水平分表引入jar包<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.0.0-RC1</version></dependency><dependency><gr

在使用Sharding-JDBC进行分库分表时，优化连接数是一个重要的考虑因素。下面是一个关于如何优化Sharding-JDBC分库连接数的简单教程。配置连接池参数：在Sharding-JDBC的数据源配置中，我们可以设置连接池相关的参数来优化连接数。以下是一些常见的连接池参数：minPoolSize：连接池中

背景欢迎来到Java学院，我们学院学员众多，每年都要招收新学员。但是，我们学院并没有“毕业”这一机制，所以年复一年学员的数量就越来越多。咱们学院每年都有一次大考，需要统计所有学员的成绩，并按排名的先后顺序公示给大家。第一年我们招收了1,000名学员。在一年过后，我们的公示栏分为

5系统的实现5.1功能模块的实现5.1教师信息管理如图5.1显示的就是教师信息管理页面，此页面提供给管理员的功能有：教师信息的查询管理，可以删除教师信息、修改教师信息、新增教师信息，还进行了对用户名称的模糊查询的条件图5.1教师信息管理页面5.2办公室管理如图5.2显示

Sharding-JDBC标准模式详解一.为什么要使用标准模式?Sharding-JDBC的标准模式就配置而言比inline模式繁琐多了,那为什么要使用标准模式呢Sharding-JDBC作为ApacheShardingSphere生态中的一款轻量级Java框架，提供了数据分片、读写分离、分布式事务和数据库治理等核心功

Java后端微服务架构下的数据库分库分表：Sharding-Sphere大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！随着微服务架构的广泛应用，数据库层面的扩展性问题逐渐凸显。Sharding-Sphere作为一个分布式数据库中间件，提供了数据库分库分表的能力，帮助开发者解

在MySQL集群架构中有两种主流的集群实现，一种是读写分离，而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。分库分表技术不但是日常工作中用于解决数据库中的数据量会急剧增长，解决单库单表性能瓶颈的一种方案，更是面试中的高频知识点。在阿里巴巴的《Java

一、概念：        Sharding-JDBC是一个在客户端的分库分表工具。它是一个轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。        ShardingSphere提供标准化的数据分片、分布式事务和数据治理功能。二、架构图：ShardingRuleConfiguration可以包含多个Tabl

JAX中文文档（六）原文：jax.readthedocs.io/en/latest/高级教程原文：jax.readthedocs.io/en/latest/advanced_guide.html本节包含更高级主题的示例和教程，如多核计算、自定义操作及更深入的应用示例使用tensorflow/datasets进行简单神经网络训练使用PyTorch数据加载

Springboot集成Shardingsphere-JDBCShardingsphere系列目录：背景调研前提新增依赖分表策略简单分库分表策略垂直分库广播表水平分库(单表)水平分库(多表)水平分表HINT配置逻辑代码自定义分库分表（精准定位+范围查询）配置代码精准定位数据库精准定位+范围查询表代码仓

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  

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>

系统集成即ShardingSphere和Spring框架的集成。ShardingSphere实现两种系统集成机制：命名空间（namespace）机制，通过扩展SpringSchema来实现与Spring框架的集成编写自定义starter组件完成与SpringBoot的集成1基于命名空间集成Spring扩展性角度，基于XMLSchema

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，

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

1、shardingsphere介绍   ApacheShardingSphere是一款分布式SQL事务和查询引擎，可通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对任意数据库进行增强。官方网站地址ApacheShardingSphere2、SpringBoot项目接入2.1、 maven添加依赖<dependency><groupId>org.apach

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

分片流程一、sql解析从3.0.x版本开始，ShardingSphere统一将SQL解析器换成了基于antlr4实现，目的是为了更方便、更完整的支持SQL，例如对于复杂的表达式、递归、子查询等语句，因为后期ShardingSphere的定位已不仅仅是数据分片功能。抽象语法树根据不同数据库方言所提供的字

大家好，我是小富～ShardingSphere实现分库分表，如何管理分布在不同数据库实例中的成千上万张分片表？上边的问题是之前有个小伙伴看了我的分库分表的文章，私下咨询我的，看到他的提问我第一感觉就是这老铁没用过ShardingSphere，因为这个问题在ShardingSphere中已经有了很好的解决方案，接下

1.分区表适用场景：业务简单，单表查询，且都跟时间范围查询相关。数据需要定期清理数据，无需保留全部数据。数据更新频率较低，只有写入操作。优点：查询条件包含分区条件时，可以直接扫描必要的分区。也可以直接指定必要的分区来提高查询效率。聚合查询时，可以很容易地在每个分区上并行

目录概念描述测试验证一、实验环境二、实验认证1、新建个人用户在sharding层还是数据库层1.1sharding和数据库都创建1.1.1修改sharding的参数文件1.1.2在数据库层创建1.1.3用dsg用户连接数据库1.1.4重启sharding+zookeeper1.1.5用dsg用户连接库1.2数据库没有dsg用户1.2.1