数据库平滑扩容目录1：理解传统扩容实现方案2：理解平滑扩容双写方案3：掌握数据库2N扩容方案4：实现数据库双主同步5：掌握ShardingJDBC路由以及动态扩容技术6：掌握KeepAlived+MariaDB

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shardingsphere中分为shardingshpere-jdbc、shardingsphere-proxy、shardingshpere-scaling三个项目，当前遇到一个动态生成表结构的问题，每次动态生成一个表的时候。在不重启服务的前提下，关于该表的分表规则就需要改变(如:[1,2]的规则需要改写[1,2,3])。这种场景通过shardingsphere-proxy是可以实现的。可以看

1.2、主从库搭建1.2.1、主库配置1.2.2、从库配置1.3、坑位介绍1.3.1、UUID报错1.3.2、server_id报错1.3.3、同步异常解决操作不规范，亲人两行泪……2、项目中实现2.1、ShardingJDBC2.2

4升到5过后还是解决了许多问题，4版本的跨库和子查询问题都可以了，性能也提高了实现自动创建表，动态获取节点表，配置如下建表语句可以使用下面这句，解决很多麻烦问题CREATETABLEnewNameLIKEoldNameorg.apache.shardingsphereshardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter5.1.0org.apache.tomcat

系列文章目录MySQL分表分库基础分库分表-ShardingSphere基础分库分表ShardingSphere-ShardingJDBC数据分片实战1分库分表ShardingSphere-ShardingJDBC

MySQL主从复制读写分离案例项目实现读写分离Nginx-概述Nginx-命令Nginx-应用资料下载链接：https://pan.baidu.com/s/1iSlZM7Rt33ncWgxgEQLpwg?pwd=d1t1提取码：d1t1前言1).存在的问题在前面基础功能实现的过程中，我们后台管理系统及移动端的用户，在进行数据访问时，都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图：而在当前，MySQL服

文章目录本文内容前言1.MySQL主从复制1.1介绍1.2搭建1.2.1准备工作1.2.2主库配置1.2.3从库配置1.3测试2.读写分离案例2.1背景介绍2.2ShardingJDBC介绍2.3数据库环境

目录shardingJDBC不支持批量导入sharding-jdbc不支持多条sql语句批量更新修改思路shardingJDBC不支持批量导入packagecom.ydmes.service.impl.log

DruidDruid多数据源配置(Datasurce动态切换)一.直接上代码二.AbstractRoutingDataSource补充三.多数据源+ShardingJDBC数据源整合一.直接上代码多数据源切换自定义注解

自己测试用的配置类packagecom.shardingjdbc.shardingjdbcstu.config;importlombok.AllArgsConstructor;importorg.apache.shardingsphere.core.yaml.config.sharding.YamlTableRuleConfiguration

本次版本V1.0.5更新所有模块依赖调整；部分问题修复；Nacos模块化；Eureka模块化；支持SOA(即WebService)；Sentinel模块化；Shardingjdbc模块化；Dubbo模块化

ShardingSphere分库分表实战与核心原理ShardingSphereShardingJDBCShardingProxy两者区别ShardingJDBC实战核心概念ShardingJDBC的分片算法案例演示分表案例分库案例精确查询范围查询

ShardingJdbc基于Zookeeper实现分布式治理2021-10-2520:25·IT互联网新资讯随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。

目录使用限制JDBC未支持列表DataSource接口Connection接口Statement和PreparedStatement接口对于ResultSet接口JDBC4.1SQL语句限制shardingjdbc

目录一、背景二、优化事项三、具体实战四、遇到的问题五、项目源码地址一、背景最近在公司手头上的项目单表达到了五千万的规模，而且日增长量每天就有10w左右，一个月就有大概300w的数据，这样一直下去过几个月以后表的数据很容易就上亿了，这样不利于管理以及在大表的情况下，对于表的DDL效率也会相对下降，和几个同事商量了下，于是乎开始做分表的技术优化。二、优化事项（1）首先先确定使用场景，当前表的使用场景更

随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。在这种情况下，如何高效、自动化管理集群节点，实现不同节点的协同工作，配置一致性，状态一致性，高可用性，可观测性等，就成为一个重要的挑战。集群管理的复杂性体现在，一方面我们需要把所有的节点，不管是底层数据库节点，还是中间件或者业务系统节点的状态都统一管理起来，并且能实时探测到最新的配置变动情况，进一步为集群的调控和调度提供依据。另一方面

目录集成shardingjdbc1.引入依赖2.配置分表规则问题集成多数据源1.引入依赖2.多数据源配置3.增加多数据源配置4.使用总结最近有个项目的几张表，数量级在千万以上，技术栈是SpringBoot

目录1、SharingJDBC简介2、系统改造2.1对接外部系统的系统2.2内部系统间的调用3、解决方案4、代码实现4.1ShardingJDBC配置4.2数据源操作类4.3分片测试类4.4测试结果参考文章

