系列文档参考 MYSQL系列-整体架构介绍 前文已经实践基于Spring动态数据源和基于Sharing-JDBC的分库分表，本文主要讲述基于MYCAT的分库分表，前两篇如下： MYSQL系列-分库分表（二）：Spring动态数据源实现分库分表落地实践-上 MYSQL系列-分库分表（三）：Sharding-JDBC实现分库分表落地实践-上 原始需求 同前面两章介绍 MYCAT介绍 基本介绍 MyCA

系列文档参考 MYSQL系列-整体架构介绍 紧接上文MYSQL系列-分库分表（三）：Sharding-JDBC实现分库分表落地实践-中 详细设计 关键技术点实现 支持读写分离，并且某些不能有主从延迟的SQL强制走写库查询 sharding-jdbc本身支持读写分离，相关说明可以参考官网 读写分离配置说明 读写分离JAVA API实现 yml文件配置如下 rules: - !READWRITE_SP

系列文档参考 MYSQL系列-整体架构介绍 前文已经实践基于Spring动态数据源的分库分表，本文主要落地基于Sharding-JDBC MYSQL系列-分库分表（二）：Spring动态数据源实现分库分表落地实践-上 原始需求 原始需求同前文 需要实现功能如下： 业务表point_balance1基于UID进行分库分表 配置表param_config默认走point_shard1库，不进行分库分表

一、概念 1.1 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况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。 1.2 什么是分表？ 分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储

伴随着业务的不断发展，逐渐由单库单表向分库分表进行发展。在这个过程中不可避免的一个问题是确保主键要的唯一性，以便于后续的数据聚合、分析等等场景的使用。在进行分库分表的解决方案中有多种技术选型，大概分为两大类客户端分库分表、服务端分库分表。例如 Sharding-JDBC、ShardingSphere、 MyCat、 ShardingSphere-Proxy、Jproxy(京东内部已弃用)等等。 在

1.概述 我们都知道随着业务系统的发展和使用，数据库存储的业务数据量会越来越大，逐渐成为了业务系统的瓶颈。在阿里巴巴开发手册中也建议：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。数据库最终都是存储在磁盘上，随着数据量变大，会导致数据操作变得缓慢，无论是计算还是IO，但是话又说回来，单表数据量大就一定要进行分库分

在Java中，有一些常用的技术可用于实现分库分表： 1. ShardingSphere：ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件，提供了完整的分库分表解决方案。它支持基于规则的分片、动态数据源、读写分离等功能，并提供了与多个主流数据库的集成。 2. MyBatis Sharding：MyBatis Sharding是一个基于MyBatis的分库分表中间件。它通过拦截SQL语句并重

MySQL分库分表及自定义路由规则 在大型应用中，为了提高性能和数据存储能力，经常需要将数据分散到多个数据库或多个表中。这种策略被称为“分库分表”。这篇文章将解释MySQL的分库分表策略，并为Java开发者提供一个如何实现自定义路由规则的步骤。 1. 为什么要分库分表？ 当单个数据库的数据量达到一定级别时，性能可能会受到影响。分库分表的优势： 提高性能。 增加存储容量。 分布式事务处理。 提高故障

作者：王克锋 出处：https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知，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。当数据量过大存储

说在前边 今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题。 我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。 其实网上关于分库分表相关的文章很多，但我还是坚持出

前言 大家好，我是田螺。我们去面试的时候，几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题，大家看完肯定会有帮助的。 1. 我们为什么需要分库分表 在分库分表之前，就需要考虑为什么需要拆分。我们做一件事，肯定是有充分理由的。所以得想好分库分表的理由是什么。我们现在就从两个维度去思考它，为什么要分库？为什么要分表？ 1.1 为什么要分库 如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候

以下文章来源于捡田螺的小男孩 ，作者捡田螺的小男孩   我们去面试的时候，几乎都会被问到分库分表。 在这里整理了分库分表的15道经典面试题，大家看完肯定会有帮助的。 1. 我们为什么需要分库分表 在分库分表之前，就需要考虑为什么需要拆分。我们做一件事，肯定是有充分理由的。所以得想好分库分表的理由是什么。我们现在就从两个维度去思考它，为什么要分库？为什么要分表？ 1.1 为什么要分库 如果业务量剧增

