前言在当今大数据时代，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈。单一数据库实例往往难以承受如此巨大的负载，从而导致性能下降甚至服务崩溃。为了解决这个问题，分库分表成为了一种常见的解决方案。它将数据分散存储到多个数据库实例或表中，从而有效地提升了系统的容量和性能

1、引入POM<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.1.1</version></dependency>2、修改yml配置spring:sharding

下载依赖这边建议所有的依赖版本都和我同步，因为我被版本冲突折磨了好久...<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.2.1.RELEASE</version>

项目中处理接收设备上报日志需求，上报数据量大，因此对数据进行按日期分表处理。使用技术：ShardingJdbc+rabbitMq+jpa+多线程处理引入所需jar：<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</a

引言本次场景，公司通过shardingjdbc对mysql数据库进行分表，模糊匹配按照createTime，每季度一张表的方式，精确匹配按照creatTime的方式。关于模糊匹配、精确匹配，自行在shardingjdbc官网查看，分表策略等。由于是跟进createTime字段去作为分表的key，那么在执行select、update、delete

注意几个概念：数据源，数据源别名（shardingjdbc的配置会给每个数据源配置别名）db实例（物理概念），逻辑库如果db实例是同一个的话，那么可以只配置一个数据源，通过shardingjdbc的路由策略来路由到具体的逻辑库。这样可以降低db的连接数。  配置了hint的路由策略，但是没有生效，断点

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创建数据库分别创建两个数据库，并在数据库中创建两个相同的表。这里创建的数据库是：shardingjdbc1，shardingjdbc2并在数据库下创建两张表：orders,order\_infoCREATETABLEorders(idINT(11)NOTNULLAUTO\_INCREMENT,customerVARCHAR(50)NULLDEFAULT'0'COLLATE'utf8mb4\_b

spring:shardingsphere:datasource:names:ds-0ds-0:connectionTimeout:500000#连接超时时间type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcejdbcUrl:username:password:driver-class-name:com.mys

1ShardingJDBC是什么Sharding-JDBC是ApacheShardingSphere生态圈中一款开源的分布式数据库第三方组件。ShardingSphere由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar3款相互独立的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，适用于Java

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/528425657最近十年是互联网磅礴发展的十年，IT系统从单体应用逐渐向分布式架构演变，高并发、高可用、高性能、分布式等话题变得异常火热，中间件也在这一时期如雨后春笋般涌现出来，那到底什么是中间件呢？存在哪些类型的中间件呢？同一类型的中间件，我们该

shardingjdbc：轻量级数据库中间层，实现分表分库HikariCP：当下比较火的数据库连接池qiniu-java-sdk：此SDK适用于Java7及以上版本。使用此SDK构建您的网络应用程序，能让您以非常便捷地方式将数据安全地存储到七牛云上。无论您的网络应用是一个网站程序，还是包括从云端（服务端程序）到

分库分表概念垂直角度（表结构不一样，大结构分多个小结构）垂直分表:将一个表字段拆分多个表，每个表存储部分字段好处:避免IO时锁表的次数，分离热点字段和非热点字段，避免

ShardingJdbc怎么处理写完数据立即读的情况的呢？写在前面我本地使用了两个库来做写库（ds_0_master）和读库(ds_0_salve)，两个库并没有配置主从。下面我就使用库里的city表