- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏知了一笑
SpringBoot3分库分表
标签：ShardingSphere5.分库.分表； 一、简介 分库分表的设计和实现方式，在之前的内容中总结过很多，本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力 下面从案例实践中，看看ShardingSphere5框架是如何实现分库分表的原理； 二、工程搭建 1、工程结构 2、依赖管理 这里只看两个核心组件的依赖：shardingsphere-jdbc组件是5.2.1 -- ShardingSphere分库分表 --> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId ，默认数据源使用db_master库，注意tb_order库表路由的策略和分片算法的关联关系，其他工程配置详见源码仓库； spring: # 分库分表配置 shardingsphere: 在对tb_order表执行增删改查时，会根据order_id的字段值计算库表的路由节点，注意分页时会查询所有的分库和分表，然后汇总查询的结果； public class ShardTest {
1.2K40编辑于 2023-09-01 - 来自专栏程序员奇点
分库分表
一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。 数据量大就分表，并发高就分库。 为什么要分库分表？ 如果是创业公司。 比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表 分片策略 hash 分片 range 分片（范围分片） 思考；分库分表如何平滑过渡？ 思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
2.7K51发布于 2021-04-30 - 来自专栏陈琛的Redis文章
不要为了“分库分表”而“分库分表”
为什么要进行分库分表？ 当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库分表？ 当数据库大到一定程度的时候，我们采用优化硬件，优化表的结构，这种方法还是无法满足的时候，就要进行分库分表。 分库分表是什么？ 小结 本小结介绍了分库分表的各种方式，他们分别是垂直分表，垂直分库，水平分库和水平分表。 分库分表带来的问题 分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO，硬件资源，连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。 结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的，也就是如果没有性能瓶颈，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
2.6K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏分布式｜微服务｜性能优化｜并发编程｜源码分析
3.Sharding-Proxy 分库分表实战
https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.11/mysql-connector-java-8.0.11.jar 配置分库分表 convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8 username: root password: root 测试验证 插入数据 库：11%2=1 表： orderMapper.selectList(queryWrapper.eq(Order::getUserId,10)); System.out.println(orders.size()); } 带表分片键查询 orderMapper.selectList(queryWrapper.eq(Order::getOrderNo,10)); System.out.println(orders.size()); } 带表分片和库分片键查询
66530编辑于 2023-09-26 - 来自专栏java_joseph
分库分表初探
单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路 回答这道题，不能直接分库分表，应当这样回答 这个可以从两方面来考虑，一种是分库分表，一种是优化，分库分表带来的问题是很多的，所以要先考虑优化 分库分表 垂直分库 这个其实很多人都用过，一个单体项目，比如商城，用户表，商品表，订单表，都在一个库中，微服务做的话，一个微服务一个库，这个就是垂直分库。 详情页的点击频次不如浏览页嘛 缺点：垂直分库分表并不能解决单表数据量多的情况 水平： 水平分库，水平分表，他们一般一起做，解决单表数据量多的情况，一般单表到达1000w就到达分库分表的要求了 单单水平分表不能解决数据库性能问题 分库分表策略 我们做海量数据处理，一般指的是水平的分库分表， 那么分的策略是什么?按照什么去分？？ (库-取余) id /2 % 4 (表) 1 1 0 2 0 1 3 1 1 4 0 2 5 1 2 6 0 3 7 1 3 8 0 0 9 1 0 优点
1.4K31编辑于 2023-08-09 - 来自专栏Vincent-yuan
MySQL - 分库分表
这时候可以在设计上进行解决： 采用分库分表的形式，对于业务数据比较大的数据库可以采用分表，使得数据表的存储的数据量达到一个合理的状态。 2.什么时候进行分表 分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的响应时间，但是 MySQL 实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库（拆分实例）。 三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短 水平拆分缺点 数据扩容有难度，维护量大 例如上面会员库一分为二，根据userid % 2将数据分库或分表存储存储，但随着业务量快速提升，两个库已经不够用，需要分成更多，例如10个，那么分库分表逻辑也会改成 分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键，分库分表了之后就不行了，会出现id 重复。
7.4K31发布于 2021-10-09 - 来自专栏温安适的blog
分库分表-ShardingSphere
分库分表拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash：hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容，扩容需要数据迁移 范围分片：例如按年分，按月，按日 数据分表可能不均匀 易扩展 ，扩展不需要数据迁移 分库分表的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张表？ 一般考虑10年的数据量即可，如果是基于Hash，扩容需要再次迁移 分库之后Join如何处理？ 如果是绑定表，即有关联的一组表，例如订单与订单详情表，使用同一个分库分表策略。 如果就是落在不同的库，例如订单，商品，可以采取 CQRS或者API Composition 用户分表了，某个用户手机号，找到用户信息？ 加一张关联表， phone -> userId， 先根据phone 查找userId，之后根据userId ，查询订单表 分库分表后全局唯一ID如何生产？
