https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.1/cn/features/sharding/concept/inline-expression/
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。
在软件开发中,多数据源的应用越来越普遍,特别是在微服务架构和业务模块化的场景下。多数据源能够让不同的业务模块和微服务拥有各自独立的数据存储,大大提高了系统的灵活性和可维护性。本文将深入探讨多数据源的配置和实施,以及在Spring Boot环境下,如何通过Spring Data JPA和Gradle来实现多数据源的管理和应用。
JDBC(Java DataBase Connectivity)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序,
SQL Server数据库服务方式是安装在客户提供的服务器内。客户负责硬件、、软件安装、安全性、数据库备份、灾难恢复等相关的运维工作。需要较高的人为运维成本。
水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按照一定的规则拆到多个表中。前面以及介绍过来,这里不再重复介绍。
安装docker镜像时,先去docker hub上查找对应的官方镜像,然后选择版本,然后根据描述汇中的命令来启动镜像
在服务做微服务改造后,原先单库join查询已经不能满足要求,每个拆分的微服务对应一个数据库实例,而且部署在不同的服务器上,那么解决“跨库查询”就势在必行了。
- 概念:分区是在数据库内部层面将一张大表的数据分割成多个更小的部分,每个部分称为一个分区。尽管从逻辑上看仍然是一个完整的表,但在物理层面上,数据被分布在不同的物理区块上,这些区块可以位于同一台服务器的不同硬盘分区,或甚至是不同服务器上。MySQL支持多种分区类型,如范围分区、列表分区、哈希分区等。
先来看看一个JDBC的例子。我们可以看到为了执行一条SQL语句,我们需要创建连接,创建语句对象,然后执行SQL,然后操纵结果集获取数据。
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、云原生等各种多样化的应用场景。
你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来。
面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大的瓶颈,可能有些服务器性能好,有些服务器的性能不好,我们就可以将数据库拆分为主库和从库,教程在这里:
- 当单个数据库无法满足系统容量要求,尤其是大数据量和高并发场景下,通常会采用分库分表策略,例如按用户ID哈希取模分布到不同的数据库实例上。
事务(Transaction),一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言(如SQL,C++或Java)书写的用户程序的执行所引起,并用形如begin transaction和end transaction语句(或函数调用)来界定。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。
| 作者 史鹏宙,CSIG云与智慧产业事业群研发工程师 ---- ClickHouse作为OLAP分析引擎已经被广泛使用,数据的导入导出是用户面临的第一个问题。由于ClickHouse本身无法很好地支持单条大批量的写入,因此在实时同步数据方面需要借助其他服务协助。本文给出一种结合Canal+Kafka的方案,并且给出在多个MySQL实例分库分表的场景下,如何将多张MySQL数据表写入同一张ClickHouse表的方法,欢迎大家批评指正。 首先来看看我们的需求背景: 1. 实时同步多个MySQL实例数据
这是《ShardingSphere 进阶》专栏的第一篇文章,介绍一下Sharding-JDBC实现分库分表的详细配置。
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本文介绍如何在SpringBoot项目中,使用Junit5 + DataBaseRider实现跨多个数据库的操作。
书接上文 《一文快速入门分库分表(必修课)》,这篇拖了好长的时间,本来计划在一周前就该写完的,结果家庭内部突然人事调整,领导层进行权利交接,随之宣布我正式当爹,紧接着家庭地位滑落至第三名,还给我分配了一个长期维护任务:带娃。看看我们的靓照,标准的小淑女一枚萌萌哒。
事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内,更新多条数据,要么都成功,要么都失败。在一个系统内部,我们可以使用数据库事务来保证数据一致性。那如果一笔交易,涉及到跨多个系统、多个数据库的时候,用单一的数据库事务就没办法解决了。
本文将介绍如何在Spring Boot应用中使用Nacos作为配置中心,实现动态更新数据源配置,以便在应用运行时动态更改数据库连接信息,而无需引入Spring Cloud。我们将讨论必要的依赖、配置步骤和示例代码。
sharding-jdbc2.x核心功能之一就是orchestration,即编排治理,什么意思呢?官方文档介绍--2.0.0.M1版本开始,sharding-jdbc提供了数据库治理功能,主要包括:
其实说到这个问题,有些同学会有疑问,访问同instance 的有那么难吗? 估计用过SQL SERVER ,MYSQL的同学会提出这样的疑问, 而ORACLE的同学则会提出什么同一个instance
在数据库管理系统中,事务是单个逻辑或工作单元,有时由多个操作组成,在数据库中以一致模式完成的逻辑处理称为事务。一个例子是从一个银行账户转账到另一个账户:完整的交易需要减去从一个账户转账的金额,然后将相同的金额添加到另一个账户。
