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

这里的动态分表查询并不是动态构造sql语句,而是利用SpEL操作同一结构的不同张表. 也可以参考Spring Data Jpa中的章节http://docs.spring.io/spring-data/jpa/docs/1.11.3.RELEASE/reference/html/#jpa.query.spel-expressions 背景如下: 因为数据量较大,将数据按年份进行了分表,表结构都是一致的.例如现在有两张表分别表示2017/2018年数据 表中只有id和name两个字段 DROP T

之前开发的一个监控系统,数据库的日志表是单表,虽然现在数据还不大并且做了查询sql优化,不过以后数据库的日志表数据肯定会越来越庞大,将会导致查询缓慢,所以把日志表改成分表,日志表可以按时间做水平分表,我是按月分的,每个月一张表,这时候的问题是 数据库有多张同样的分表如何根据条件查询? 在进行分页的时候如何计算总记录数?如何查询出所有分表? 每个月的新表是如何创建?系统如何自动创建? 不确定哪个分表的情况如何查询某一条详细记录? 分表查询分表查询可以用union或者union all进行查询uni

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:

转载:用sharding技术来扩展你的数据库(一)sharding 介绍 转载:MySQL架构方案 - Scale Out & Scale Up. 转载: 数据表分区策略及实现(一) 转载:Mysql分表和分区的区别.分库分表介绍与区别 转载:分库分表带来的完整性和一致性问题 转载:开源数据库 Sharding 技术 (Share Nothing) 转载:https://blog.csdn.net/kingcat666/article/details/78324678 一.Sharding Sh

对于数据量很大的一张表,i/o效率底下,分表势在必行! 使用程序分,对不同的查询,分配到不同的子表中,是个解决方案,但要改代码,对查询不透明. 好在mysql 有两个解决方案: Partition(分区,在MySQL 5.1.中实现) 和 Mysql Merge存储引擎. 只是支持MyISAM引擎,而分区者没有限制. 本文讨论 Mysql Merge存储引擎. CREATE TABLE t1 (  a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  messa

1.名词解释 分区:将一张大表在物理上分成多个分区,逻辑上仍然是同一个表名. 分表:将一张大表拆分成多张小表,不同表有不同的表名. 两种数据组织形式的原理图如下: 图 1分表与分区的原理图 2.实验目的 本实验的目的,在于对比分区与分表技术,分析其在"大图层"(大图层指要素数量超过200万条的图层)上的适用性. 3.实验数据 实验数据为贵州省87县地类图斑数据,要素总数为6695554.根据不同的数据组织+索引形式,形成了3个不同的实验主体: 分表存储+空间索引 按县分区+全局空间索引

java易错点 一对多 VS 多对一 VS 多对多 级联 多表增删改 多对多表设计语句(学生老师) java易错点 数组初始化的时候,可以用 {} 赋值,初始化以后,只能用 new Object[] 赋值了 : set 集合的 add() 和 addAll() 方法,前者将集合作为整体保存到集合中,后者将集合中的每一个元素保存到集合中: 一对多 VS 多对一 VS 多对多 表的关系,具体是选择 一对多 . 多对一 还是 多对多,在查询显示的时候,怎么显示,主要看我们的实际需求,显示一方的时候,是

前言 在开始讲解淘宝的TDDL(Taobao Distribute Data Layer)技术之前,请允许笔者先吐槽一番.首先要开喷的是淘宝的社区支持做的无比的烂,TaoCode开源社区上面,几乎从来都是有人提问,无人响应.再者版本迭代速度也同样差强人意,就目前而言TDDL5.0的版本已经全线开源(Group.Atom.Matrix)大家可以在Github上下载源码. 目录 一.互联网当下的数据库拆分过程 二.TDDL的架构原型 三.下载TDDL的Atom层和Group层源代码 四.Diamon

