在 MySQL 集群架构中有两种主流的集群实现,一种是读写分离,而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。
分库分表技术不但是日常工作中用于解决数据库中的数据量会急剧增长,解决单库单表性能瓶颈的一种方案,更是面试中的高频知识点。
在阿里巴巴的《Java 开发手册》中规定:当单表的数据超过 500 万,或单表的大小超过 2GB 时,就要考虑分库分表了。那么什么是分库分表呢?
首先来说,“分库分表”不是一个技术,而是两个技术实现,它分为:
Sharding Sphere 相比于 MyCat 来说,它的优势是:
它们的区别如下:
ShardingSphere-JDBC | ShardingSphere-Proxy | |
---|---|---|
支持数据库 | 任意 | MySQL/PostgreSQL |
连接消耗数 | 高 | 低 |
支持语言 | 仅 Java | 任意 |
性能 | 损耗低 | 损耗略高 |
无中心化 | 是 | 否 |
Sharding Sphere JDBC 和 Sharding Sphere Proxy 使用场景分别是啥?ShardingSphere-JDBC 具体实现步骤有哪些?说说它的实现原理?
本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Redis、JVM、并发、并发、MySQL、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、设计模式、消息队列等模块。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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