shardingjdbc专题

ShardingSphere --shardingJDBC

ShardingJDBC ShardingJDBC在业务中的定位图核心概念逻辑表：水平拆分的数据库的相同逻辑和数据库表的总称；真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表；数据节点：数据分片的最小单元，有数据源名称和数据表组成；绑定表：分片规则一致的主表和字表广播表：也叫公共表，指所有分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个-数据库中都完全一致，例如字典表。分片键：用于分片的数据

ShardingJdbc兼容达梦

ShardingJdbc兼容达梦本章详细说ShardingJdbc和达梦数据库的扩展和配置问题，ShardingJdbc和DruidDataSource、Mybatis整合的兼容、冲突问题，以及这些问题的解决方案。，干货满满，全网独一份，建议收藏。本章不说ShardingJdbc的用法和配置，这些已经烂大街了，有需要的小伙伴自行找资料，一搜一大堆。原创文章，转载请注明出处，侵权必究

ShardingJdbc实战-分库分表

文章目录基本配置分库分表的分片策略一、inline 行表达时分片策略algorithm-expression行表达式完整案例和配置如下二、根据实时间日期 - 按照标准规则分库分表标准分片 - Standard完整案例和配置如下基本配置逻辑表逻辑表是指：水平拆分的数据库或者数据表的相同路基和数据结构表的总称。比如用户数据根据用户id%2拆分为2个表，分别是

ShardingJdbc准备-Docker安装mysql，以及主从复制配置

ShardingJdbc准备-docker安装mysql，以及主从复制配置文章目录 ShardingJdbc准备-docker安装mysql，以及主从复制配置前言一、Docker安装Mysql二、主从复制配置1.主服务器2.从服务器3.主从复制测试三、友情提示-主从复制可能出现的问题1.主从复制Connecting问题2。MYSQL镜像服务器因错误停止的恢复 —Slave_SQL_

ShardingJDBC分库分表

目录 ShardingSphere ShardingJDBC客户端分库分表 ShardingProxy服务端分库分表两者对比 ShardingJDBC分库分表实战需求步骤分片策略汇总 ShardingSphere ShardingSphere最为核心的产品有两个：一个是ShardingJDBC，这是一个进行客户端分库分表的框架。另一个是Sha

ShardingSphere之ShardingJDBC客户端分库分表下

目录 ShardingJDBC实战 STANDARD标准分片策略 COMPLEX_INLINE复杂分片策略 CLASS_BASED自定义分片策略 HINT_INLINE强制分片策略 ShardingJDBC实战上篇已经将需要用到的类、数据库表都准备好了，本篇主要介绍分片配置文件。 STANDARD标准分片策略如果按照上篇文章所讲，使用INL

Sharding-JDBC是当当网开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库，完整的实现了分库分表，读写分离和分布式主键功能，并初步实现了柔性事务。Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。其适用于任何基于JDBC的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC。支持任

【踩坑】ShardingJdbc实现自动生成主键时，根据雪花算法生成的主键值存放在别的字段上了

文章目录问题原因实现效果代码问题 ShardingJdbc 生成雪花算法id主键时，插入到表中的数据显示生成的内容存放在别的字段上正确的应该是：原因生成雪花算法id时候，其他属性值也要填写默认值，否则，id就会生成到别的属性列的位置这里找了好久这个问题实现效果代码 sharding配置：根据年月分表 # 配置默认数据源ds1sh

shardingjdbc增加动态数据源(用于解决其不支持的SQL等)

1.配置文件 spring: #动态数据源引入dynamic:strict: truedatasource:ds:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Drivertype: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceurl: ${secret.datasource.url}username: ${secret.datasou

springboot+shardingjdbc+mybatis+oracle与mysql坑

随着公司的业务增长，从一个工厂单表对应的数据量到达为2个亿数据量，现在引入4个工厂数据估计数量到达10个亿数据量，考虑后期数据量导致数据表崩溃。想引入现在比较流行的分库分表shardingjdbc技术，由于只分表不库的功能，按照厂site进行分成四张表。步骤如下；第一步引入包 <dependency><groupId>com.orac

【快速使用ShardingJDBC的哈希分片策略进行分表】

文章目录 🔊博主介绍🥤本文内容🍊1.引入maven依赖🍊2.启动类上添加注解@MapperScan🍊3.添加application.properties配置🍊4.普通的自定义实体类🍊5.写个测试类验证一下🍊6.控制台打印的日志🍊7.观察一下数据库的数据🍊8.maven的setting文件🍊9.视频演示 📢文章总结📥博主目标 🔊博主介绍 🌟我是廖志伟

ShardingJDBC-5.0.0及4.0.0使用示例

Sharding5.0.0使用示例https://download.csdn.net/download/zhaoyanga14/78982040 前言：官方文档在5.0.0之后，提供的示例越来越少了，所以在配置的时候，可能会有些磕绊，我先踩了一遍坑，把完整的使用示例贴出来，供大家参考。本篇介绍ShardingJDBC-5.0.0和ShardingJDBC-4.0.0中表分片的使用示例，我

【快速使用ShardingJDBC的哈希分片策略进行分库分表】

文章目录 🔊博主介绍🥤本文内容🍊1.引入maven依赖🍊2.启动类上添加注解@MapperScan🍊3.添加application.properties配置🍊4.普通的自定义实体类🍊5.写个测试类验证一下🍊6.控制台打印的日志🍊7.观察一下数据库的数据🍊8.maven的setting文件 📢文章总结📥博主目标 🔊博主介绍 🌟我是廖志伟，一名Java开

shardingjdbc按月份分表

首先，准备一个分片的表 CREATE TABLE `t_log` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,`log` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL,`time` varchar(12) DEFAULT NULL,`created_time` datetim

分库分表(3)——ShardingJDBC实践

一、ShardingSphere产品介绍 Apache 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 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成。它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、云原生等各种多样化的应用场景。一套开源的分布式数

分库分表(3)——ShardingJDBC实践

一、ShardingSphere产品介绍 Apache 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 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成。它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、云原生等各种多样化的应用场景。一套开源的分布式数