- 921. Minimum Add to Make Parentheses Valid 使括号有效的最少添加
- 915. Partition Array into Disjoint Intervals 分割数组
- 932. Beautiful Array 漂亮数组
- 940. Distinct Subsequences II 不同的子序列 II
将单表的字段分成多个表,每个表存储其中一部分字段。
优点:单一表数据量过大,区分大字段、热门字段、冷门字段,降低IO消耗,提高检索效率。
每个表所存在的字段信息一致,根据不同的规则将不同的数据分布到不同的表中。
优点:解决单一表数据量过大,而产生的性能问题。
当都是单表数据过大时,并且各字段都常用,相对推荐使用水平分表
将不同业务类型的表,分到不同的数据库中。
优点:业务数据库数据量过大,降低业务表耦合,提高系统并发性能。
每个数据库的表结构一致,根据不同的规则将不同的数据分布到不同的库中。
优点:解决单库数据量过大,而产生的性能问题。
四种分片方式在实际开发中可以进行多种相应的组合,比如:
根据不同业务系统进行 垂直分库。
根据不同业务系统进行 垂直分库,当单库数据过大时,可以进行水平分库。
根据不同业务系统进行 垂直分库,当单表数据过大时,可以进行水平分表。
根据不同业务系统进行 垂直分库,当单库数据过大时,可以进行水平分库,分库中单表数据过大时,可以进行水平分表。
不进行任何分库,当单表数据过大时,可以进行水平分表。
它定位为轻量级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。
Sharding-JDBC的核心功能为数据分片和读写分离,通过Sharding-JDBC,应用可以透明的使用jdbc访问已经分库分表、读写分离的多个数据源,而不用关心数据源的数量以及数据如何分布,必须事先建立需要进行分库分表、读写分离的数据库。
使用Sharding-JDBC时,程序不需要指定具体的分库或者分表,而有Sharding-JDBC进行底层的操作。
支持范围广:
用于分片的数据库字段,是将数据库(表)水平拆分的关键字段。例:将订单表中的订单主键的尾数取模分片,则订单主键为分片字段。 SQL中如果无分片字段,将执行全路由,性能较差。 除了对单分片字段的支持,ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片。
通过分片算法将数据分片,支持通过=
、>=
、<=
、>
、<
、BETWEEN
和IN
分片。分片算法需要应用方开发者自行实现,可实现的灵活度非常高。
${begin..end}
表示范围区间${[unit1, unit2, unit_x]}
表示枚举值
${
['online', 'offline']}_table${
1..3}
// 最终会解析为:
online_table1, online_table2, online_table3, offline_table1, offline_table2, offline_table3
tb$->{
1..2}_table$->{
1..3}
// 最终会解析为:
tb1_table1,tb1_table2,tb1_table3,tb2_table1,tb2_table2,tb2_table3
// 通过取余的方式,设置分片的后缀,比如,分为:table_1/2/3
则表达式为:table_$->{
id % 3 +1}
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