.Net下极限生产力之分表分库全自动化MigrationsCode-First##介绍本文ShardinfCore版本x.6.x.x+本期主角:-[`ShardingCore`](https://github.com/dotnetcore/sharding-core)一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵适配目录开始移除静态容器原生efcore集成AbpVNext集成Furion集成WTM开始本次我们的主题就是极限生产力,其他语言望尘莫及的分表分库全自动化MigrationsCode-First加efcore分表分库无感开发还记
1.首先我们需要两台服务器，安装好mysql(版本为8） 2.修改主服务器mysql数据库配置文件 vim/etc/my.cnf [mysql] log-bin=mysql-bin //启动二进制日志 server-id=100 //服务器唯一ID 退出保存以后重启mysql服务：systemctlrestartmysqld 然后进入mysql，创建一个用户，并分配权限 CREATEUSER'xiaoming'@'%'IDENTIFIEDWITH'mysql_native_password'BY'123456';//创建用户 GRANTREPLICATIONSL
1.首先我们需要两台服务器，安装好mysql(版本为8） 2.修改主服务器mysql数据库配置文件 vim/etc/my.cnf [mysql] log-bin=mysql-bin //启动二进制日志 server-id=100 //服务器唯一ID 退出保存以后重启mysql服务：systemctlrestartmysqld 然后进入mysql，创建一个用户，并分配权限 CREATEUSER'xiaoming'@'%'IDENTIFIEDWITH'mysql_native_password'BY'123456';//创建用户 GRANTREPLICATIONSL
1添加依赖org.apache.shardingspheresharding-jdbc-core${sharding.version}2分库分表数选择根据未来两年的业务量，估算两年的业务总量M，单表数据量不能超过N（需要看具体业务场景，字段少的可以适量多一些，可与架构师及部门经验丰富的同事探讨，最大不要超过1000W）;总的分表数量K≥M/N，且K值向上取接近的最小2的次幂。例如业务总量M=10亿，单表数量N≤700W，则M/N≈143，向上取最小的2次幂为：143＜2的8次方=256，故总的分表数量为256。可将分表数设定的尽可能的小，一台服务器存放多个库，业务增长后，磁盘不足时，可将该服务
1添加依赖org.apache.shardingspheresharding-jdbc-core${sharding.version}2分库分表数选择根据未来两年的业务量，估算两年的业务总量M，单表数据量不能超过N（需要看具体业务场景，字段少的可以适量多一些，可与架构师及部门经验丰富的同事探讨，最大不要超过1000W）;总的分表数量K≥M/N，且K值向上取接近的最小2的次幂。例如业务总量M=10亿，单表数量N≤700W，则M/N≈143，向上取最小的2次幂为：143＜2的8次方=256，故总的分表数量为256。可将分表数设定的尽可能的小，一台服务器存放多个库，业务增长后，磁盘不足时，可将该服务
分库分表，是企业里面比较常见的针对高并发、数据量大的场景下的一种技术优化方案，也是一个非常高频的面试题。但是，因为很多人其实并没有非常丰富的分库分表的经验，所以能把这个问题回答得比较好的人其实还挺少的。 那么，本文就来试图把关于分库分表的事情，一次性讲个清楚。 一、分库，分表，分库分表 首先，我们需要知道所谓"分库分表"，根本就不是一件事儿，而是三件事儿，他们要解决的问题也都不一样。 这三个事儿分别是"只分库不分表"、"只分表不分库"、以及"既分库又分表"。 1、什么时候分库？ 其实，分库主要解决的是并发量大的问题。因为并发量一旦上来了，那么数据库就可能会成为瓶颈，因为数据库的连接数是有限
分库分表，是企业里面比较常见的针对高并发、数据量大的场景下的一种技术优化方案，也是一个非常高频的面试题。但是，因为很多人其实并没有非常丰富的分库分表的经验，所以能把这个问题回答得比较好的人其实还挺少的。 那么，本文就来试图把关于分库分表的事情，一次性讲个清楚。 一、分库，分表，分库分表 首先，我们需要知道所谓"分库分表"，根本就不是一件事儿，而是三件事儿，他们要解决的问题也都不一样。 这三个事儿分别是"只分库不分表"、"只分表不分库"、以及"既分库又分表"。 1、什么时候分库？ 其实，分库主要解决的是并发量大的问题。因为并发量一旦上来了，那么数据库就可能会成为瓶颈，因为数据库的连接数是有限
本文从5W1H角度介绍了分库分表手段，其在解决如IO瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时也带来如事务性、主键冲突、跨库join、跨库聚合查询等问题。anyway，在综合业务场景考虑，正如缓存的使用一样，本着非必须勿使用原则。如数据库确实成为性能瓶颈时，在设计分库分表方案时也应充分考虑方案的扩展性，或者考虑采用成熟热门的分布式数据库解决方案，如TiDB。阅读此文你将了解：什么是分库分表以及为什么分库分表如何分库分表分库分表常见几种方式以及优缺点如何选择分库分表的方式 数据库常见优化方案对于后端程序员来说，绕不开数据库的使用与方案选型，那么随着业务规模的逐渐扩大
本文从5W1H角度介绍了分库分表手段，其在解决如IO瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时也带来如事务性、主键冲突、跨库join、跨库聚合查询等问题。anyway，在综合业务场景考虑，正如缓存的使用一样，本着非必须勿使用原则。如数据库确实成为性能瓶颈时，在设计分库分表方案时也应充分考虑方案的扩展性，或者考虑采用成熟热门的分布式数据库解决方案，如TiDB。阅读此文你将了解：什么是分库分表以及为什么分库分表如何分库分表分库分表常见几种方式以及优缺点如何选择分库分表的方式 数据库常见优化方案对于后端程序员来说，绕不开数据库的使用与方案选型，那么随着业务规模的逐渐扩大
作者：京东物流张广治1背景传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的并发能力不高，对于高并发的要求不满足。每到月初国际财务系统压力巨大，因为月初有大量补全任务，重算、计算任务、账单生成任务、推送集成等都要赶在月初1号完成，显然我们需要一个支持高性能、高并发的方案来解决我们的问题。2我们的目标支持每月接单量一亿以上。一亿的单量补全，计算，生成账单在24小时内完成（支持前面说的月初大数据量计算的场景）3数据分配规则现实世界中，每一个资源都有其
