1.Java如何实现分库分表
2.Springboot系列：整合Shardingjdbc实现分表、分库含项目实践！源码
3.数据库分库分表 ShardingSphere-jdbc5.1.1各种yml和properties配置
4.shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范
5.SpringBoot整合Sharding-JDBC分库分表--(一)分库分表介绍
6.shardingjdbc和tddl的区别

Java如何实现分库分表

       在大型互联网系统中，个包选择MySQL作为业务数据存储时，分库通常会遇到随着数据量增长，源码查询效率下降的个包ostcbinit公式源码问题。当单表行数超过万行或单表容量超过2GB时，分库这表明数据库查询性能将受到影响，源码此时需要对表进行拆分以提高效率。个包常见的分库表拆分方法有两种：垂直拆分和水平拆分。

       垂直拆分是源码将一张大表根据业务属性拆分成多张表，如将用户表中的个包不常用字段拆分到另一张表中，并通过外键关联。分库水平拆分则直接针对数据，源码创建多个数据库实例，个包每个实例上的多张表用于存储数据，以实现数据的均匀分散存储。查询时，系统可根据分表策略直接定位到数据所在表，从而提高查询效率。

       分库分表解决方案中，ShardingSphere-JDBC是一个轻量级的Java框架，它在JDBC层提供额外服务，通过客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，实现完全兼容JDBC和各种ORM框架。要使用ShardingSphere-JDBC进行分表操作，需要先创建分表的数据库表结构，配置分表规则，选择合适的分片算法，并在应用中引入相应的依赖。

       具体实现步骤如下：

       1. **分表实现**：在MySQL数据库中创建张用户表（tb_user_0到tb_user_9），通过JDBC操作执行建表语句。

       2. **依赖引入**：使用Spring Boot + Mybatis-Plus + ShardingSphere-JDBC。在项目的POM文件中，引入相应的ShardingSphere-JDBC依赖。

       3. **实体类和Mapper代码**：编写实体类和Mapper接口，注意在实体类上添加`@TableName`注解，确保与分表策略逻辑名称一致，口红游戏 源码以便正确匹配路由策略。

       4. **数据源和分表规则配置**：在`application.yml`文件中配置数据源和分表规则，使用ShardingSphere-JDBC提供的核心功能实现自动分表。

       5. **测试与验证**：执行插入与查询操作，测试数据的均匀分布以及查询效率的提高。注意在查询时，应指定分表字段，以实现直接定位到表中，提高查询速度。

       在分库分表过程中，选择合适的字段进行拆分至关重要。同时，可以自定义分表策略，以满足特定业务需求，例如实现取模算法。ShardingSphere-JDBC提供了多种内置分片算法，包括UUID和雪花算法，其中雪花算法能保证主键生成的唯一性和有序性，适用于分布式环境。

       为了确保生成的雪花算法主键在不同进程中不重复且有序，需要合理配置worker-id、最大抖动上限值和最大容忍时钟回退时间。多节点部署时，可以通过IP地址的一部分来动态生成worker-id，避免重复。

       通过ShardingSphere-JDBC实现分库分表，能够有效提升数据库查询性能，适应大型互联网系统的数据管理需求。

Springboot系列：整合Shardingjdbc实现分表、含项目实践！

       使用分库分表的目的在于提高数据库的性能，尤其是在数据量较大的情况下。《阿里开发手册嵩山版》中提到，当数据量达到w~w的查询时，查询速度会变慢，此时便需要考虑分库和分表。分库分表有两种方式：垂直分片和水平分片。垂直分片是暗黑hackmap 源码指将一个大表拆分成多个小表，例如将大订单表拆分为多个表；而水平分片则是将同一张表按照特定规则拆分成多个相同的表，常见的是按照时间或者ID取余进行拆分。ShardingSphere是较为知名的分库分表工具，适用于多种应用场景，包括Java同构、异构语言、云原生等。

       Apache ShardingSphere由JDBC、Proxy和Sidecar（规划中）组成，它们可以独立部署，也可以混合部署。该工具提供基于数据库作为存储节点的增量功能，适用于多种应用场景。

       在实战中，首先需要创建SpringBoot项目，并引入所需的依赖。整合MyBatis和ShardingJDBC，创建表时，按照需求将表按照水平方式进行拆分，如创建4个表，分别为order_info_0、order_info_1、order_info_2和order_info_3。

       接下来，需要创建Entity、Mapper和Mapper.xml等文件，并在application.yaml中配置ShardingJDBC。编写测试类和测试方法，包含插入、删除、修改、查询所有数据和分页查询等功能。插入条数据时，会自动生成雪花ID并根据ID进行取余插入不同的表；删除数据时，会使用ID进行取余后路由到相应表进行删除；修改数据、查询单个数据和分页查询等功能也遵循类似规则。分页查询时，ShardingJDBC会先将每个表执行一次查询，源码下载论坛再进行排序和归并，确保查询结果的正确性。

       在处理过程中可能会遇到一些问题，如ClassNotFoundException：com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource，这可能是因为依赖未正确导入。解决方法是检查依赖是否完整，并确保其版本兼容。在运行项目时，如果遇到Failed to determine a suitable driver class问题，可以通过添加yaml配置来解决。

       在实战中，通过ShardingJDBC可以实现高效的分库分表操作，提升数据库的查询性能。后续章节将探讨如何解决排序问题，以及可能的替代方案，如禁止跳表或者结合ES实现搜索引擎处理。

数据库分库分表 ShardingSphere-jdbc5.1.1各种yml和properties配置

       本文讨论数据库分库分表策略以及使用ShardingSphere-jdbc5.1.1配置实现的步骤。分库分表是提升数据库性能的有效手段，涉及读写分离、垂直分片和水平分片。

       首先，读写分离能有效提高数据库并发处理能力，通过配置不同的数据源来实现读写分离。

       接着，数据垂直分片是按照数据属性进行分库，适用于数据模型和业务逻辑较为固定的场景。

       水平分片则是一种更为灵活的分库策略，将数据按照一定规则分散至多库，适用于数据量庞大且业务需求频繁变化的场景。

       在进行水平分表时，需要考虑分表算法和分表策略。ShardingSphere支持多种分表算法，包括但不限于HASH_MOD、inline等，并提供配置选项来指定分表规则。

       配置步骤如下：首先，配置数据源，定义数据源名称，c y源码指定连接驱动和URL。其次，配置分库策略，指定所需使用的数据源，并设置SQL打印选项。接着，自定义表的分片算法，选择合适的分片方式和参数。针对特定表，配置分片规则，包括指定实际数据节点、分片算法名称和匹配插入表的规则。

       总之，通过精心设计的分库分表策略和ShardingSphere的配置选项，可以有效提升数据库的读写性能和并发处理能力，满足大规模数据处理和高并发访问需求。

shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范

       JDBC规范提供一套标准，让不同数据库厂商遵循统一接口操作数据库，从而简化应用程序开发。shardingsphere兼容此规范，通过重写接口实现兼容。

       基于JDBC规范，shardingsphere采用适配器模式重写DataSource、Connection、Statement、ResultSet等关键接口，构建了一套完整的实现方案。适配器模式确保了shardingsphere能够以与JDBC规范一致的方式操作数据库，同时支持分库分表功能。

       shardingsphere中，JdbcObject接口代表JDBC规范中的核心接口，包括DataSource、Connection、Statement等。通过包装器接口Wrapper以及其子类WrapperAdapter，shardingsphere实现了适配器模式，重写了这些接口的方法，同时保留了与JDBC规范的兼容性。

       AbstractUnsupportedOperationJdbcObject和AbstractJdbcObjectAdapter作为抽象类，分别用于实现部分和全部接口方法。ShardingIdbcObject继承自AbstractJdbcObjectAdapter，包括ShardingDataSource、ShardingConnection、ShardingStatement等对象，这些对象都采用适配器模式重写JDBC规范接口，确保与JDBC规范无缝衔接。

       以ShardingDataSource为例，其构造过程通过ShardingDataSourceFactory创建ShardingDataSource对象，将数据源、分库分表规则和属性等信息整合，同时初始化运行时上下文和静态代码块加载路由、SQL重写、结果集引擎等组件。ShardingDataSource内部的WrapperAdapter类维护方法调用信息，通过recordMethodInvocation和replayMethodsInvocation方法记录和回放方法调用。

       AbstractDataSourceAdapter作为数据源适配器的抽象类，封装公共属性和方法，减少重复代码。此类中的dataSourceMap和databaseType属性分别保存数据源信息和数据库类型，getRuntimeContext方法用于获取分库分表的运行时上下文。

       综上所述，shardingsphere通过适配器模式重写JDBC规范接口，实现了与JDBC规范的兼容性。不论使用sharding-jdbc还是原生JDBC，操作数据库的方式和流程保持一致，只是在实现细节上支持了分库分表功能，为开发者提供了一种灵活且高效的数据库管理方案。

SpringBoot整合Sharding-JDBC分库分表--(一)分库分表介绍

       SpringBoot整合Sharding-JDBC分库分表--(一)分库分表详解

       随着业务的迅速增长，数据库的负载压力剧增，性能瓶颈开始显现。这主要是因为关系型数据库的单机存储和处理能力有限，当数据量超过一定规模，即使优化索引和增加从库，性能也会显著下降。

       应对策略主要有两个方案：一是提升硬件资源，如增加存储和CPU，但这成本高昂且效果有限；二是采用分库分表策略，将数据分散到多个数据库和表中，减轻单个数据库的负担。分库分表旨在通过数据的分解，使每个数据库和表的数据量减少，提升整体性能。

       分库分表方式有四种：垂直分表和分库，以及水平分库和分表。垂直分表将表按字段拆分，常用字段和不常用字段分开，可以减少IO争抢，提高查询效率。垂直分库则按照业务逻辑将表分布在不同的数据库，进一步分散压力。水平分库是根据业务需求将数据分布在不同服务器，如商品库根据店铺ID拆分。水平分表则是在同一数据库内，将表拆分成多个，按商品ID进行划分。

       然而，分库分表也带来了一些挑战，如事务一致性问题、跨节点查询复杂性、主键避重和公共表的处理。例如，数据分布式后可能导致事务处理的复杂性提升，以及跨库的查询和排序操作需要更复杂的逻辑。此外，需要设计全局唯一主键来解决跨库重复问题。

       Sharding-JDBC，由当当网开发的开源分布式数据库中间件，简化了开发者在分库分表方面的操作。它是一个轻量级框架，兼容JDBC，提供数据分片和读写分离功能，使得应用程序能够透明地操作分布式数据库，无需关注底层的细节。通过Sharding-JDBC，可以简化应用对复杂分库分表策略的处理，提高开发效率。

shardingjdbc和tddl的区别

       shardingjdbc是当当网的内部分库分表中间件，目前已经开源，可以在github中进行获取，而TDDL则是阿里内部的分库分表中间件，目前尚未开源，本质上都是JDBC的一种分装。详细见下图

SpringBoot 2 种方式快速实现分库分表，轻松拿捏！

       大家好，我是小富～

       （一）好好的系统，为什么要分库分表？

       （二）分库分表的 条法则，hold 住！

       本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章，本文将为您介绍ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成，以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。

       一、什么是 ShardingSphere？

       shardingsphere 是一款开源的分布式关系型数据库中间件，为 Apache 的顶级项目。它由 sharding-jdbc 和 sharding-proxy 两个独立项目合并而成，支持多种数据库和ORM框架。

