如今,我们操作数据库一般用ORM框架 现在用.NET Core + EFCore + SqlServer 实现数据读写分离 介绍 为什么要读写分离? 降低数据库服务器的压力 如何实现读写分离? 1.一个主库多个从库 2.配置主库复制数据到从库 为什么一个主库多个从库? 一般查询多于增删改,这就是我们常说的二八原则,20%操作是增删改,80%操作是查询 是否有缺点? 有延迟 如何解决延迟问题? 比较及时性的数据还是通过主库查询 具体如何实现? 通过发布服务器,主库发布,而从库订阅,从而实现主从库

[前言] 作为一款成熟的面向对象高级编程语言,C#在ADO.Net的支持上已然是做的很成熟,我们可以方便地调用ADO.Net操作各类关系型数据库,在使用了多年的Sql_Helper_DG后,由于项目需要,于是乎,就准备写一个Mysql_Helper在实现过程中,发现ADO.Net封装之完善,以及面向对象的封装.继承.多态,有了这些特性,何不把数据库操作封装成为一个通用的类呢,此文由此铺展而来... [实现功能] 这篇文章将要介绍的主要内容如下: 1.ADO.NET之SqlServer 2.ADO

分库:将海量数据分成多个库保存,比如:2017年的订单库——Order2017,2018年的订单库——Order2018... 分表:水平分表(Order拆成Order1.....12).垂直分表(Order,OrderDetail) 用Sql和ORM(EF)来实现 using EFAdvancedUsage.Models; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; n

一 Django的数据库配置 (一)修改settings.py文件关于数据库的配置: Django默认使用sqlite: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', # sqlite引擎 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), } } 再添加一个数据库: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.bac

一.Django的数据库配置 (一)修改settings.py文件关于数据库的配置: Django默认使用sqlite: # Django默认的数据库库,SQLit配置 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', # sqlite引擎 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), } } 再添加一个数据库:仿照“default”的格式直接添加: DATABASE

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的 互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层 已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台 机器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读

实现读写分离: 1.spring配置如下:spring-dataResource.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:tx=

浅谈orm 记得四年前在学校第一次接触到 Ling to Sql,那时候瞬间发现不用手写sql语句是多么的方便,后面慢慢的接触了许多orm框架,像 EF,Dapper,Hibernate,ServiceStack.OrmLite 等.当然每种orm都有各自的优势,也有不足的地方.园子里也有很多大神开源了他们写的orm,如SqlSugar,Chloe.ORM,CYQ.Data 等.先不说这些开源的orm使用度怎么样,我觉得起码从开源的精神上就很可嘉了,我也曾下载过这几位大神的源码进行学习. 所有o

前言 我在上篇博客 "Spring Boot 的实践与思考" 中比对不同规范的 ORM 框架应用场景的时候提到过主从与读写分离,本篇随笔将针对此和分库分表进行更深入地探讨. 1. 漫谈 在进入正题之前,我想先随意谈谈对架构的拓展周期的想法(仅个人观点).首先,我认为初期规划不该太复杂或者庞大,无论项目的中长期可能会发展地如何如何,前期都应该以灵活为优先,像分库分表等操作不应该在开始的时候就考虑进去.其次,我认为需求变更是非常正常的,这点在我等开发的圈子里吐槽的最多,其中自然有 &quo

引言 1.读写分离:可以通过Spring提供的AbstractRoutingDataSource类,重写determineCurrentLookupKey方法,实现动态切换数据源的功能:读写分离可以有效减轻写库的压力,又可以把查询数据的请求分发到不同读库: 2.写数据库:当调用insert.update.delete及一些实时数据用到的库: 3.读数据库:当调用select查询数据用到的库: 4.JaveWeb工程通过AbstractRoutingDataSource类实现读写分离: 一.jdb

最近搭建的一个项目需要实现数据源的读写分离,在这里将代码进行分享,以供参考.关键词:DataSource .AbstractRoutingDataSource.AOP 首先是配置数据源 <!--读数据源配置--> <bean id="readDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init"destroy-method=&qu

环境概览 前言介绍 Sharding-JDBC是当当网的一个开源项目,只需引入jar即可轻松实现读写分离与分库分表.与MyCat不同的是,Sharding-JDBC致力于提供轻量级的服务框架,无需额外部署,底层是对JDBC进行增强,兼容各种连接池和ORM框架.不仅如此还提供分布式事务及分布式治理功能,即将出世的3.X版本可能会提供更加全面的功能.有兴趣的小伙伴们,可以去了解下,这里提供官方文档和GitHub地址. 读写分离 引自Sharding-JDBC官方文档 面对日益增加的系统访问量,数据库

