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

移动设备在iOS上进行图像分割DeepLabV3原文：pytorch.org/tutorials/beginner/deeplabv3_on_ios.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：JeffTang审阅者：JeremiahChung介绍语义图像分割是一种计算机视觉任务，使用语义标签标记输入图像的特定区域。PyTorch语义图像分割De

作者：天机术士来源：juejin.cn/post/7078228053700116493前言笔者是在两年前接手公司的财务系统的开发和维护工作。在系统移交的初期，笔者和团队就发现，系统内有一张5000W+的大表。跟踪代码发现，该表是用于存储资金流水的表格，关联着众多功能点，同时也有众多的下游系统在使用这张表的

shardingsphere springbootapplication.yml配置 spring:sharding-sphere:datasource:names:mastermaster:type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url:jdbc:mysql:

在使用分表查询时，通常会有一些长度限制需要考虑。特别是在使用哈希分片算法时，可能会有一些限制，例如：分片字段长度限制：如果你选择某个字段作为分片字段，那么该字段的长度可能会受到限制。例如，如果你选择使用哈希值进行分片，通常哈希字段的长度是有限制的。查询语句长度限制：在使用分表查

sharding分表应用笔记（四）——踩坑记录（更新中）目录sharding分表应用笔记（四）——踩坑记录（更新中）1sql语句使用时不带分表关键字段2在事务中触发数据源路由1sql语句使用时不带分表关键字段如果不带分表关键字段，会默认进行全节点域遍历。如果没有预先创建所有的表节点，会报错提示找不

背景公司产品部收到了一些重要客户的需求，他们希望能够依赖独立的数据库存储来支持他们的业务数据。与此同时，仍有许多中小客户，可以继续使用公共库以满足其需求。技术实现方面，此前持久层框架使用的Mybatis-plus，部分业务场景使用到了Sharding-JDBC用于分表，另外，我们的数据库版本控制工

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sharding分表应用笔记（三）——多数据源路由目录sharding分表应用笔记（三）——多数据源路由1背景2配置2.1命名空间配置2.2spring-jdbc路由配置3指定路由3.1自定义注解3.2功能实现3.3用例1背景应用背景：物理数据源只有一个；对于部分数据量大的表实行按月分表处理，其他的表仍然

sharding分表应用笔记（二）——按时间分表策略配置目录sharding分表应用笔记（二）——按时间分表策略配置1背景2配置2.1命名空间配置2.2策略接口实现2.2.1时间精确分片策略2.2.2时间范围分片策略3外部链接1背景应用背景：物理数据源只有一个；对于部分数据量大的表实行按月分表处

背景  Sharding-JDBC配置与分离规则（重点）2.在application.yml中配置读写分离规则server: port:8080spring: shardingsphere:   datasource:     names:       master,slave     #主数据源matser     master:       type:com.alibab