通过ShardingAlgorithm的实现，可以进一步发现分片策略的灵活和强大；可以实现一致性hash算法、按时间分片算法、以及mod算法等； 更进一步，可以对同一个表按业务需求实现不同的分片算法，比如原来按年分片的业务表，比如随着业务量的扩展，需要提高分片频率， 可是又不想进行大量历史数据 ...

本例主要参看官方的配置进行作业，实现简单的mod算法分库分表，对于分库分表的理解比较合适。 生产环境上建议自定义分库分表用算法（下一篇随笔介绍）。 1）关键部分的pom依赖： 2）关键yml配置: 2.1）数据源：6个数据源，两个集群，分别为1主 ...

这次在上一篇的基础上，这次用到4个库，将库db0、db1各增加一个从库dbS0\dbS1 四个库再执行脚本： -- ------------------------------ Table ...

ShardingSphere实现分库分表 有关分库分表前面写了四篇博客: 1、分库分表(1) --- 理论 2、分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3、分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 ...

1. 前言 ShardingSphere-JDBC 是 Apache ShardingSphere 的第一个产品，也是 Apache ShardingSphere 的前身。 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 ...

ShardingSphere定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 ​ 代码实现 ...

ShardingSphere实现分表 有关分库分表前面写了三篇博客: 1、分库分表(1) --- 理论 2、分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 3、分库分表(3) ---SpringBoot + ShardingSphere实现读写分离 这篇博客 ...

前言 实战背景介绍 背景描述 刚开始我们的系统只用了单机数据库 随着用户的不断增多，考虑到系统的高可用和越来越多的用户请求，我们开始使用数据库主从架构 当用户量级和业务进一步提升后，写请求越来越多，这时我们开始使用了分库分表 遇到的问题 用户请求量太大 ...