shardingsphere

监控与调试：性能优化的利器 — ShardingSphere在分布式数据库系统中，监控和调试是确保系统高效运行的关键。ShardingSphere 提供了多种监控和调试工具，帮助开发者实时跟踪和优化性能，识别瓶颈，进行故障排查，从而提升系统的稳定性和响应速度。本文将介绍如何使用 ShardingSphere 提供的监控工具，以及进行性能调试的方法。

分布式 ID 生成策略：应用场景与 ShardingSphere 实现在分布式系统中，分布式 ID（Distributed ID）是一种用于唯一标识各类数据记录的技术，通常用于数据库主键、日志、消息队列等场景。由于分布式系统的特点，各个服务实例通常会在不同的物理节点上进行独立运行，这就导致了如何生成全局唯一的 ID 成为一个核心问题。

芝法酱学习笔记（2.3）——shardingsphere分库分表之前的例子中，我们以一个简化了的销售单报表查询，展示了大数据量查询时，在索引和变量类型层面可以做的一些优化。可我们发现，无论怎么优化，一次查询都要好几秒。这是一个现实问题，只要一个系统用户的业务足够多，运行时间足够长，数据库的单张表中就会存在海量的数据。数据量大到一定程度，无论怎么做性能都会下降。那是否有解决方法呢？最容易想到的，就是分库分表了。其实在这个业务中，第一章已经给出了一个分库的方案，把不同用户放在不同的库中。然而单个用户的数据也可能较大，这时就需要分表了。本节，就介绍市面上最主流的分库分

技术路上的苦行僧

分布式专题(10)之ShardingSphere分库分表实战指南Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统，可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。Apache ShardingSphere 设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角，关注它们之间的协作多于数据库自身。

ShardingSphere-Proxy 连接实战：从 Golang 原生 SQL 到 GORM 的应用在这篇文章《ShardingSphereProxy:快速入门》中，我们介绍了如何通过 Navicat 连接 ShardingSphere-Proxy。

ShardingSphere介绍在任何一个商城或者收单系统中，单库单表或许在项目早期能够支撑，其就无法满足日益增长的用户和订单需求了，于是必须考虑到分库分表。在业界分库分表的框架有很多，比如Mycat、shardingsphere等等，考虑到Shardingsphere已经被收录进apache，作为顶级项目，且一直在更新维护，此次就选择Shardingsphere作为分库分表的底层框架。

战神刘玉栋

《ShardingSphere 联邦查询分析》📢 大家好，我是【战神刘玉栋】，有10多年的研发经验，致力于前后端技术栈的知识沉淀和传播。 💗🌻 CSDN入驻不久，希望大家多多支持，后续会继续提升文章质量，绝不滥竽充数，欢迎多多交流。👍

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IntelliJ IDEA 集成 ShardingSphere-JDBC 访问分库分表众所周知，IntelliJ IDEA 是 Java 领域常用的开发工具之一，IDEA Ultimate（旗舰版）或其他例如 DataGrip 等 Intellij 平台的工具都集成了对数据库的访问能力。

数据库系列: 主流分库分表中间件介绍(图文总结)数据库系列：MySQL慢查询分析和性能优化数据库系列：MySQL索引优化总结（综合版）数据库系列：高并发下的数据字段变更数据库系列：覆盖索引和规避回表数据库系列：数据库高可用及无损扩容数据库系列：使用高区分度索引列提升性能数据库系列：前缀索引和索引长度的取舍数据库系列：MySQL引擎MyISAM和InnoDB的比较数据库系列：InnoDB下实现高并发控制数据库系列：事务的4种隔离级别数据库系列：RR和RC下，快照读的区别数据库系列：MySQL InnoDB锁机制介绍数据库系列：My

Apache ShardingSphere知识点表格总结及配置示例ShardingSphere（之前称为Sharding-JDBC）是一个分布式数据库解决方案，它提供SQL路由、分片、读写分离、弹性伸缩等功能。ShardingSphere官网的文档和示例也非常详细，所以入门以及在项目中实践其实是很简单的。但是很多培训的课程故弄玄虚，把分库分表吹嘘的很难，是很高阶的技能。但实际上ShardingSphere的内容并不是很多，我当初学这个以及实践案例也就一天就差不多掌握了。

ShardingSphere再回首概念：连接：通过协议方言及库存储的适配，连接数据和应用，关注多模数据苦之间的合作增量：抓取库入口流量题提供重定向，流量变形(加密脱敏)/鉴权/治理(熔断限流)/分析等

sharding‐jdbc之分库分表实战数据库分别部署在2个服务，共计6个库，主库3个，从库3个主数据库：店铺主库不拆分：store_db，商品主库拆分2个库：product_db_1，product_db_2

ShardingSphere-SQL 解析 Issue 处理流程这是之前给社区写的 SQL 解析 Issue 的处理流程，可以帮助社区用户快速参与到 ShardingSphere-SQL 解析任务当中。

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基于smilehappiness-framework-base，快速集成ShardingSphere JDBC为什么使用分库分表？随着业务量的增加，单表的数据量非常庞大，查询性能会变得非常差，速度非常慢，分库分表可以很友好的解决这个问题。

Java微服务系列之 ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC🌹作者主页：青花锁 🌹简介：Java领域优质创作者🏆、Java微服务架构公号作者😄 🌹简历模板、学习资料、面试题库、技术互助

Spring Boot整合Sharding-JDBC实现强制路由ShardingSphere使用ThreadLocal管理分片键值进行Hint强制路由。可以通过编程的方式向HintManager中添加分片值，该分片值仅在当前线程内生效。 Hint方式主要使用场景：

Spring Boot整合Sharding-JDBC实现数据脱敏对互联网公司、传统行业来说，数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。

李昂的数字之旅

ShardingSphereJDBC5.4.0支持Nacos配置（SpringCloud版）在ShardingSphere在5.3.0版本之前，我们可以通过依赖shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter模块，在application.yml文件里配置数据库连接信息。再结合spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config，在项目启动时，从Nacos后台动态的拉取数据库配置，实现了配置文件和代码分离，避免了改配置需要重新打包。在5.3.0之后（包含），ShardingSphere由于兼容各个spring版本造成工作量巨大

0101prox-shardingsphere-中间件目前 ShardingSphere-Proxy 提供了 3 种获取方式：这里我们使用Docker安装。

0101读写分离测试-jdbc-shardingsphere-中间件shardingshpere-jdbc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。