1.3K21编辑于 2023-10-16 - 来自专栏Java开发
分库分表专题
一：分库分表介绍 1.1什么是分库分表？ ，解决单张大表查询性能问题； 对于关系型数据库来说，磁盘I/O会成为其瓶颈，通过缓存热点数据，在一定程度来可提升系统性能； 二：分库分表方式 分库分表包括分库和分表两个部分，在生产中通常包括： 垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式； 2.1垂直分表 2.1.1垂直分表定义 垂直分表就是在同一数据库内将一张表按照指定字段分成若干表，每张表仅存储其中一部分字段； 垂直分表拆解了原有的表结构 ：垂直分表、垂直分库、水平分库和水平分表 垂直分表：可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表，这样既能使业务清晰，还能提升部分性能。 若数据量极大，且持续增长，再考虑水平分库水平分表方案。 总之，基于开发和维护成本比考虑，非必须，不要对数据库做分库分表处理！
1.1K10编辑于 2024-10-21 - 来自专栏sql与spec性能
数据分库分表
一.概述 分库分表，顾名思义，既分库亦分表，拆分方式有垂直和水平，通过将单一的数据库，表进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢？ 如一张很大的表可以通过创建视图将常用column整合，提高查询速度； 进行分库分表 INS： 当一张表每秒产生十万级数据时，如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog，实时采集 datanode 特点：datanode数据库相同，表结构不同，表数据不同 垂直分表，将表，根据column拆分到若干个datanode 特点：datanode表结构不同，数据不同 水平拆分： 水平分库，将一个数据库及其表数据，按照设定的分配rule拆分到若干个datanode 特点：库表结构相同，但数据不同 开源数据库中间件，依赖于java环境，在前端相当于一个数据库，在后端与datanode通过jdbc，或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库分表
1.4K90编辑于 2022-05-20 - 来自专栏PHP在线
mysql 分库分表
分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。 个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。 所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。 这样纵向分表后： 首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。 2>横向分表 字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2 等。 表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。 分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
4.3K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏JAVA乐园
分库 分表闲聊
热数据：3 个月内的订单数据，查询实时性较高;使用 mysql 进行存储，当然需要分库分表； 冷数据 A：3 个月 ~ 12 个月前的订单数据，查询频率不高;对于这类数据可以存储在 ES 中，了利用搜索引擎特性基本上可以做到较快的查询 垂直分库 垂直分库是原本库里有三张表，现在每个库里有一张表 水平分库 分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是，却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。 ，以及提升单表的查询性能，这就是所谓的分库分表。 分库分表的策略比前面的仅分库或者仅分表的策略要更为复杂，一种分库分表的路由策略如下： 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的表数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的表数量) 数据迁移 现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？
1.3K30发布于 2021-07-22 - 来自专栏sdcuike专栏
基因分库分表
场景： 数据存储中，相互关系的表，尽量分库时落到同一个库中，避免遍历多个库查询，而且还能避免分布式事务。 一般分库或者分表我们采用取余操作，余数相同的id落到相同的库中，或分表规则一致。 int mod = number & ~(-1 << n) 所以，n的取舍关系到分库的数量或者分表的数量，即2^n 个库或表。 故我们把二进制的最后n位数，即上述代码中的mod称为分库分表因子。 所以，需要生成的新id只要最后末尾放入分库或分表因子就达到了我们的目的。
2.1K01发布于 2020-01-26 - 来自专栏素履coder
MySQL分库分表
为什么要分库分表# ① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化 1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力，提高稳定性，在高并发访问的时候可以增大连接负载，提升查询效率 分表可以解决单表存储量过大，查询效率低下的问题，降低锁表概率 1.2 缺点# 会增加跨表或跨库联合查询复杂度 什么是分库分表# 2.1 分库# 2.1.1 垂直分库# 垂直分库一般是根据业务来划分，比如一个系统分成很多个模块，有日志模块、用户模块、产品模块、工厂模块、物料模块等等，每个模块占用一个数据库，这些不同数据库可以分散放在不同的服务器 图片 2.2 分表# 2.2.1 垂直分表# 垂直分表主要指把一张表中的字段分开组成独立的表，用某个相同的字段把这些表关联起来，划分依据可以如下： ① 若某个字段存储的信息占用空间大，可以把这个字段用一张表独立出去 ② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新表，因为频繁查表容易导致锁表，会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单表中的字段太多，也可以考虑垂直分表 ④ …… 图片 2.2.2 水平分表# 水平分表不用拆字段
