ShardingJDBC分库分表配置 #端口 server.port = 56082 #应用名 spring.application.name = shopping #该配置运行环境为本地,dev开发,qas测试,prd生产 spring.profiles.active = local #项目路径l ...
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2020-07-12 16:36:20
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MySQL主从复制不在叙述,以下是mycat的部署过程:从GitHub上下载mycat,此本版是:Mycat-server-1.6.7.51·解压下载好的tar包:tar-xfMycat-server-1.6.7.5-release-20200422133810-linux.tar.gzcdmycatcpschema.xmlschema.xml.bakcpserver.xmlserver.xml.
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2020-07-08 11:42:20
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最近有efcore跨库查询的需求,研究了下colder框架里文档的分库实现,发现并不能完全实现一个接口下的跨库查询请求,只能满足一个业务层构造指定的唯一一个数据库访问接口。 先说下文档是怎么实现的 DbAccessor实现使用多数据库 默认框架会自动注入IDbAccessor作为数据库访问接口,在需 ...
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2020-07-06 22:46:23
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本文目录 一、数据库瓶颈 IO瓶颈 CPU瓶颈 二、分库分表 水平分库 水平分表 垂直分库 垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 非partition key的查询问题 非partition key跨库跨表分页查询问题 扩容问题 六、分库分表总结 七、分库分表示例 一、数据 ...
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2020-07-04 15:26:09
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首先说一下为什么选择MyCat,mysql分表分库的工具还有sharding-jdbc,是jar包的形式集成到项目的,可以相对灵活的配置自定义分片策略(PS:其实大部分业务场景是分片策略越简单越好啊,不会搞那么复杂也不需要太灵活,要不然扩容很麻烦),从架构上考虑感觉不太灵活,依赖与项目,性能负载都是 ...
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2020-07-03 12:17:29
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参考《人人都是架构师》 大型网站几乎时时刻刻都在接收着高并发和海量数据的洗礼,随着用户规模的线性上升,单库的性能瓶颈会逐渐暴露出来,由于数据的检索效率越来越慢,导致生产环境中产生较多的慢速SQL。对于非结构化数据,可以采用将其存储在NoSQL数据中来提升性能,但是重要的业务数据,仍然要落盘在关系型数 ...
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2020-06-29 00:11:53
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主从读写分离 其实,大部分系统的访问模型是读多写少,读写请求量的差距可能达到几个数量级,那么这就是我们所说的主从读写分离。 主从复制的原理这里不再阐述,本人博客里有关于Mysql主从的配置文章,当然里面也介绍了原理。 做了主从复制之后,就可以在写入时只写主库,在读数据时只读从库,这样即使写请求会锁表 ...
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2020-06-25 21:52:59
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1. 索引树高度(1) 表的数据量: 数据量越大,树的高度就会变高,理论上三层索引树的高度最为理想,可以支持百万级别的数据量解决办法: 可以使用分表(横切,竖切),分库,增加缓存,解决数据量大,查询慢 (2) 索引键值过长: 该索引字段存储数据太大,每个叶子节点最大存储16k,超过这个范围会新增加叶 ...
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2020-06-24 20:12:29
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一,shardingjdbc的用途 1,官方站介绍: Apache 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 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据分片、分布式 ...
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2020-06-24 20:09:19
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一、mycat读写分离Mycat的读写分离是建立在Mysq的主从复制的基础上的#修改配置文件schema.xml<?xmlversion="1.0"?><!DOCTYPEmycat:schemaSYSTEM"schema.dtd"><mycat:schemaxmlns:mycat="http://io.mycat/"><schemaname="TESTDB
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2020-06-22 09:24:43
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