数据库可以通过主从复制将数据复制多份实现读写分离，读走从库，写走主库，应对量并发读的能力，同时提⾼数据安全性。 但是对于单个表，还存在很多问题，比如： 单表记录过多，字段加上索引，索引的占用空间也会越来越大，影响查询。 不同的数据，用户，商品等都存放在⼀个库中，甚至一张表中，⼀旦崩溃，全部
分库分表重点还是在于数据一致性，主从复制和库表管理底层原理，本质上根据配置文件入不同库，入不同表还是很简单的。 学习链接：https://www.bilibili.com/video/BV1LK411s7RX?p=23&vd_source=510ec700814c4e5dc4c4fda8f06c10e8 目录
一个挺着啤酒肚，身穿格子衫，发际线严重后移的中年男子，手拿着保温杯，胳膊夹着MacBook向你走来，看样子是架构师级别。 面试开始，直入正题。 面试官： 小伙子，看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表，为什么要进行分库分表？ 我： 不知道啊！谁知道老大咋想的，反正我来的时候就已经分好
多维度分片需求，如何解决查询问题？ 大家好，我是【架构摆渡人】，一只十年的程序猿。这是分库分表系列的第一篇文章，这个系列会给大家分享很多在实际工作中有用的经验，如果有收获，还请分享给更多的朋友。 其实这个系列有录过视频给大家学习，但很多读者反馈说看视频太慢了。也不好沉
一、原理 Mycat 的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的 SQL 语句，首先对 SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此 SQL 发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。 MyCat是目前最流行的分
慢查询的原因 https://blog.csdn.net/weixin_45393094/article/details/125666997 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 使用explain 检测索引 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。
一、分库分表解决的现状问题 解决数据库本身瓶颈 连接数： 连接数过多时，就会出现‘too many connections’的错误，访问量太大或者数据库设置的最大连接数太小的原因 Mysql默认的最大连接数为100.可以修改，而mysql服务允许的最大连接数为16384 数据库分表可以解决单表海量数据
转自：https://blog.csdn.net/King__Jack/article/details/105119374 1.原因 数据库连接数达到机器性能的瓶颈； 表数据量过大，有些查询命中不了索引从而导致全表扫描；维护索引的效率也随着数据量大到一定量级后指数级下降;新增修改数据的速度会下降很多。 硬件资源本身的qps和tps的瓶
链接 | www.toutiao.com/i6677459303055491597 转自：https://segmentfault.com/a/1190000040852829 中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。 垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如
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
目录为什么要分库分表分库分表目的：解决高并发，和数据量大的问题。分库分表水平拆分垂直拆分不停机分库分表数据迁移小结ShardingJDBC的分库分表分库分表的方式水平拆分垂直拆分逻辑表分库分表数据节点 actual-data-nodes分库分表5种分片策略分片分为两种：数据源分片和表分片第一种：no
目录entiymapperinline分片策略配置（重点）standard分片策略配置（重点）策略类（重点）test测试 :::info 实战完成按照年月分库分表。 ::: entiy package com.xuexiangban.shardingjdbc.entity; import lombok.Data; import java.util.Date; /** * @author: 学相伴-飞哥 * @description
分库分表 分库分表配置 system.db.sharding=false //是否进行分库分表 system.db.shardingNumberPerDatasource=0 //分表个数 //数据源连接，用户名，登录密码 system.db0.dbUrl= system.db0.user= system.db0.password= 原理 分库分表的方式分为垂直拆分和水平拆分，而数据仓库采用
1. 主要依赖： <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.3.2</version> </dependency> <dependency>
.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
分库分表 垂直拆分（ER分片） 水平拆分 一致性hash 范围拆分 ID拆分 日期拆分 问题 1.跨库join 设计时规避 服务层调用组合 字段冗余 全局表
一、简要说明 以下配置实现了： 1、分库分表 2、每一个分库的读写分离 3、读库负载均衡算法 4、雪花算法，生成唯一id 5、字段取模 二、配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file dis
以前对分库分表的认知是狭隘的， 分库分表都可以在垂直方向和水平方向进行思考； 垂直方向是指业务层面的切分： 分库：可以分为用户库，帖子库等等 分表：将业务进行细分，防止某个表的字段数量过多，比如用户表可以分为用户基本信息表和用户扩展信息表 水平方向： 分库有两个目的：1、处理连接紧张的
缓存穿透 本来是有一层网 redis 现在缓存被穿透了直接到了mysql层 当张三查询数据库mysql得时候,李四执行同一个sql 查询, 直接走缓存 进化成cache ↓ 单机mysql ->缓存+缓存+垂直拆分->分库分表,(水平拆分也就是mysql集群) -
分库分表 解决问题： 由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题 实现方式： 分库 垂直分库：将表分布到不同的数据库上，每个库可以放在不同服务器上 水平分库：同一表的数据按一定规则拆到不同的数据库中 分表 垂直分表：一个表按照字段分为多个表，拆解原有表结构 水平分表：把同一个表的
分库分表原则 关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下，聪明的技术人员提出了分库分表技术（有些地方也称为Sharding、分
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，
数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。当数据量过
sharding-jdbc3.1版本存在的bug，具体请参考： https://www.bianchengquan.com/article/610702.html 解决方案： 1、降级到3.0版本（强烈不建议这么干） 2、升级到4.X版本（至少4.0.0-RC1），我这里升级到4.1.1版本 问题处理： 1、接口路径的变更和部分接口初始化方法的变更 没啥好说的，毕竟是3到4
MySQL分库分表备份 脚本内容如下 #!/bin/bash DATE=$(date +%F_%H-%M-%S) HOST=192.168.0.123 USER=root PASS=数据库密码 BACKUP_DIR=/data/db_backup #分库备份 DB_LIST=$(mysql -h$HOST -u$USER -p$PASS -s -e "show databases;" 2>/dev/null |egrep -v "Database|informatio
