分库分表的介绍分库分表是一种常见的数据库架构优化手段，主要用于解决单一数据库或单一表的数据量过大、并发读写过高的问题。下面详细介绍几种实现分库分表的方法：垂直拆分（分库）垂直分库：按照业务模块将表拆分到不同的数据库中，每个数据库负责一部分业务。优点：不同业务的数据

1.什么是分库分表？分库分表，是企业里面比较常见的针对高并发、数据量大的场景下的一种技术优化方案，所谓"分库分表"，根本就不是一件事儿，而是三件事儿，他们要解决的问题也都不一样。这三个事儿分别是"只分库不分表”、"只分表不分库"、以及"既分库又分表"。分库分库主要解决的

软件版本Docker：26.1.3Mysql：8.4.0ShardingSphere：5.5.0 分库分表1.Docker创建两个Mysqlservices:mysql:image:mysql:8.4.0ports:-"3306:3306"environment:MYSQL_ROOT_PASSWORD:abc123volumes:-./data:/var/lib/mysql

文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录博客园版为您奉上珍贵的学习资源：免费赠送:《尼恩Java面试宝典》持续更新+史上最全+面试必备2000页+面试必备+大厂必备+涨薪必备免费赠送:《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》，帮你实现技术自由，完成职业升级，薪

文章目录分库分表设计思路hash取模和范围方案最终方案采用hash取模和rang范围两者相结合分库分表设计思路首先分库分表有两种方式，一种是垂直拆分，一种是水平拆分。垂直拆分垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库，就是一微服务

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电

   项目中要使用分库分表来解决上亿数据的存储以及查询问题，最开始使用的是硬编码的方式，根据用户id的hash值做分表，保证同一个用户落在一张表里面。后面有同事说使用shardingsphere有现成的解决方案，于是转成了使用shardingsphere。 首先引入shardingjdbc的pom依赖  

efcore如何优雅的实现按年分库按月分表 efcore如何优雅的实现按年分库按月分表介绍本文ShardinfCore版本本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵适配距离上次发文.net相关的已经有很

先看表结构两个数据库test1,test2每个库有4张sys_user表分别命名sys_user_0-4maven依赖<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>

问：分库分表之后，id主键如何处理？ 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是id咋生成？因为要是分成多个表之后，每个表都是从1开始累加，那肯定不对啊，需要一个全局唯一的id来支持。所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题。 基于数据库的实现方案 数据库自增id

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10几年前，互联网产业蓬勃发展，相比传统IT企业，互联网应用每天会产生海量的数据。如何存储和分析这些数据成为了当时技术圈的痛点，彼时，分库分表解决方案应运而生。当时最流行的Java技术论坛是javaeye，有位淘宝的技术人员分享了一篇分库分表的文章，这篇文章，我反复看了几十遍，想从

背景随着项目的运行很多数据库表数据压力越来越来大，例如（订单，详情等）,数据库压力越来越大，插入查询等操作异常麻烦，我们需要进行一些处理,比如根据业务水平或者垂直分库分表Cobar，阿里B2B团队开源，proxy层方案TDDL，淘宝团队，client层方案Atlas，360开源，proxy层方案Sharding-jdbc，当当

1.分库分表概述工作过程分片规则目录结构配置文件分库分表概述 工作过程 分片规则 目录结构 配置文件分库分表应用注意1.在数据库设计时考虑垂直分库和垂直分表2.数据量增加时，不要马上做水平分割，而是先考虑缓存处理、读写分离、使用索引等方式。如果以上方式不能解决，

业务介绍根据自己简历上的项目，想一个数据量较大业务(请求数多或业务累积大)。达到了什么样的量级(单表1000万或超过20G)。具体拆分策略水平分库，将一个库的数据拆分到多个库中，解决海量数据存储和高并发的问题。水平分表，解决单表存储和性能的问题。需要中间件sharding-sphe

问题：Sharding-JDBC对订单表进行分库分表，16个库，每个库16张表。分片键订单id、用户id。分库规则，对分片键按1000取模再对16取模。分表规则，对分片键按1000取模再对256取模。配置文件如何写，以及ComplexKeysShardingAlgorithm实现代码？ 回答：针对订单表进行分库分表，每个库16张表，分片

来源：https://www.cnblogs.com/405845829qq/p/7552736.html前言公司最近在搞服务分离，数据切分方面的东西，因为单张包裹表的数据量实在是太大，并且还在以每天60W的量增长。之前了解过数据库的分库分表，读过几篇博文，但就只知道个模糊概念，而且现在回想起来什么都是模模糊糊的。今天

分库分表什么是ShardingSphereApacheShardingSphere是一款分布式的数据库生态系统。可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。详细见官网详解什么是ShardingSphere-JDBCShardingSphere-JDBC定位为轻量级Java框架，在Jav

一、为什么要做高并发首先你得知道你当前的项目为什么要做高并发，之前的单体架构为什么不满足你的需求？当前的系统架构已经远远不能满足你的业务需求？当前的系统的并发数已经越来越多，加机器代理已经无法解决此问题？当前系统用户数越来越多，数据量越来越大，数据库极可能在崩的边缘？

分库分表是一种数据库水平拆分的策略，常用的规则有：1.垂直分库：将不同的业务模块或者功能模块分别放在不同的数据库中，每个数据库负责处理特定的业务逻辑。这样可以降低单一数据库的负载压力，并且提高了系统的稳定性和可维护性。2.水平分表：将同一个表按照一定的规则进行拆分，将

数据库读写分离(主从复制)和分库分表在文章开头先抛几个问题：什么是读写分离？解决了什么问题？使用时应该注意什么？会出现什么问题？什么是主从复制？他有什么缺点？我们为什么要分库分表？什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章你一定

大家好，我是小富～前言本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第六篇，书接上文实现三种自定义分片算法。通过自定义算法，可以根据特定业务需求定制分片策略，以满足不同场景下的性能、扩展性或数据处理需求。同时，可以优化分片算法以提升系统性能，规避数据倾斜等问题。在

消息队列的七种经典应用场景 在笔者心中，消息队列，缓存，分库分表是高并发解决方案三剑客。在职业生涯中，笔者曾经使用过ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ这些知名的消息队列。这篇文章，笔者结合自己的真实经历，和大家分享消息队列的七种经典应用场景。1异步&解耦笔

大家好，我是小富～前言本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第五篇文章，我们一起梳理下ShardingSphere框架中的核心部分分片策略和分片算法，其内部针为我们提供了多种分片策略和分片算法，来应对不同的业务场景，本着拿来即用的原则。这次将详细介绍如何在ShardingSpher

参考：https://news.sohu.com/a/566698836_121124376https://www.cnblogs.com/maohuidong/p/17147870.html方向：减少写动作的耗时，提升写动作的并发度1、优化sql，分库分表，提高数据库配置2、线程池 3、本地内存+定时任务 4、MQ 5、代理服务