尚硅谷-ShardingSphere

分庫分表重點還是在於數據一致性，主從複製和庫表管理底層原理，本質上根據配置文件入不同庫，入不同表還是很簡單的。

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🔥1. 基本概念

1.1. 基本名詞

1.1.1 ShardingSphere

​ 分佈式數據庫中間件

1.1.2 產生場景

​ 由於數據量不斷增大，原始可以使用硬件優化，現在需要增加分庫分表

​ 分庫分表分爲垂直切分和水平切分

1. 垂直切分
 	1. 垂直分表：同一張表拆分字段存入不同表
 	2. 垂直分庫： 不同業務表存入不同業務的數據庫

2. 水平切分
 	1. 水平分表：可以根據id拆分表數據導不同表中
 	2. 水平分庫：表數據水平存到不同數據庫中，避免請求打到同一個庫中。不同庫中庫表結構都是一樣的

1.1.3 場景變遷

1. 數據庫設計的時候考慮垂直分庫、垂直分表
1. 數據量增加，優先考慮緩存、讀寫分離、索引、數據庫硬件、數據庫選擇等方式解決，實在解決不了了再考慮水平分庫分表

​ 但存儲幾個問題：不同服務器數據庫之間如何管理

1.2 基本使用

1.2.1 Sharding-JDBC

​ 用於數據分片和讀寫分離，操作不同數據庫的表，並不是分庫分表

1.2.1.1 水平分表

1. 導入shardingshpere、druid依賴包

2. 把原始spring.datasource刪除，使用sharding-datasource的properties配置文件

3. 配置bean的覆蓋策略

   spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
   

4. 後續就能實現原始代碼也能正常CRUD，course_1, course_2的插入和查詢採用分片策略進行查詢與插入

1.2.1.2 垂直分庫、公共表（略）

1.2.1.3 讀寫分離（略）

​ 就是主寫從讀，從數據庫通過讀取binlog實時把數據拉取過來

1.2.2 Sharding-Proxy

​ 數據庫代理端

1.3 個人小結