之前的几篇文章,阿粉已经说了这个SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了水平的分库分表,也是我们在日常的业务中最经常用到的,把数据进行水平分库,比如按照日期分库,按照奇偶性用户ID来水平分库,今天阿粉来说说如何使用 Sharding-JDBC 进行垂直切分表和数据库。
初学者在看到这个问题的时候,可能首先想到的是 MySQL 一张表到底能存放多少条数据?
说实话,这章本来不打算讲的,因为配置多数据源的网上有很多类似的教程。但是最近因为项目要用到分库分表,所以让我研究一下看怎么实现。我想着上一篇博客讲了多环境的配置,不同的环境调用不同的数据库,那接下来就将一个环境用到多个库也就讲了。所以才有了这篇文章。 我们先来看一下今天项目的项目结构,在上篇博客的基础上进行了一定的增改,主要是增加了一个 config 文件,在dao 中分了两个子包mapper1 和mapper2 将原先的UserMapper 移入到了 mapper1 中。好了,开始正文
数据库中间件,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。
MyCAT是一个开源的分布式数据库组件,在项目里,一般用这个组件实现针对数据库的分库分表功能,从而提升对数据表,尤其是大数据库表的访问性能。而且在实际项目里,MyCAT分库分表组件一般会和MySQL以及Redis组件整合使用,这样就能从“降低数据表里数据量规模”和“缓存数据”这两个维度提升对数据的访问性能。
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制,所以这里我们使用mysql的时候,也需要配好主从同步,另外需要建好从库的只读账号
SpringBoot现在是很多很多公司应用的后端框架,因为它搭建快,能更好、更快速的整合其他第三方。那么随着业务的不断扩展,业务量的增加,这时候就会牵扯到分库分表,虽然这个词听起来很熟悉,作为程序员也很容易理解,但是我想应该也有不少读者没接触过分库分表,今天我们不聊如何分库分表,而是聊SpringBoot如何整合多个数据源的事情。也就是如何接入不同的(多个)数据库。
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库,它始终以云原生的基础开发套件为目标。
springboot实战系列暂时先更新到这边,下边是对之前springboot实战文章做一个汇总
今天和大家聊聊分库分表技术,大家面试的时候肯定都有这样的经历,面试官动不动就问分库分表、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。
用户分析系统以用户的心跳数据为依据,统计查询用户的各种情况。心跳数据很多,经过去重,去无效,数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来,为此,分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
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
该文介绍了万达网络科技集团利用 TiDB 实现实时风控平台的技术实践。通过对比 MySQL Galera Cluster、MySQL 主从复制、MySQL Proxy 等方案,作者认为 TiDB 是最适合万达网络科技集团业务需求的数据库。在实时风控平台中,TiDB 的高性能、高扩展性和高可靠性保证了业务的稳定运行,同时简化了业务应用开发和运维,提升了整体效率。
抛开业务逻辑的因素,根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求,有不同的可选路径决定迁移方
陈某的《Spring Cloud Alibaba实战项目》 视频教程已经录完了,涉及到Alibaba的各种中间件、OAuth2微服务认证鉴权、全链路灰度发布、分布式事务实战,戳这里--->Spring Cloud Alibaba 实战 视频专栏 开放订阅~
说到ETL,很多开发伙伴可能会有些陌生,更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位;我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的,现在的项目比较依赖 ETL,可以说是项目中重要的一部分。
分库分表之所以被广泛使用,因为工程相对简单,但分库分表并不仅仅是分片,还是需要考虑如何扩缩容(全量同步、增量同步、数据校验等)。
北冥有 Data,其名为鲲,鲲之大,一个 MySQL 放不下。千万量级的数据,用 MySQL 要怎么存?
