示例中的t_order_0.t_order_1.DataNode数据分片的最小单元.由数据源名称和数据表组成,例:test_msg0.t_order_0.配置时默认各个分片数据库的表结构均相同,直接配置逻辑表和真实表对应

Mycat可以实现 读写分离 分表分库 主从复制是MySQL自带的哈~ 关于分片取模算法:  根据id进行取模  根据数据库集群的数量(或者说是表数量,mycat里面一个表对应一个库) 使用MyCat分表分库原理分析 Mycat中的路由结果是通过分片字段和分片方法来确定的,如果查询条件中有 id 字段的情况还好,查询将会落到某个具体的分片如果查询没有分片的字段,会向所有的db都会查询一遍,让后封装结果级给客户端. 修改/mycat/conf/log4j2.xml日志级别为debug 比如: 在查