Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做？
经过读写分离的优化后，小王可算是轻松了一段时间，读写分离具体的方案请查看这篇文章： Sharding-JDBC:查询量大如何优化？ 可是好景不长，业务发展是在太快了。数据库中的数据量猛增，由于所有表都在一个数据库中，导致服务器本地存储快满了。 从上图我们可以看的出来，由于表的数量较多，每个 ...
原文：Sharding-JDBC实现垂直拆分
参考资料：猿天地 https: mp.weixin.qq.com s wl h LIQUHztVuVbjfsU Q 作者：尹吉欢 当一个项目量增大，数据表数量增多时，就需要对数据表进行垂直拆分，比如：把会员相关的表放到一个库里，订单相关的表放一个库，商品库存的表放一个库里。垂直拆分后，项目中就需要读取多个数据源，根据表不同动态切换数据源进行操作： 垂直拆分的优点：拆分之后业务规划清晰，数据维护简单 ...
2019-12-18 18:18 0 357 推荐指数：
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