       二、为什么选 ShardingSphere？

       ShardingSphere 作为分布式数据库中间件，支持分库分表、读写分离、事务管理等功能，与市面上其他分库分表工具相比，它在整体性能、功能丰富度以及社区支持等方面表现突出。

       三、ShardingSphere 成员

       ShardingSphere 的核心组件为sharding-jdbc 和 sharding-proxy。sharding-jdbc 提供基于 JDBC 的分库分表功能，sharding-proxy 则是基于 MySQL 协议的代理服务，实现透明的分库分表功能。

       四、快速实现

       使用sharding-jdbc 实现分库分表。通过YML配置和纯Java编码两种方式，快速实现分库分表功能。sharding-jdbc 适用于简单场景，无需额外环境搭建。

       准备工作包括数据库和表拆分规则的明确、JAR包引入以及YML配置文件的添加。YML配置方式可实现分库分表，配置包含多数据源信息、分片规则、数据库连接等。

       JAVA 编码实现分库分表，通过ShardingSphere API配置分片规则和数据源。对比YML配置，JAVA编码方式更加灵活，适用于二次开发和扩展。

       五、总结

       本文介绍了ShardingSphere的基本特性和架构组成，通过YML配置和Java编码方式快速实现分库分表。下期文章将深入探讨分库分表的默认分片策略、广播表和绑定表等关键概念。

. ShardingSphere-JDBC 分库分表

       ShardingSphere是一个开源的分布式数据库解决方案，特别关注于简化配置，支持「分库分表」和「读写分离」。它提供了两种主要的解决方案：ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy，本文主要讲解前者。

       ShardingSphere-JDBC是基于JDBC协议的中间件，适用于所有使用JDBC API连接的关系型数据库。它通过拦截并根据预先配置的分片规则，将数据库访问请求路由到正确的数据分片，对开发者来说，它透明地处理了分布式数据库的复杂性。

       为了演示，首先创建sharding_0和sharding_1两个数据库，并在pom.xml中添加ShardingSphere-JDBC的5.4.0版本依赖。配置文件如application.properties中，需要指定数据库驱动和sharding.yaml的路径。sharding.yaml配置了数据库连接信息和分片规则。

       举例来说，在Controller中，CompanyController、PermissionController和ProductController分别调用id-service生成企业、权限和商品的唯一id。leaf_alloc表用于初始化分片规则，通过OpenFeign调用id-service获取id。测试时，观察到企业id为偶数的存储在sharding_0，奇数的在sharding_1，商品和权限则根据companyId和company_id的取模规则进行分库。

       尽管ShardingSphere-JDBC要求每个应用服务都配置，增加了开发者的负担，但因为是直接连接数据库，它消除了代理数据库可能带来的风险。下文将介绍使用ShardingSphere-Proxy实现分布式数据库的代理模式，代码示例可在gitee和github上找到，关注微信公众号「小虎哥的技术博客」以获取更多技术分享。

分库分表ShardingSphere之ShardingJDBC

       ShardingSphere的组件中，ShardingJDBC扮演了客户端分库分表的关键角色，它的主要功能是实现数据的智能分布和读写分离。通过集成ShardingJDBC，开发者能够无缝地使用标准的JDBC接口访问那些已经经过分片和读写分离处理的多个数据源，无需过多关注数据源的具体数量或分布策略。

       ShardingJDBC的核心概念之一是其分片算法，ShardingSphere提供了五种策略供选择。其中，最常见的策略是基于单个分片键的标准分片，通过配置shardingColumn来指定分片依据。对于更复杂的场景，支持多分片键的复杂分片策略，允许用户指定多个分片列，以适应不同的业务需求。

       然而，Hint分片策略并非完全依赖SQL解析，它可以直接绕过解析过程，对于某些复杂查询可能带来更好的性能，但要注意，这种策略在使用时存在严格的限制。Hint强制路由的灵活性可能导致SQL语句支持的脆弱性，即使在ShardingSphere框架的协助下，对SQL的支持仍需要谨慎处理。