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[汇总]分库分表经验 0

Database Partitioning&Scaling

[汇总]分库分表经验

Sharding-jdbc教程：Springboot整合sharding-jdbc实现读写分离 Spring Boot集成Sharding-jdbc + Mybatis-Plus实现分库分表 Spring Boot + MyBatis + Druid + PageHelper 实现多数据源并分页 一种基于 MyBatis 框架的分库分表方案！造轮子  

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Database Partitioning&Scaling

[总结]分表分库时机选择及策略

一. 分表 应用场景： 对于大型的互联网应用来说，数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级，并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多，Slave的数量受到Master能力和负载的限制。 因此，需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，以满足高并发访问与海量数据存储的需要！