在由大量数据组成的数据库中，如果未能通过恰当的分表方法，则很多查询请求将非常缓慢，甚至将无法运行。为此，“分而治之”的建议对MSSQL数据库分表的提速非常有用。 在MSSQL数据库中分表的常用方法之一就是水平分表。这种方法将一个表重新划分为多个表，它们包含着原表的大部分字段。为了实现水平分表，使用者必须使用表中拆分列中的一个或多个值，以拆分属性相同的行。 通常，水平分表的目的是降低查询的开销，因为

Flink 是一个分布式流处理引擎，可以实现数据库分库分表任务拆分。Flink的分布式处理框架可以实现实时的流处理，同时还支持批处理，可以提供一站式的解决方案，从而使得数据库分库分表任务拆分变得更加容易。Flink可以支持分布式计算，允许用户在多台服务器上运行多个任务，从而实现数据库分库分表任务拆分。 Flink支持分布式数据集（DataSet）和分布式流（DataStream），可以在多个服务器

随着业务的发展和数据量的增加，单一数据库表往往难以胜任大量数据存储和管理。此时，数据库分表成为一种非常必要的数据管理方式。本文将介绍如何使用PHP实现数据库分表的方法。 一、什么是数据库分表？ 数据库分表，就是将一个大的数据库表按照特定的规则拆分为多个相对较小的表，并将这些表分开存储。这种方式可以将数据库中的数据进行分散存储，达到优化数据库性能和管理数据的目的。 二、为什么需要数据库分表？ 1.存

随着数据量的增加，传统的单表存储方式已经无法满足大数据的需求，分表成为了一种常见的解决方案。在mongoDB中，如何实现数据库分表呢？本文将给出基于PHP的MonGoDB数据库分表实现方法。 一、MongoDB数据库简介 在介绍MongoDB数据库分表的方法之前，先了解一下MongoDB数据库的相关知识。MongoDB是一种NoSQL数据库，采用文档存储方式。与传统的关系型数据库相比，MongoD

随着电子商务和互联网技术的快速发展，互联网应用的性能和可靠性成为了最重要的指标之一。而对于数据库来说，性能和可靠性也是至关重要的。其中一个重要的问题就是数据量过大导致单表数据量过大，引发性能问题。为了解决这个问题，需要将单表分散到多个物理表中，即为数据库分表。但是在实际操作过程中，由于网络故障、系统问题等问题，可能会导致数据库分表数据丢失或严重损坏，必须进行紧急的数据恢复。下面笔者就介绍一下PHP

本篇内容介绍了“怎么使用PHP实现MongoDB数据库分表”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！ 一、MongoDB数据库简介 在介绍MongoDB数据库分表的方法之前，先了解一下MongoDB数据库的相关知识。MongoDB是一种NoSQL数据库，采用文档存储方式。与传统的关系型数据库相比

在大数据时代，使用关系型数据库MySQL存储数据并不罕见，但随着数据量的不断增加，单表查询效率会逐渐下降，需要采用分表的方式来提高查询效率。下面我们来介绍MySQL如何进行分表框架的实现。 MySQL分表的原理是将单表数据按照某种规则分散到多个表中，然后通过一定的查询逻辑将分散的数据合并在一起，从而达到优化查询性能的目的。下面我们来介绍MySQL分表的具体实现方法。 使用时间范围进行分表的实现方案

在大型系统中，数据量通常是海量的，比如一个大型的电商网站、社交网站等等。由于数据量非常大，通常都需要用分表来存储数据。分表是将一个表按照一定的规则拆分成多个表。分表并不是一种新的技术，但是在大规模数据应用的场景下，这个技术变得至关重要。本文将介绍。 1. 分表的原则 在进行分表之前，我们需要了解一些基本原则。分表的目的是尽量地减少表的数据和行数，以提高数据库性能和可伸缩性。因此，我们需要选择合适的