陈老老老板🦸👨💻本文专栏：Java问题解决方案（都是一些常见的问题解决方案）👨💻本文简述：本文讲一下有关Freemarker导出Excel分表的解决方案，超级详细。👨💻上一篇文章：01.EasyExcel导出数据超过Excel单表上限解决方案👨💻有任何问题，都可以私聊我，我能帮得上的一定帮忙，感谢大佬们支持。🦹如果喜欢可以投个票吗？在文章最后，感谢感谢！一、解决方案说明:逻辑与EasyExcel其实差不多那个更简单一点，这个主要是Freemarker语法更复杂。思考逻辑:1.了解一下Excel单表最多存储多少行数据（可以存储1048576条数据，1024的平方，2的20次方）。2.知道
ShardingSphere 官方文档ApacheShardingSphere通过提供多样化的表类型,适配不同场景下的数据分片需求。逻辑表相同结构的水平拆分数据库（表）的逻辑名称,是SQL中表的逻辑标识。例如订单数据根据主键尾数拆分为10张表分别是t_order_0到t_order_9他们的逻辑表名为t_order。真实表在水平拆分的数据库中真实存在的物理表,即上个示例中的t_order_0到t_order_9.绑定表指分片规则一致的主表和子表。例如t_order表和t_order_item表是主表和字表关系,两张表都是按照order_id做数据存储分片,这样的两张表就可以配置为绑定表。绑定表
一、分库分表概念1.分库随着业务的增长，数据量的增加，很多接口响应时间变得很长，经常出现Timeout，而且通过升级MySQL实例配置已经无法解决问题了，这时候就要分库。垂直分库：将不同的业务表分在不同的数据库中。水平分库：水平分库理论上切分起来是比较麻烦的，它是将同一表数据拆分到不同数据库实例中。2.分表分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大。但是MySQL实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库。垂直分表：表中的字段太多，需要切分字段，一般将不常用的、数据较大、长度较长的拆分到“扩展表“。水平分表：单
javaorm框架easy-query分库分表之分表高并发三驾马车:分库分表、MQ、缓存。今天给大家带来的就是分库分表的干货解决方案,哪怕你不用我的框架也可以从中听到不一样的结局方案和实现。一款支持自动分表分库的orm框架easy-query帮助您解脱跨库带来的复杂业务代码,并且提供多种结局方案和自定义路由来实现比中间件更高性能的数据库访问。GITHUBgithub地址GITEEgitee地址目前市面上有的分库分表JAVA组件有很多：中间件代理有:sharding-sphere(proxy),mycat客户端JDBC:sharding-sphere（jdbc）等等，中间件因为代理了一层会导致所
超轻量级DynamicTableNameInnerInterceptor是mybatis-plug的一个拦截器插件，可以自己定义需要拦截的表单，然后对它进行加工，这时mybatis-plus就会把SQL代码的表名加上你的这个装饰。封装的思想我们通常把mybatis做成一个包，公司其它同事直接使用咱们的包，包里会统一定义数据基类、数据分页、数据脱敏、审计字段填充等特性，开发人员不需要关注这些内容，这些内容会被自己注册；或者人开发人员可以直接继承它们，直接使用即可。插件注册器@ConfigurationpublicclassMybatisPlusConfigimplementsApplicatio
原因当mysql数据库单表大于1千万以后，查询的性能就不能保证了，我们必须考虑分库，分表的方案了，还好，sharding-jdbc可以很优雅的与springboot对接，完成对mysql的分库和分表。依赖整理为了不影响其它小容量的表，所有添加了动态数据源，只对需要分库分表的进行配置即可com.baomidou:dynamic-datasource-spring-boot-starter:3.3.1org.apache.shardingsphere:sharding-jdbc-spring-boot-starter:4.1.1com.baomidou:dynamic-datasource-spr
目录一、为什么需要分库分表1.1分库分表的优势二、分库分表基本概念2.1垂直分表2.2 水平分表2.3 垂直分库2.4 水平分库三、分库分表带来的问题3.1分布式事务问题3.2 跨节点关联查询问题3.3 跨节点分页、排序问题3.4 主键避重问题四、分库分表常用方案4.1 sharding-sphere4.2cobar4.3 TDDL4.4mycat4.5建议使用方案4.5.1 sharding-jdbc和mycat对比五、分库分表基本概念5.1基础概念逻辑表真实表数据节点绑定表广播表5.2 分片以及分片策略5.2.1分片键5.2.2 常用的分片算法5.2.3 常用分片策略六、springboo
文章目录介绍我不是efcore怎么办原理实现添加依赖公共用户存储创建用户系统创建一个租户的DbContext创建动态租户参数编写用户注册接口租户系统新增租户系统的订单信息新增订单路由添加租户中间件配置租户扩展初始化数据配置多租户编写租户操作启动项目登录租户来源介绍GitHub地址ShardingCore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dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖、零学习成本、零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件,通过本框架你不但可以学到很多
###一、Sharding-JDBC简介最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为`ShardingSphere`，2020年416正式成为`Apache`软件基会的顶级项。随着版本的不断更迭的核心功能也变得多元化起来。从最开始Sharding-JDBC1.0版本只有数据分片，到Sharding-JDBC2.0版本开始支持数据库治理（注册中心、配置中心等等），再到Sharding-JDBC3.0版本又加分布式事务（支持`Atomikos`、`Narayana`、`Bitronix`、`Seata`），
1理论知识1.1分库分表是否必要分库分表确实可以解决单表数据量大这个问题，但是并非首选。因为分库分表至少引入了三个必须解决的突出问题。第一是分库分表方案本身具有的复杂性。第二是本地事务失效问题，原本在同一个数据库中可以保证强一致性业务逻辑，分库之后事务失效。第三是难以聚合查询问题，因为分库分表后查询条件中必须带有shardingKey，所以限制了很多查询场景。我们在之前文章《面试官问单表数据量大是否必须分库分表》介绍过解决单表数据量过大问题，可以按照删、换、分、拆、异、热这六个字顺序进行处理，而不是一上来就分库分表。删是指删除历史数据并进行归档。换是指不要只使用数据库资源，有些数据可以存储至其
