sharding专题

Sharding（切片）技术（解决数据库分库一致性问题）

Sharding（切片）不是一门新技术，而是一个相对简朴的软件理念，就是当我们的数据库单机无法承受高强度的i/o时，我们就考虑利用 sharding 来把这种读写压力分散到各个主机上去。所以Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是Horizontal Partitioning 水平扩展(或横向扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数

数据库分库分表(sharding)(四)

一、多数据源的事务处理分布式事务这是最为人们所熟知的多数据源事务处理机制。本文并不打算对分布式事务做过多介绍，读者可参考此文：关于分布式事务、两阶段提交、一阶段提交、Best Efforts 1PC模式和事务补偿机制的研究。在这里只想对分布式事务的利弊作一下分析。优势： 1. 基于两阶段提交，最大限度地保证了跨数据库操作的“原子性”，是分布式系统下最严格的事务实现方式。

数据库分库分表(sharding)(二) 全局主键生成策略

第一部分：一些常见的主键生成策略一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由。目前几种可行的主键生成策略有： 1. UUID：使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外

数据库分库分表(sharding)(一) 拆分实施策略和示例演示

第一部分：实施策略图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图) 1.准备阶段对数据库进行分库分表(Sharding化)前，需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库schema.一个好的建议是绘制一张数据库ER图或领域模型图，以这类图为基础划分shard,直观易行，可以确保开发人员始终保持清醒思路。对于是选择数据库ER图还是领域模型图

Sharding-JDBC 使用 Nacos 作为配置中心【下代码实战】

Sharding-JDBC 使用 Nacos 作为配置中心【下代码实战】 1. 实现 ShardingSphereDriverURLProvider 由上一篇博文我们已经知道了 Sharding-JDBC 是基于 Java SPI 机制去加载并实例化 ShardingSphereDriverURLProvider 的实现类 public interface ShardingSphere

ShardingSphere概述(Sharding-JDBC入门)

ShardingSphere > 概览 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。 Shardin

Sharding-Proxy数据插入报错Sharding value must implements Comparable NoSuchElementException

数据插入报错做了分库分表，现在需要将已有的单个数据库的数据，迁移到对应的分库分表数据库数据迁移，是读取指定表的表结构信息，使用PreparedStatement，使用占位符将数据拼接提交为了防止迁移出错，多次迁移，每次将sharding表先清空，后迁移迁移中，遇到一些报错，版本5.0 报错一 Sharding value must implements Comparable Comman

Sharding-Proxy分库分表和数据加密

文章目录 Sharding-Proxy分库分表和数据加密使用场景配置文件讲解server.yamlconfig-sharding.yamlconfig-encrypt.yaml其他使用情况总结 Sharding-Proxy分库分表和数据加密主要将实际项目中使用shardingshpere-proxy的经历经验，总结分享一下。使用场景公司规划研发了两款针对政务新媒体和

sharding切分策略

本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处！本文着重介绍sharding切分策略，如果你对数据库sharding缺少基本的了解，请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章：数据库Sharding的基本思想和切分策略第一部分：实施策略图1.数据库分库分表

让您轻松入门分布式事务Seata和分库分表sharding-sphere的整合

1.介绍本篇将介绍,如何进行seata1.2.0、sharding-sphere4.1.0和dubbo2.7.5 的整合,以及使用nacos作为我们的配置中心和注册中心。如果你还是一个初学者，先建议学习一下，陈建斌的七步带你集成Seata 1.2 高可用搭建，这篇文章清楚的阐述了初学者容易遇到的5个问题，并且都提供完整的解决思路。 2.环境配置 mysql: 5.7.12 nacos:

sharding sphere 4.0.0-RC1版本按年分表（后续优化）

1. sharding sphere 4.0.0-RC1版本按年分表（后续优化） 1.1. 概述关于上一篇中LogShardingAlgorithm的tables，我原先是在第一次调用的时候初始化，这样做虽然能实现功能，但每次调用都会走这个if判断，虽然性能损耗不大，但我觉得这不是业务应该走的逻辑顺序，我的理想是在LogShardingAlgorithm被实例化后去自动初始化tables

sharding sphere 4.0.0-RC1版本按年分表（自动建表）

1. sharding sphere 4.0.0-RC1版本按年分表（自动建表） 1.1. 概述上篇文章留了个坑，sharding sphere本身没有提供自动建表功能，但我想了想，我们可以绕过它本身的设定，它本身的数据分片是通过分片算法实现，如下继承一些接口PreciseShardingAlgorithm、RangeShardingAlgorithm等，在范围查询的时候，原本我们需要从a

sharding sphere 4.0.0-RC1版本按年分表实战

1. sharding sphere 4.0.0-RC1版本按年分表实战 1.1. 需求需要对日志表进行按时间划分表，由于用于后台系统，日志量预估不会太大，因此按年划分表经过我不断的查阅sharding sphere资料和实践，我最后还是决定先建表，再把actual-data-nodes表结点给定下来，为什么这么说？我纠结的是到底要不要动态创建表，若想要不自己手动每隔几年维护表，我们当然

kingshard--一个支持sharding的MySQL Proxy项目

kingshard简介 kingshard（https://github.com/flike/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。主要功能： 1.读写分离。2.跨节点分表。3.客户端IP访问控制。

案例：SpringBoot集成Sharding-JDBC实现分表分库与主从同步(详细版)

案例：SpringBoot集成Sharding-JDBC实现分表分库与主从同步：详细版 1. 案例分析2. 主从同步2.1 主从数据库准备2.2 简单插点数据 3 案例代码3.1 application.properties配置信息3.2 测试 4. 遇到的坑4.1 水平分表时的属性设置4.2 绑定表的配置 1. 案例分析表结构：垂直分库：STORE_DB与PRODUCT

SpringBoot集成Sharding-jdbc水平分表分库

SpringBoot集成Sharding-jdbc水平分表分库 1.水平分表分库2.参数配置2.application.properties 3.代码测试3.1 数据插入 1.水平分表分库概念在之前写章中：Sharding-JDBC笔记1 2.参数配置 2.application.properties # Server portserver.port=8080# My

SpringBoot集成Sharding-jdbc（水平分表）

SpringBoot集成Sharding-jdbc（水平分表） 1.Sharding-jdbc的应用场景2.实际使用2.0 项目层级2.1 导入依赖2.2 application.yml配置2.3 dao层2.4 对应的mybatis的xml文件2.5 Service层2.6 pojo2.7 controller2.8 多线程配置 1.Sharding-jdbc的应用场景其实

$Mycat\atlas\sharding-jdbc$