主人公小王入职了一家刚起步的创业公司，公司正在研发一款App。为了快速开发出能够投入市场进行宣传的版本，小王可是天天加班到很晚，忙了一段时间后终于把第一个版本赶出来了。初期功能不多，表也不多，用的MySql存储业务数据。就一个节点，当然每天凌晨有定时备份机

（1）SpringBoot2.2.1+MyBatisPlus+Sharding-JDBC+Druid连接池。<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>. <artifa

# 指定course表的分布情况，配置在哪个数据库，表名称是什么 m1.course_1 m1.course_2

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：。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。将访问频次低的商品描述信息单独存

　　面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。　　通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理能力。　　读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。　　S

分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发。通常分为垂直拆分和水平拆分两种。由于与业务关系密切，目前的分库分表产品均使用水平拆分方式。水平拆分则是根据分片算法将一个库（表）拆分为多个库（表）。目前采用最终一致性的柔性事务居多。综上所述，最

由于与业务关系密切，目前的分库分表产品均使用水平拆分方式。目前采用最终一致性的柔性事务居多。Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后，ddframe系列开源的第3个项目。虽然目前仅支持MySQL，但已有支持Oracle、SQL

分库分表适用场景分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发。通常分为垂直拆分和水平拆分两种。由于与业务关系密切，目前的分库分表产品均使用水平拆分方式。水平拆分则是根据分片算法将一个库（表）拆分为多个库（表）。目前采用最终一致性的柔性事务居

概述读写分离，简单来说，就是将DML交给主数据库去执行，将更新结果同步至各个从数据库保持主从数据一致，DQL分发给从数据库去查询，从数据库只提供读取查询操作。读写分离特别适用于读多写少的场景下，通过分散读写到不同的数据库实例上来提高性能，缓解单机数据库的压

与MyCat不同的是，Sharding-JDBC致力于提供轻量级的服务框架，无需额外部署，底层是对JDBC进行增强，兼容各种连接池和ORM框架。不仅如此还提供分布式事务及分布式治理功能，即将出世的3.X版本可能会提供更加全面的功能。有兴趣的小伙伴们，可以去

持续学习敢于“逃离舒适区”、敢于使用新技术，这样才能让自己具有持续的学习兴趣，促进自己的持续进步。知识收获整理成体系，或者融入自己的知识体系中。可以看出sharding-jdbc作为一个组件集成在应用内，而mycat则作为一个独立的应用需要单独部署，drd

框架介绍Sharding-JDBC 是一个轻量级的关系型数据库中间件，提供分库分表、读写分离和柔性事务等功能。它直接封装 JDBC 协议，可以理解为增强版的 JDBC 驱动，旧代码迁移成本几乎为零。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无 p

率先呈上，千呼万唤的PPT！4月21日，2018 Gdevops全球敏捷运维峰会以成都为起点，拉开了本年度新一轮精彩技术巡演的序幕！峰会当天虽然下着绵绵细雨，但这显然阻碍不了童鞋们对技术学习的渴望，大家都如约而至，热情燃爆会场！据业界预测，2018年可能是

姜伟锋，美利金融融资财务团队JAVA后端技术专家，曾从事于互联网金融P2P、第三方支付相关交易、支付、清结算、账务平台系统相关架构设计、研发工作，目前从事于财务项目相关的工作。今天主要说的是财务平台的数据库架构是怎么演变的、不同阶段的架构是为了解决什么样的

在《“分库分表" ？选型和流程要慎重，否则会失控》中，我们谈到处于驱动层的sharding-jdbc。开源做到这个水平，已经超棒了，不像tddl成了个太监。但还是有坑。不过不能怪框架，毕竟有些sql，只有程序和鬼能懂。以下以3.0.0版本进行描述