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数据库分库分表 sharding 系列

本贴最后更新于 2064 天前，其中的信息可能已经斗转星移

随着互联网的发展，数据量也随其产生了大爆发。越来越多的大数据词汇频频入耳，更有越来越多的互联网人投身到“大数据”中去。如今已经有了各种比较成熟的中间件来处理这些大量的业务数据，数据仓库，flink，spark，es...

而传统的mysql数据库也因为数据量的增大遇到越来越多的性能瓶颈，这时候就需要一种解决单库单表的性能瓶颈解决方案--分库分表。

未来，我们将从sharding基本思想、切分策略与实施细则、主键生成、框架与自主开发的考量、多数据源的事务处理、数据库扩容与数据迁移等一系列sharding的核心问题来讨论。

在中间，我会简单介绍一下目前比较流行的开源数据库中间件ShardingSphere的使用。

  • ShardingSphere 初探

在最后，我会结合一个实际业务中的例子，来具体说明，如何进行sharding的操作。

  • 基于 ShardingSphere 现有数据分表实战
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数据库分库分表 sharding 系列

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wangning1018
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    主仓库地址：Hi-Windom/Sillot

    文档地址：sillot.db.sc.cn

    注意事项：

    1. ⚠️ 汐洛仍在早期开发阶段，尚不稳定
    2. ⚠️ 汐洛并非面向普通用户设计，使用前请了解风险
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