5.9K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏Java后端开发博客
MySQL 分库分表
为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库分表处理。 分库分表的中心思想都是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。 而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下： # 垂直拆分 垂直分库 垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。 特点： 每个库的表结构都不一样。 MyCat：数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言，性能不及前者。 本次课程，我们选择了是MyCat数据库中间件，通过MyCat中间件来完成分库分表操作。 具体的分库分表的策略，只需要在MyCat中配置即可。
16.1K10编辑于 2022-12-25 - 来自专栏笔记本
MySQL分库分表
MySQL分库分表高并发系统中，数据只用一张表或者一个库存储会大大地限制性能，所以我们可以进行分库分表来性能提升。 （垂直分表）数据库中有很多个库，每个库中保存的表都错综复杂，没有章法。所以我们将所有的 用户表 集中放在一个库中，所有的 订单表 集中放在一个库中，所有的 商品表 放在另外一个库中。 （水平分库）实际案例个人理解：一个表的字段过多的时候，各个字段的访问频率又不均的情况下，我们就可以考虑 垂直分表 ；单表的数据量过大，导致查询效率下降的情况下，我们就可以考虑 水平分表 ；业务复杂，模块之间互相独立的情况下 数据率很大，且数据库连接达到瓶颈证明并发量很高，考虑使用 水平分表 + 水平分库。场景3： 某电商系统，用户、订单、商品表都在同一个库，随着业务发展连接数接近最大值，且不同业务模块团队独立运维。 垂直分库场景7： 日志系统，日志每天几亿条，查询按时间和日志类型范围扫描。每天几亿条，水平分库分表，按照时间来分区最合适。
51011编辑于 2025-08-01 - 来自专栏时间&空间
分库分表方案
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。 软件层面包括：SQL 调优、表结构优化、读写分离、数据库集群、分库分表等； 硬件层面主要是增加机器性能。 分库分表详解 下面我们以一个商城系统为例逐步讲解数据库是如何一步步演进。 分库分表带来的复杂性 既然分库分表这么好，那我们是不是在项目初期就应该采用这种方案呢？不要激动，冷静一下，分库分表的确解决了很多问题，但是也给系统带来了很多复杂性，下面简要说一说。
73211编辑于 2024-01-10 - 来自专栏侯哥的Python分享
MySQL运维3-分库分表策略
分库分表：就是将数据分散存储，是将单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。 二、拆分策略 2.1 垂直分库 特点：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。 每个库的表结构都不一样 每个表的数据也不一样 所有库的并集是全量数据 2.2 垂直分表 特点：以字段为依据，根据字段属性将不同字段分到不同表中 。 每个表的结构都一样 每个表的数据都不一样 所有表的并集是全量数据 2.5 组合策略 在实际应用中，可以同时采用分库和分表的策略，根据业务需求和系统负载情况来选择合适的分库分表策略。 三、分库分别键 3.1 业务键 根据业务需求，选择具有业务含义的键作为分库分表的依据，例如，按照用户ID分表 3.2 时间键 对于大部分应用来说，按时间进行分表是一个常见的选择，
55111编辑于 2023-12-13 - 来自专栏ops技术分享
分库分表方案(上)
1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 二.分库分表 1、水平分库 1、概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 2、结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 3、场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 4、分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。 3、垂直分库 1、概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。 4、垂直分表 1、概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。
81820发布于 2021-06-08 - 来自专栏ops技术分享
分库分表方案(下)
四.分库分表步骤 根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。 关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。 3、后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询 NoSQL法 冗余法 2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash 3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 1、水平扩容库（升级从库法) 注：扩容是成倍的。 六.分库分表总结 分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。
1.6K10发布于 2021-06-08 - 来自专栏JAVA葵花宝典
实战：Shardingsphere分库分表
官方地址：http://shardingsphere.apache.org 本文目标 本文将以springboot进行集成演示，以订单表为例，演示shardingsphere分库分表的基本原理及配置。 每个数据库创建t_order_0、t_order_1、t_order_2三张表，定义表的路由规则为member_id除以3取余。 member_id spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = member_id # 分表策略 orderSn=222222, memberId=101, createTime=Mon Jun 15 17:23:47 CST 2020, status=1) 总结 shardingsphere分库分表可以解决单库单表的数据库的性能瓶颈问题 但分库分表也会增加系统的复杂度，例如跨库的join问题，事务问题，成本问题等，需要综合考虑是否有分库分表的必要。
3.2K11发布于 2020-06-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号