Mybaits springboot有哪些分庫分表插件推薦？你可以通過Spring Boot·邁巴蒂斯·JDBC實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫和表的共享。Harding-jdbcsharding-JDBC:定位為輕量級s

Mybaits springboot有哪些分庫分表插件推薦？

你可以通過Spring Boot·邁巴蒂斯·JDBC實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫和表的共享。

Harding-jdbcsharding-JDBC:定位為輕量級spring mvc，它在Java的JDBC層提供附加服務。它使用客戶端直接連接數(shù)據(jù)庫，以jar包的形式提供服務，不需要額外的部署和依賴。可以理解為增強的JDBC驅動，完全兼容JDBC和各種ORM框架。

它適用于任何基于Java的ORM框架，如JPA、Hibernate、MyBatis、Spring JDBC模板或直接使用JDBC。它基于任何第三方數(shù)據(jù)庫連接池，如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid、HikariCP等。支持任何實現(xiàn)JDBC規(guī)范的數(shù)據(jù)庫，如MySQL、Oracle、SQLSever和PostgreSQL，以及任何遵循SQL92標準的數(shù)據(jù)庫。Sharding-jdbc架構ShardingSphere-JDBC采用去中心化架構，適用于Java開發(fā)的高性能輕量級OLTP應用。

功能數(shù)據(jù)碎片化:子庫子表，讀寫分離，分布式主鍵；分布式交易；XA強一致事務，靈活事務；數(shù)據(jù)庫治理；配置動態(tài)、熔斷和禁用，以及呼叫鏈路跟蹤；子庫、子表的方法有縱向子表、縱向子庫、橫向子表、橫向子庫。

豎表拆分:將一個寬表的字段根據(jù)訪問頻率的原則和是否是大字段拆分成多個表，可以使業(yè)務清晰，提高一些性能。拆分后，從業(yè)務角度盡量避免聯(lián)查，否則性能得不償失。垂直庫分類:根據(jù)業(yè)務耦合對多個表進行分類，分別存儲不同的庫。這些庫可以分布不同的服務器，使得訪問壓力由多臺服務器承載，大大提高了性能，提高了整體架構的業(yè)務清晰性。不同的業(yè)務庫可以根據(jù)自身條件定制優(yōu)化方案。但是它需要解決跨庫帶來的所有復雜問題。橫向數(shù)據(jù)庫分離:將一個表的數(shù)據(jù)(按數(shù)據(jù)行)分成幾個不同的數(shù)據(jù)庫，每個數(shù)據(jù)庫只有這個表的部分數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)庫可以分布在不同的服務器上，這樣就使得訪問壓力由多個服務器來承擔，大大提高了性能。它不僅要解決跨數(shù)據(jù)庫帶來的所有復雜性問題，還要解決數(shù)據(jù)路由問題。水平表拆分:將一個表的數(shù)據(jù)(按數(shù)據(jù)行)拆分成同一個數(shù)據(jù)庫中的多個表，每個表只有這個表的部分數(shù)據(jù)，可以稍微提高性能，它只是作為水平數(shù)據(jù)庫的補充優(yōu)化。一般來說，在系統(tǒng)設計階段，要根據(jù)業(yè)務耦合的緊密程度來確定垂直數(shù)據(jù)庫和表的拆分方案。當數(shù)據(jù)量和訪問壓力不是特別大的時候，首先要考慮緩存。、讀寫分離、索引技術等。如果數(shù)據(jù)量非常大并且持續(xù)增長，可以考慮橫向子數(shù)據(jù)庫和橫向子表方案。

介紹mav:請將$ {}更改為實際版本號。

規(guī)則配置ShardingSphere-JDBC可以通過四種配置:Java、YAML、Spring Namespace和Spring Boot啟動器。開發(fā)人員可以根據(jù)場景選擇合適的配置方法。

創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)源，通過ShardingSharedTasource工廠和規(guī)則配置對象獲取ShardingSharedTasource。這個對象是從JDBC的標準DataSource接口實現(xiàn)的，可以用于原生JDBC開發(fā)或者使用ORM類庫，比如JPA和MyBatis。

官方中文文件:

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