    回到目录,完整代码请查看(https://github.com/cjw0511/NDF.Infrastructure)中的目录:      src\ NDF.Data.EntityFramework\MasterSlaves       在本上的上一篇博文中(基于 EntityFramework 的数据库主从读写分离服务插 件,http://www.cnblogs.com/cjw0511/p/4391092.html),概述性的介绍了自己基于 EF6 写的一个用于数据库主从读写分离服务的

1.读写分离:可以通过Spring提供的AbstractRoutingDataSource类,重写determineCurrentLookupKey方法,实现动态切换数据源的功能:读写分离可以有效减轻写库的压力,又可以把查询数据的请求分发到不同读库:MySql主从同步传送门 2.写数据库:当调用insert.update.delete及一些实时数据用到的库: 3.读数据库:当调用select查询数据用到的库: 4.JaveWeb工程通过AbstractRoutingDataSource类实现读写

说到程序里面数据库管理,无非就是两件事情,一是数据库操作,对于数据库的操作,各种程序语言都有封装,也就是所谓的ORM框架,.net 方向一般用得比较多和就是.net framework和dapper,abp里还集成了NHibernate,另外就是连接字符串的管理,简单的应用直接用一个数据库连接字符串就可以了,但是对于大型的应用,比如有多租户概念的系统,比如有一些分库分表需求的设计系统,那么连接字符串的管理将是非常复杂和核心的内容. 对于读写分离,大家应该比较熟悉,数据库层面,大型的关系型数据库都

kingshard是一个由Go开发高性能MySQL Proxy项目,kingshard在满足基本的读写分离的功能上,致力于简化MySQL分库分表操作:能够让DBA通过kingshard轻松平滑地实现MySQL数据库扩容. kingshard的性能是直连MySQL性能的80%以上. github地址:https://github.com/flike/kingshard/blob/master/README_ZH.md Cobar 是提供关系型数据库(MySQL)分布式服务的中间件,它可以让传统的数

使用sqlalchemy 使mysq自动读写分离: 代码如下: from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy, SignallingSession, get_state from sqlalchemy import orm app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:mysql@192.168.105.134

最近搭建的一个项目需要实现数据源的读写分离,在这里将代码进行分享,以供参考. 关键词:DataSource .AbstractRoutingDataSource.AOP 首先是配置数据源 <!--读数据源配置--><bean id="readDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init"destroy-method=&qu

概述 先了解读写分离是什么,什么原理,解决了什么问题.什么是读写分离? 其实就是将数据库分为了主从库,一个主库用于写数据,多个从库完成读数据的操作,主从库之间通过某种机制进行数据的同步,是一种常见的数据库架构,最常用的web应用优化方式之一.优化原理是:对于常见的web应用,绝大多数是读操作,少数是写操作,数据库的读会是应用的性能瓶颈.故可以用大量机器专门做读操作,少量机器专门做写操作,一来可以可以消除读写锁冲突,二是节约了服务器资源,避免读成为瓶颈的时候,写业务浪费资源.读写分离解决了数据库的

开心一刻 女孩睡醒玩手机,收到男孩发来一条信息:我要去跟我喜欢的人表白了! 女孩的心猛的一痛,回了条信息:去吧,祝你好运! 男孩回了句:但是我没有勇气说不来,怕被打! 女孩:没事的,我相信你!此时女孩已经伤心的流泪了 男孩:我已经到她家门口了,不敢敲门! 女孩擦了擦眼泪:不用怕,你是个好人,会有好报的! 男孩:那你来开下门吧,我在你家门口! 女孩不敢相信,赶紧跑去开门,看到他的那一刻伤心的泪水变成了感动 男孩拿出手里那束玫瑰花说:你姐姐在家吗? 前情回归 一般来讲,读写分离无非两种实现方式.第一

我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个简单的程序员鼓励师. 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 面试官:我看你简历上写的你们公司数据库是 MySQL 读写分离的? 小阿花:嗯,是的. 面试官:那你说说数据库是主从怎么配置? 小阿花:额,都是 DBA 帮我们搞好的,我们直接用就好了. 面试官:你们主从结构遇到过什么故障没,比如从库或者主库挂掉了,怎么解决的? 小阿花:这个也是 DBA 搞的. 面试官:(微笑)好的,今天就到这里,回去等