文章目录前提条件1、新建SpringBoot工程1.1、项目依赖1.2、配置文件2、实现步骤2.0、SQL文件2.1、编写代码2.2、项目启动2.3、查询测试2.4、新增测试3、Props的其他相关配置4、ShardingJdbc

文章目录ShardingJdbc的概述1、概述2、认识shardingjdbc3、认识shardingjdbc功能架构图4、认识Sharding-Proxy5、三个组件的比较6、ShardingJdbc

一、概览1.1简介ShardingSphere-JDBC定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。适用于任何基于JDBC的ORM框架，如：JPA,Hibernate,Mybatis,SpringJDBCTemplate或直接使用JDBC。支持任何

如果读完觉得有收获的话，欢迎点赞加关注自ShardingJDBC进入apache孵化之后（目前已经正式更名为ShardingSphere，本文中简称SS），使用SS进行分库分表操作的小伙伴日益增加，由于新旧版本在配置上差异比较大

今天项目不忙，想搞一下shardingJDBC分库分表看看，主要想实现以下几点:舍弃xml配置，使用.yml或者.properties文件+java的方式配置spring。

1.ShardingJDBC的集成配置POM依赖配置org.projectlomboklombokprovidedorg.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.apache.shardingspheresharding-jdbc-core

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分析进入debug调试问题复现和排查过程版本相关shardingsphere版本：4.1.1mybatis版本：3.5.3关键词mybatis、shardingsphere、sharding-jdbc、shardingjdbc

ShardingJDBC课程发布随着数据量达到千万级别，一些sql速度开始产生性能瓶颈，这时候我们必须要想办法调整架构来保证我们的项目一直稳定运行，首先就想到的是分库分表、读写分离，市面上的产品很多，我们这个推荐大家可以使用

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框架无法映射Causedby:java.sql.SQLFeatureNotSupportedException:getObjectwithtypeatorg.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc

发现梦想与现实的差距后，坚持就越来越远前段时间在刷博客的时候，无意间刷到了一篇介绍数据库分库分表的框架，于是网上搜了一下，shardingjdbc当当团队网团队开源的一个专做对于java开发在原生的jdbc

导读上一篇文章《ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）》中我们初步介绍了使用ShardingJdbc实现订单数据分散存储的分库分表方法，在本篇文章中将重点介绍在不停服的情况下实现数据分片存储的在线扩容

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当当sharding-jdbc官方文档，分表分页的性能问题以及优化方案http://shardingjdbc.io/1.x/docs/02-guide/subquery/通过记录上次查询结果的最后一条记录的

附上自己的项目地址https://github.com/247292980/spring-boot以整合功能spring-boot，FusionChart，thymeleaf，vue，ShardingJdbc

JVM频繁FullGC导致服务不可用定位过程背景：问题描述：JVM启动参数配置：Jstat实时监控真相逐渐浮现jstat分析gc原因：使用mat辅助分析定位哪里引用了groovy导致内存泄漏查看ShardingJDBC

本文主要将业界知名的开源分库分表中间件—ShardingJdbc集成至SpringBoot工程中，利用ShardingJdbc的数据库切分能力来实现库表水平切分和扩展的目标，提高分布式系统整体的并发量，

已经有了那么多ORM框架和分库分表组件，像Hibernate，Mybatis，mycat，shardingjdbc，还有我们最爱的携程DAL可供选择，干嘛还要重复造轮子？答案很简单，这些工具都不好用！

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2.ShardingJDBC简介官网地址：https://shardingsphere.apache.org/如上图所示，当前版本是4.x，并且官网支持中文阅读。

从2.x版本开始，Sharding-JDBC正式将包名、Maven坐标、码云仓库、Github仓库和官方网站统一为io.shardingjdbc。这意味着除了当当的无私奉献，我们也乐于采纳第

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mycat与sharding-jdbc的区别也是：mycat属于第三方应用级别的，shardingjdbc是本地集

项目里面的一个分表用到了sharding-jdbc当时纠结过是用mycat还是用sharding-jdbc的,但是最终还是用了sharding-jdbc,原因如下:1.mycat比较重,相对于sharding-jdbc只需导入jar包就行,mycat还需要部署维护一个中间件服务.由于我们只有一个表需要分表,直接用轻量级的sharding-jdbc即可.2.mycat作为一个中间代理服务,难免有性能

1.使用shardingjdbc做分库分表最近公司由于业务需要，对日益增加的数据量越来越无法容忍，遂作出分库分表的决定，考察了几个技术方案后，决定使用shardingsphere做分表中间件。

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ShardingJDBC自定义ShardingStrategyConfiguration昨晚平台新版本发布后，发现shardingJDBC查询时间段范围内的效率非常慢（平均20S左右），虽然分表较多（tab20191125

最近在学习数据库，做了一个数据源Druid，读写分离中间节ShardingJdbc对MySql读写分离的demo。