「水平拆分」 水平拆分又称为横向拆分，应用时有「水平分库和水平分表」两种方式，「解决表中记录过多，缓解单机单库的性能瓶颈和压力问题」。一般谈到的水平拆分主要指的是水平分库。 水平拆分不再像垂直拆分那样将数据根据业务逻辑分类，而是「通过一定的策略将数据分散至多个库或表中，每个库或表仅包含数据的一部分行」。

伴随着业务的不断发展，逐渐由单库单表向分库分表进行发展。在这个过程中不可避免的一个问题是确保主键要的唯一性，以便于后续的数据聚合、分析等等场景的使用。在进行分库分表的解决方案中有多种技术选型，大概分为两大类客户端分库分表、服务端分库分表。例如 Sharding-JDBC、ShardingSphere、 MyCat、 ShardingSphere-Proxy、Jproxy(京东内部已弃用)等等。 在

1.概述 我们都知道随着业务系统的发展和使用，数据库存储的业务数据量会越来越大，逐渐成为了业务系统的瓶颈。在阿里巴巴开发手册中也建议：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。数据库最终都是存储在磁盘上，随着数据量变大，会导致数据操作变得缓慢，无论是计算还是IO，但是话又说回来，单表数据量大就一定要进行分库分

在Java中，有一些常用的技术可用于实现分库分表： 1. ShardingSphere：ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件，提供了完整的分库分表解决方案。它支持基于规则的分片、动态数据源、读写分离等功能，并提供了与多个主流数据库的集成。 2. MyBatis Sharding：MyBatis Sharding是一个基于MyBatis的分库分表中间件。它通过拦截SQL语句并重

MySQL分库分表及自定义路由规则 在大型应用中，为了提高性能和数据存储能力，经常需要将数据分散到多个数据库或多个表中。这种策略被称为“分库分表”。这篇文章将解释MySQL的分库分表策略，并为Java开发者提供一个如何实现自定义路由规则的步骤。 1. 为什么要分库分表？ 当单个数据库的数据量达到一定级别时，性能可能会受到影响。分库分表的优势： 提高性能。 增加存储容量。 分布式事务处理。 提高故障

随着数据量的增长，MySQL 单表数据越来越大，单个机器的磁盘空间不足以存储那么大的数据，此时通常会采用分库分表技术，将单表数据按某种规则分割到多个表中。分库分表可能导致的一个结果是库里同时存在很多表，少则上千，多则上百万，处理这样庞大数量的表，其开销将成为一个新的性能影响因素。 1. MySQL 如何打开和关闭表 当执行 mysqladmin status 命令，通常能看到如下输出： Uptim

一、简介 分库分表的设计和实现方式，在之前的内容中总结过很多，本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力； 不得不提ShardingSphere5文档中描述的两个基本概念： 垂直分片 按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归

作者：王克锋 出处：https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。当数据量过大存储

当我们在开发过程中，遇到了数据量特别大的情况，单一库已经无法处理的时候，我们需要采用分库分表的方式来解决问题。而MyBatis作为一款优秀的ORM框架，也提供了相应的分库分表解决方案。 针对Oracle数据库的分库分表情况，我们可以使用MyBatis提供的多数据源的方式来实现。我们可以配置多个数据源，然后通过路由算法，选择对应的数据源，然后完成对数据的访问。 配置多个数据源时，我们需要先在MyBa

说在前边 今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题。 我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。 其实网上关于分库分表相关的文章很多，但我还是坚持出

在前面的文章中探讨了架构优化的两种方案：冷热分离、查询分离 冷热分离 查询分离 查询分离其实就是利用了非关系数据库的高性能，但是不足之处也很明显：当主数据量越来越多，写操作缓慢；这种问题如何破局？可见任何一种优化方案都不是终的银弹，只有不断的优化演变 这篇文章就来介绍一下解决方案：分库分表，将围绕以下几点介绍： 拆分后的存储选型？ 分库分表的实现思路？ 分库分表的不足？ 拆分后的存储选型？ 在介绍