这篇文章主要学习关系型数据库主流的技术栈,我们使用 Docker 快速搭建一个 MySQL 数据库学习环境,通过 MySQL 官方提供的 Workbench 可视化工具的去操作 MySQL (类似要付费的 Navicat)。
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:
原标题:Spring认证|Spring Data JDBC参考文档(内容来源:Spring中国教育管理中心)
该系列将记录一份完整的实战项目的完成过程,该篇属于优化篇第二天,主要负责完成读写分离问题
Trino[1] 是一种支持使用 SQL 访问任意数据源的 SQL 查询引擎,其能够提供更加灵活与高效的查询服务。本章节将简单介绍 Trino 的基本功能与使用场景。
把存于一个库的数据分散到多个库中,把存于一个表的数据分散到多个表中。如果说读写分离是为了分散数据库读写操作压力,分库分表就是为了分散存储压力
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
最近小编时常会收到一些用户的后台留言,比如:“面试”、“2020”、“2020 Java”、“面试题”等等,追溯了下源头,原来就是几周前发布的《Java面试题大全2020版》作祟,在此我也跟大家再说下,需要完整版JAVA面试题大全的,大家可以后台留言以下关键词:“2020版JAVA”、“2020”、“面试题”、“2020 java” (之前关键词过于复杂,发现大家也懒得写
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
Sharding-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。
启动App Server,请求http://127.0.0.1:8080/user/insert
之前的博客文章中,我、描述了如何设置和使用 Spring Data JDBC。我还描述了使 Spring Data
多数据源的事务处理是个老生常谈的话题,跨两个数据源的事务管理也算是分布式事务的范畴,在同一个JVM里处理多数据源的事务,比较经典的处理方案是JTA(基于XA协议建模的java标准事务抽象)+XA(XA事务协议),常见的JTA实现框架有Atomikos、Bitronix、Narayana,Spring对这些框架都有组件封装,基本可以做到开箱即用程度。本文除了分享XA事务方案外,提供了一种新的多数据源事务解决思路和视角。
众所周知Apollo是携程开源的配置中心,所以中文文档也比较完善,因此这里就不过多赘述细节了。本文的主要目的是记录下如何在CentOS8下分布式部署Apollo配置中心。Apollo的功能亮点:
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharing-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。
在前面的博文中,我们已经对SpringBoot的相关基础知识有了深入的了解,不仅知道了什么是SpringBoot,以及如何快速开发一个SpringBoot应用,例如(Spring Boot简介与快速搭建),而且深入的学习了它的自动配置原理,知道了SpringBoot中包含很多的Starter,但是这些Starter我们如何在项目中使用呢?这篇博文,我们重点介绍SpringBoot数据访问相关的内容,不仅仅是简单的整合,而是要明白其中的原理,开始吧。
面试指南系列,很多情况下不会去深挖细节,是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式,所以我默认大部分的东西,作为面试官的你,肯定是懂的。
Orderservice监听新订单队列中的消息,获取之后新增订单,成功则往新订单缴费队列中写消息,中间新增订单的过程使用JTA事务管理,当新增失败则事务回滚,不会往新订单缴费队列中写消息;
需要特别说明的是:当同时进行垂直和水平切分时,切分策略会发生一些微妙的变化。比如:在只考虑垂直切分的时候,被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系,因此你可以按“功能模块”划分表格,但是一旦引入水平切分之后,表间关联关系就会受到很大的制约,通常只能允许一个主表(以该表ID进行散列的表)和其多个次表之间保留关联关系,也就是说:当同时进行垂直和水平切分时,在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分,而是需要更加细粒度的垂直切分,而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合,甚至可以说是完全一致,每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根!这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了(shard的数量会比较多,但是shard里的表却不多),为了避免管理过多的数据源,充分利用每一个数据库服务器的资源,可以考虑将业务上相近,并且具有相近数据增长速率(主表数据量在同一数量级上)的两个或多个shard放到同一个数据源里,每个shard依然是独立的,它们有各自的主表,并使用各自主表ID进行散列,不同的只是它们的散列取模(即节点数量)必需是一致的.
用坚持缔造技术、用指尖敲动未来!愿我们每一次敲动键盘,都能让生活变得更智能、世界变得更有趣!
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎,只是一个类库(即只有一个 jar 文件),可以直接嵌入到应用项目中,不受平台的限制
Hsqldb是一个开放源代码的JAVA数据库,其具有标准的SQL语法和JAVA接口,它可以自由使用和分发,非常简洁和快速的。
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