利用ShardingSphere-JDBC实现分库分表 1. ShardingSphere概述 1.1 概述 业务发展到一定程度,分库分表是一种必然的要求,分库可以实现资源隔离,分表则可以降低单表数据量,提高访问效率. 分库分表的技术方案,很久以来都有两种理念: 集中式的Proxy,实现MySQL客户端协议,使用户无感知 分布式的Proxy,在代码层面进行增强,实现一个路由程序 这两种方式是各有利弊的,集中式Proxy的好处是业务没有感知,一切交给DBA把控,分布式的Proxy其支持的语言有限,

目录 分库分表诞生的前景 分库分表的方式(垂直拆分,水平复制) 1.垂直拆分 1.1 垂直分库 1.2 垂直分表 2.水平拆分 2.1 水平分库 2.2 水平分表 分库分库中间件 ShardingSphere Sharding-JDBC 实现水平分表 实现水平分库 实现垂直分库 实现读写分离 Sharding-Proxy 环境配置 分库分表 读写分离 两者区别 实现原理 Sharding-jdbc 3.0不支持的sql ShardingSphere扩展点 分库分表中间件对比 分布分表应用和问题

分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中. mysql支持的分区类型包括Range.List.Hash.Key,其中Range比较常用: RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区. LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择. HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算.这个函数可以包含MySQL 中有效的.产生非负整数

一.分库分表类型 1.单库单表 所有数据都放在一个库,一张表. 2.单库多表 数据在一个库,单表水平切分多张表. 3.多库多表 数据库水平切分,表也水平切分. 二.分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程: 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到Acc_0003表中.当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4后确定记录在Acc_0003中. 三.分库分表的问题

分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中. mysql支持的分区类型包括Range.List.Hash.Key,其中Range比较常用: RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区. LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择. HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算.这个函数可以包含MySQL 中有效的.产生非负整数

系统针对5000台终端测试结果 索引 目标:优化查询速度3秒以内 需要优化.尽量避免使用select * 来查询对象.使用到哪些属性值就查询出哪些使用即可 首页页面: 设备-组织查询 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 200毫秒 优化后耗时19毫秒 设备-在线 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 210毫秒 优化后耗时11毫秒 设备-版本 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 230毫秒 优化后耗时1

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

MySQL分表分区是解决大数据量导致MySQL性能低下的两种方法. 什么是MySQL分表 从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变.MySQL分表分为垂直分表和水平分表. 1.垂直分表 垂直分表是按表中的字段来划分的,如下图所示. 在上图中,我们将本来分布在同一张表中的C1.C2.C3.C4四个字段垂直划分到两个表中.第一张表中分布C1.C3.C4三个字段,第二张表中分布C1.C2两个字段.拆分后的两个表通过C1这个共同的字段关联起来. 2.水平分表 水平

分表概述 数据库分表,就是把一张表分成多张表,物理上虽然分开了,逻辑上彼此仍有联系. 分表有两种方式:水平分表,即按列分开:垂直分表,即按行分开 优势 1. 查询速度大幅提升 2. 删除数据速度更快 3. 可以将使用率低的数据通过表空间技术转移到低成本的存储介质上 场景 官方建议:当数据表大小超过数据库服务器内存时应该使用分表. 两种分表方式大致相同,下面以垂直分表为例进行介绍. 垂直分表 基本过程 1. 创建父表 2. 创建子表,子表必须继承父表,最好不要新加字段 [加了以后如何,没试过] /

1.拦截器简介 MyBatis提供了一种插件(plugin)的功能,但其实这是拦截器功能.基于这个拦截器我们可以选择在这些被拦截的方法执行前后加上某些逻辑或者在执行这些被拦截的方法时执行自己的逻辑. 这点跟spring的拦截器是基本一致的.它的设计初衷就是为了供用户在某些时候可以实现自己的逻辑而不必去动Mybatis固有的逻辑. 拦截器的使用中,分页插件应该是使用得最多的了.分表的实现也差不多类似. 2.拦截的方法调用 MyBatis 允许你在已映射语句执行过程中的某一点进行拦截调用.默认情况下

分区 分区就是把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中. mysql支持的分区类型包括Range.List.Hash.Key,其中Range比较常用: RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区. LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择. HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算.这个函数可以包含MySQL 中有效的.产生非负整数

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,