前言 大家好，我是田螺。我们去面试的时候，几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题，大家看完肯定会有帮助的。 1. 我们为什么需要分库分表 在分库分表之前，就需要考虑为什么需要拆分。我们做一件事，肯定是有充分理由的。所以得想好分库分表的理由是什么。我们现在就从两个维度去思考它，为什么要分库？为什么要分表？ 1.1 为什么要分库 如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候

前段时间把 ShardingSphere 升级到了 5.1.1 版本，奈何官方版本升级太快跟不上速度，这不近又发现了一个 BUG。 问题现象 数据库做了分库分表，在需要查询多表数据进行 merge 的时候发生了一个 NPE 的异常。 Caused by: java.lang.NullPointerException    at 

以下文章来源于捡田螺的小男孩 ，作者捡田螺的小男孩   我们去面试的时候，几乎都会被问到分库分表。 在这里整理了分库分表的15道经典面试题，大家看完肯定会有帮助的。 1. 我们为什么需要分库分表 在分库分表之前，就需要考虑为什么需要拆分。我们做一件事，肯定是有充分理由的。所以得想好分库分表的理由是什么。我们现在就从两个维度去思考它，为什么要分库？为什么要分表？ 1.1 为什么要分库 如果业务量剧增

一开始，开箱即用的 MySQL，一定是企业的。不仅仅因为用的人多，更重要的是生态成熟。要工具有工具，要人有人。对于老板来说，员工看着不爽，可以随时辞退，是一个非常理想的状态。 但是，没有胸怀的老板，干的一定不会长久，因为如果商务会吹、老板会忽悠，业务会飞速发展（虽然现在这种机会比较少了）。对于 MySQL 来说，很快就会遇到问题。 这个时候，就需要一些比只会用 MySQL 级别高一些的人才，来配合

Flink 是一个分布式流处理引擎，可以实现数据库分库分表任务拆分。Flink的分布式处理框架可以实现实时的流处理，同时还支持批处理，可以提供一站式的解决方案，从而使得数据库分库分表任务拆分变得更加容易。Flink可以支持分布式计算，允许用户在多台服务器上运行多个任务，从而实现数据库分库分表任务拆分。 Flink支持分布式数据集（DataSet）和分布式流（DataStream），可以在多个服务器

在现代的移动应用程序或Web应用程序中，数据库是实现程序逻辑的基础。 随着数据规模的增长和用户的增多，单个数据库实例的复杂性和负载一般不得不采取分库技术来解决数据规模和用户规模所带来的瓶颈。 数据分库后，如何在多个数据库之间有效和安全地进行数据跨库传输，就是一个需要解决的重要问题。 一般情况下，基于应用层实现数据跨库传输，需要在应用实现两个数据库之间的大量SQL查询传输，这样会消耗大量系统资源并增

Mycat是一款基于MySQL协议和JDBC驱动的数据管理和分库分表中间件。它支持单库多表数据分均衡、读写分离、数据分片、容灾等功能。这里我们主要探讨Mycat与Oracle的分库方案。 在MySQL中，我们可以将一张表拆分成多张小表，以分散压力和实现读写分离。而在Oracle中，分散表的场景并不常见。Oracle中主要采用分区表实现分库分表，因此Mycat与Oracle的分库方案也主要基于分区表

在使用MySQL数据库查询的过程中，我们常常会遇到查询速度变慢的情况。在这种情况下，我们可以考虑将数据库进行分库或分表，以提高查询速度。 分库指将一个大的数据库分成多个小的数据库，每个小的数据库都包含一部分数据。这样做可以减轻单个数据库的负担，提高单个数据库的查询速度。但是，分库操作需要我们考虑多个数据库之间的数据同步和管理，否则容易出现数据冗余、数据不一致等问题。 相比之下，分表操作则更加容易实

随着业务规模的扩大，数据库所需处理的数据量也不断增加，导致单一数据库面临着压力。这时候我们就需要进行数据库水平分库操作，将数据分散到不同的数据库中，从而提高系统的性能和可扩展性。本文将介绍在ThinkPHP6中如何进行数据库水平分库操作。 一、什么是数据库水平分库？ 数据库水平分库是将一个数据库中的数据分散到多个数据库中的过程。我们可以将数据按照某种规则（比如按照用户ID或时间段）划分到不同的数据