WebbSharding-JDBC 定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务，所以说它是一款属于 应用层依赖类中间件 。 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需 … Webb14 juli 2024 · Sharding-JDBC 配置步骤如下： 1. 导入依赖：在项目的 build.gradle 或者 pom.xml 文件中加入 Sharding-JDBC 的依赖。 2. 配置数据源：配置主从数据源以及分片 …
基于Sharding-jdbc + 编排治理，实现实时改变分表规则动态分表
Webbsharding-jdbc+mybatis-plus 快速实现分库分表 在开发过程中经常会遇到数据量过大，再除了缓存之外，可以对数据库进行分库分表。 本文主要描述快速实现基于 sharding-jdbc进行分库分表配置。 以及在配置过程中踩到的一些坑。 版本： springboot: 2.4.1 mybatis-plus-boot-starter: 2.2.0 sharding-jdbc-spring-boot-starter: 4.1.1 druid: 1.2.4 官 … Webb3 nov. 2024 · sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略，还蛮简单的 上文 《快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC （必修课）》 中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念，还搭建了一个简单的数据分片案例，但实际开发场景中要远比这复杂的多，我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 > 、 < 、 between and 、 in 等，来选择对应数据分片策略。 往下开展前先做个 … smackdown commentators 2021
Sharding-JDBC 实战（史上最全） - 掘金 - 稀土掘金
Webb5 mars 2024 · 假如我们用sharding-jdbc分了15张表，之后业务需要扩展到20张表，那问题就来了，之前根据order_id取模15后的数据分散在了各个表中，现在需要重新对所有数据重新取模20来分配数据，工作量太大，有没有更好的方法呢？ 答案是有的：一致性hash。 先了解下一致性hash, 例子中四个节点一般都是用节点前缀 +（ip+端口）.hahcode%n作为 … WebbSharding-JDBC业务场景 所有测试场景共分为以下两大类，其中极限测试测试范围是全部场景，基准测试范围是以下场景： 测试方法 基准测试：服务器资源充足，使用同样的并发线程数量，对比同样的业务场景。 极限测试：服务器资源使用达到极限、TPS不再上升，对比JDBC和Sharding-JDBC分库分表。 测试环境配置 服务器配置 测试过程数据 基准测试 … Webb17 sep. 2024 · 一致性hash势必涉及到数据迁移问题，我们采取的数据迁移方式为定时任务，针对每个数据库在每天夜里全量扫描一次。. 检查是否有数据量超过1000万的表，若 … smackdown dallas tx