sharding jdbc分表分庫實現和配置

# 1.註冊sharding管理的資料庫名稱

sharding.jdbc.datasource.names=ds0
# 2.配置資料庫
sharding.jdbc.datasource.ds0.type=org.apache.commons.dbcp.basicdatasource
sharding.jdbc.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.driver
sharding.jdbc.datasource.ds0.url=jdbc:mysql:
sharding.jdbc.datasource.ds0.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds0.password=123456
# 3.配置分表原則 0..2表示0到2 下面的t_order和sql語句中表名對應
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order_$->
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
#對訂單號進行hash運算 確定資料所在表名
注：sql表名和配置檔案中對應
# 1.註冊sharding管理的資料庫名稱

sharding.jdbc.datasource.names=ds0,ds1
# 2.配置多個資料庫
sharding.jdbc.datasource.ds0.type=org.apache.commons.dbcp.basicdatasource
sharding.jdbc.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.driver
sharding.jdbc.datasource.ds0.url=jdbc:mysql:
sharding.jdbc.datasource.ds0.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds0.password=123456
sharding.jdbc.datasource.ds1.type=org.apache.commons.dbcp.basicdatasource
sharding.jdbc.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.driver
sharding.jdbc.datasource.ds1.url=jdbc:mysql:
sharding.jdbc.datasource.ds1.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds1.password=123456
##分庫策略 根據user_id
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
##對user_id取模 確定資料所在資料庫 偶數id在乙個庫 奇數id在乙個庫
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->
##分庫分表策略
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->.t_order_$->
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
##對訂單號進行hash運算 確定資料所在表名
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_$->
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.key-generator-column-name=order_id
 
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1.gradle構建方式載入依賴包 compile group io.shardingsphere name sharding jdbc core version 3.0.0 2.testsourceconfiguration檔案類配置資料庫 configuration public class t...
分庫分表和sharding jdbc
關係型資料庫在大於一定資料量的情況下效能會急劇下降。在面對網際網路海量資料的情況時,所有資料都存於一張表,顯然很容易會達到資料表可承受的資料量閾值。單純分表雖然可以解決資料量過大導致檢索變慢的問題,但無法解決高併發情況下訪問同乙個庫,導致資料庫響應變慢的問題。所以通常水平拆分都至少要採用分庫的方式,...