你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架，快速开发了一个NB的系统，上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来。 慢慢地，你的心情开始变差，因为客户和产品的抱怨越来越频繁，抱怨的最多的一个问题就是：系统越来越慢了。 1 常规优化 你组织团队，进行了一系列的优化。 1.1 数据表索引 ...

sharding-jdbc是当当开源的一款分库分表的数据访问层框架，能对mysql很方便的分库、分表，基本不用修改原有代码，只要配置一下即可，完整的配置参考以下内容： View Code 上面的配置，表示T_Order表按user_id进行分成ds_0 ...

首先在pom文件中引入需要的依赖 　　二、新建一个sharding-jdbc.xml文件，实现分库分表的配置 　　这里我简单介绍下一些属性的含义， 　　 <rdb:strategy id ...

Sharding-JDBC 简介 Sharding-JDBC直接封装JDBC API，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本： 可适用于任何基于Java的ORM框架，如：JPA、HIbernate、MYbatis、Spring JDBC Template或者直接使用JDBC ...

Sharding-Jdbc分表分库LogicTable数据分片的逻辑表，对于水平拆分的数据库(表)，同一类表的总称。订单信息表拆分为2张表,分别是t_order_0、t_order_1，他们的逻辑表名为t_order。ActualTable在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中 ...

剧情回顾 前面，我们一共学习了读写分离，垂直拆分，垂直拆分+读写分离。对应的文章分别如下： Sharding-JDBC:查询量大如何优化？ Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做？ 通过上面的优化，已经能满足大部分的需求了。只有一种情况需要我们再次进行优化，那就是单表的数量急剧上升 ...

1）使用场景对于Mysql主从复制实现读写分离来说，可以解决读的扩展性问题。但是写的话，面对庞大的数据量还是集中在Master上，并且Master挂载的slave不可能无限制多，因为slave依赖于Master的能力和负载的限制。因此需要对Master进行扩展来实现海量数据的需要。 2）分表 ...

1.创建两个库，每个库创建两个分表t_order_1,t_order_2 DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1`; CREATE TABLE `t_order_1` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT ...