分库分表

ShardingSphere分库分表实战有关分库分表的介绍说明，参考下面文章：https://blog.csdn.net/liangmengbk/article/details/155918663?spm=1001.2014.3001.5501

MySQL数据库分库分表介绍当数据海量时，数据库的压力很大，会成为系统运行的瓶颈。从数据库角度入手改造，那就涉及到分库分表。分库是将原来在一个数据库实例上的不同库，拆开，变成多个数据库实例。举例：

Sharding-JDBC小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库：

【分布式利器：分布式ID】7、分布式数据库方案：TiDB/OceanBase全局ID实战上一篇的中间件方案适合复用现有Redis/ZooKeeper的场景，但如果你的系统已经部署了分布式数据库（如TiDB、OceanBase），就没必要再引入其他方案了——分布式数据库原生支持“全局自增ID”，底层通过分布式协议（如Paxos、Raft）保证唯一性和有序性，无需额外开发，无缝集成业务。本文详解TiDB和OceanBase的全局ID实现，帮你快速落地核心业务的分布式ID。

【分布式利器：分布式ID】6、中间件方案：Redis/ZooKeeper分布式ID实现上一篇的UUID方案适合无依赖场景，但如果你的系统已经部署了Redis（缓存）或ZooKeeper（服务注册中心），没必要再引入雪花算法、号段模式等新方案——直接复用现有中间件就能实现分布式ID，减少系统依赖和维护成本。本文详解Redis和ZooKeeper的分布式ID实现方案，附实战代码，帮你快速复用现有组件落地。

【分布式利器：分布式ID】5、UUID/GUID方案：无依赖实现，优缺点与场景选型上一篇的雪花算法适合超高并发、有序需求的场景，但有些业务不需要ID有序（如用户Session ID、文件ID、临时令牌），此时引入雪花算法反而“过度设计”。今天的“UUID/GUID方案”完美适配这类场景：无需依赖数据库、中间件，本地直接生成，实现极简，且理论上永不重复。本文详解UUID的版本区别、实战用法、存储优化和避坑点。

没有bug.的程序员

ShardingSphere 与分库分表：分布式数据库中间件实战指南千万级数据表的典型问题：单库单表的限制分析：业务数据增长模型：整体架构图：路由算法核心流程：YAML 配置方式：

分布式专题——10.2 ShardingSphere-JDBC分库分表实战与讲解下面实现一个分库分表案例，将一批课程信息分别拆分到两个库，四个表中：需提前准备一个 MySQL 数据库，并在其中创建 Course 表。Course 表的建表语句如下：

分布式专题——10.4 ShardingSphere-Proxy服务端分库分表ShardingSphere-Proxy 是 ShardingSphere 提供的服务端分库分表工具，定位是“透明化的数据库代理”。

分布式专题——10.5 ShardingSphere的CosID主键生成框架来看一个案例；将 course 表数据分到两个库（m0、m1），每个库两张表（course_1、course_2），共四个分片；

分布式专题——10.1 ShardingSphere介绍官网：Apache ShardingSphere；Apache ShardingSphere 是一款分布式 SQL 事务和查询引擎，能通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力，对任意数据库进行增强，并非直接做数据存储，而是整合其他数据库产品，定位为 “Database plus”；

分布式专题——10.3 ShardingSphere实现原理以及内核解析当往 ShardingSphere 提交一个逻辑SQL后，ShardingSphere 到底做了哪些事情呢？首先要从 ShardingSphere 官方提供的这张整体架构图说起：

鼠鼠我捏，要死了捏

大规模系统中的分库分表原理深度解析与性能优化实践指南在互联网、电商、社交、金融等大规模在线系统中，单库单表随着业务数据增长、并发请求激增，很容易出现以下瓶颈：

ShardingJDBC实战指南数据库是一个应用中最为核心的价值，之前我们学习过很多对sql的调忧，但是互联网应用越来越大，数据库会频繁的成为整个应用的性能瓶颈，而传统的SQL调优也无法处理海量数据。

一叶飘零_sweeeet

从 0 到 1 攻克订单表分表分库：亿级流量下的数据库架构实战指南想象一下，你负责的电商平台在经历了几个双十一后，订单系统开始频繁出现问题：数据库查询越来越慢，甚至在高峰期出现超时；运维团队每天都在抱怨数据库服务器负载过高；营销部门的数据分析报告总是延迟，因为全表扫描需要数小时。

10亿订单分库分表场景痛点：某电商平台的MySQL订单表达到7亿行时，出现致命问题：核心矛盾：关键认知：当单表数据量突破5000万行时，就该启动分库分表设计预案。

亭台烟雨中

简单实现shardingSphere + MybatisPlus分库分表2025新建两个库、分别建四张表在resource目录下新建两个文件：

分库分表的取舍水平分表在解决单表数据量过大、提升查询性能和扩展性方面有显著优势，但其缺点主要集中在跨分片操作复杂性、数据分布不均、事务一致性挑战、扩展性限制以及维护成本上升。因此，在实施水平分表时需谨慎设计分片策略（如选择合适的分片键、采用一致性哈希等），并结合垂直分表、缓存、读写分离等方案综合优化系统架构。

海量聊天数据处理：基于Spring Boot与SharingJDBC的分库分表策略及ClickHouse冷热数据分离随着互联网应用的快速发展，每天产生的聊天记录数量级已经达到了惊人的程度。以2000万条/天为例，一年下来就是大约7.3亿条记录。如此庞大的数据量给数据库的设计和管理带来了前所未有的挑战。本文将探讨如何使用SharingJDBC整合Spring Boot技术来实现合理的分库分表策略，并结合大数据同步工具将数据存储至ClickHouse中进行冷热数据分离。

红豆和绿豆

分库分表中间件开源根据你的需求，以下是一些可以实现分库分表功能的中间件，这些项目可以帮助你管理分布式数据库环境中的数据分片和路由：