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展,扩展指的是分库分表减轻数据库的压力,同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段,而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的,最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
在现在题库架构下,针对新购买的1300W多道数据进行整合,不影响现有功能。由于数据量偏多,需要进行数据的切分
上一篇文章阿粉已经实现了数据库进行分表的操作,而且也成功了,如果有想看的,可以看一下上一天的文章,使用SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了单数据库分表保存数据和查询不同表中的数据。今天我们就来实现一下分库,并且分表,然后同样的执行保存数据和查询数据的操作。
数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题。在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定、查询灵活、兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库。因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题。
在互联网时代,随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大,无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库,都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况,各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上,数据库切分的方案便应运而生。
接上篇,上篇主要是从字段类型,索引,SQL语句,参数配置,缓存等介绍了关于MySQL的优化,下面从表的设计,分库,分片,中间件,NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
《MySQL冲冲冲》是由 IMG 社区和爱可生开源社区联合举办的一款专门针对 MySQL 技术话题的节目,以下是第五期的直播内容。
随着版本不断更迭,ShardingSphere的核心功能也变得多元化起来。最开始Sharding-JDBC 1.x版本只有数据分片功能,到Sharding-JDBC 2.x版本开始支持数据库治理,如注册中心、配置中心等,再到3.x版本推出了Proxy产品,还增加了分布式事务,支持Atomikos、Narayana、Bitronix、Seata,4.x为Apache下的第一个版本,支持了更多种类的数据库,如今已经迭代到5.x版本。
数据分片是指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或者表中以达到提升性能瓶颈以及可用性的效果。数据分片有效手段是对关系型数据库进行分库和分表。分表可以降低每个单表的数据阈值,同时还能够将分布式事务转化为本地事务的。分库可以有效的分散数据库单点的访问量。
文章摘要:当单表数据达到千万以上时,通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了,应该如何应对呢???
分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发。通常分为垂直拆分和水平拆分两种。
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,到现在公众号:程序员小富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。
之前做过一个项目,数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长,存储容量不足。当时采用的措施是
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目,业务核心是物流订单的履约过程,包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上,LCS 依据业务所在的市场不同,应用层分市场部署,并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期,这些不同市场的数据库共用同一套物理集群,共享内存和磁盘空间,在资源上看,是足以应付初期流量的。
在Matrix-web后台管理系统中,使用到了数据库的读写分离技术。采用的开源的Sharding-JDBC作为数据库读写分离的框架。Matrix-Web后台数据库这一块采用的技术栈如下:
随着我们的系统运行,存储在关系型数据库的数据量会越来越大,系统的访问的压力也会随之增大,如果一个库中的表数据超过了一定的数量,比如说mysql中的表数据达到千万级别,就需要考虑进行分库分表;
ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件,提供了分库分表、读写分离和分布式事务等功能。它由两个主要子项目组成:ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy。其中,ShardingSphere-JDBC可直接嵌入Java应用中,通过对JDBC层的封装,实现了分布式数据库实例的透明访问;ShardingSphere-Proxy则是一个独立的MySQL数据库代理,可对MySQL协议进行拦截和解析,实现数据库的水平切分。
背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle、SQL Server 、MySQL、PostgeSQL、MariaDB等,像SQLServer/Oracle 这类数据库在初期可以帮业务搞定很多棘手的事情,我们可以花更多的精力在业务本身的发展上,但众所周知也得交不少钱。 涉及到钱的事情在公司发展壮大以后总是会回来重新审视这个事情的,在京东早期发展的过程中确实有一些业务的数据就是直接存在oracle或者sqlserver中。 后来随着业务的发展以及数据量访问量的
上篇文章我们演示了使用sharding-jdbc进行分库操作的一个小案例, 采用的是inline模式,也就是在yml配置文件中,通过配置分片算法表达式,来进行分片,也简单体验了一下。其实相对来讲还是比较简单的,这些配置也不用背下来,大家只要做好笔记,用的时候,能够根据自己的业务进行套用就行了。当然如果怕记不住,欢迎关注我,或者收藏我的文章,用的时候过来翻翻就可以了。
加锁的方式:自动加锁。查询操作(SELECT),会自动给涉及的所有表加读锁,更新操作(UPDATE、DELETE、INSERT),会自动给涉及的表加写锁。
http://mini.eastday.com/mobile/170809003639242.html
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,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架
互联网高速发展,同时也带来的海量数据存储问题。传统关系型数据库的单库单表已经很难支撑,如何高效存储和访问这些数据,成为业内急需解决的问题。解决思路有两个方向:
表命名的规则分为3个层级,层级之间通过_分割,例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
Sharding JDBC:是一个jar包,使用sharding-jdbc时需要修改代码。 我们在使用的时候,需要引入sharding jdbc的jar包,在配置文件里面写明总共有多少个库,每个库里面的表,每个表的分片规则等信息。
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,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架
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,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架。
温卫斌,就职于中国民生银行信息科技部,目前负责分布式技术平台设计与研发,主要关注分布式数据相关领域。
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