<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>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，可将该服务器上的整个库的数据迁移到新的服务器。
如总的分表数量为1024，可分为32个库：db0~db31，每个库分32张表：tb0~tb31，共16台服务器：server0~server15。
具体划分如下：
- server0上有db0库和db16库
- server1上有db1库和db17库
- ……
- server15上有db15库和db31库
如果业务发展一段时间后出现磁盘不足，可在申请16台服务器：server16~server31
- server0上的db16库迁移至server16
- server1上的db17库迁移至server17
- ……
- server15上的db31库迁移至server31
迁移后磁盘释放50%空间
分片键的选择一定要具有明显的业务特征，具体表现为：
目前项目里使用的分片键为商家编码，并统一为大写，因为：
inline: Groovy的Inline表达式，可以支持SQL语句中的=和IN的操作，InlineShardingStrategy只支持单分片键；这种方式是最常用的，也是目前项目中在使用的。
其他分片策略参考：Sharding-JDBC分片策略
以32个库为例：Math.abs(库分片键.toUpperCase().hashCode()) % 32，将分片键商家编码统一大写后，取hashCode的绝对值，对32取模，32为分库数；
通用公式为：Math.abs(库分片键.toUpperCase().hashCode()) % 分库数
以每个库32张表为例：(Math.abs(表分片键.toUpperCase().hashCode()) % 1024).intdiv(32)，要保证分到某个库的数据，均匀分布到该库的每个表；
注意：此处不能直接用分库的公式，因为某个商家计算后分配到第i库，如果分表用同样的公式，则也只能落到第i表，导致一个库中只有一个表有数据。因此，需要先对一个较大的数取模，该较大的数为分库数*分表数，记为m，本例中=32*32=1024，将hash后的值分散到0-1023之间，在除以32，则最终结果被分配到0-31之间。
通用公式为：(Math.abs(表分片键.toUpperCase().hashCode()) % 分库数*分表数).intdiv(分库数)
分库分表，要求主键全局唯一，因为存在数据汇总的场景，如存放到ES、大数据等；因此不能使用数据库自增方式，需要一种全局唯一的主键生成方式；
1. 添加maven依赖
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-self-id-generator</artifactId>
<version>1.4.2</version>
</dependency>2. 在@Configuration类中创建Bean对象
@Bean
public IdGenerator getIdGenerator() {
return new CommonSelfIdGenerator();
}3. 使用
@Autowired
private IdGenerator idGenerator;
@Test
public void generateId(){
long id = idGenerator.generateId().longValue();
......
}很多插件如sharding-jdbc, mybatis-plus提供了雪花算法生成器，目前常用的是这种方式，生产的id时间上基本是有序的，使用很方便。
不允许没有分片键的查库操作；
查询或更新库操作条件里必须有分片键，否则就需要将分库分表数据存放到ES或建立查询条件与分片键的中间表；
ES或分片键中间表是为个别场景如页面多条件查询，用户获取不到分片键时采取的折中方案，绝大多数场景是能获取到分片键的，如果获取不到则可认为分片键的选取是不合理的，需要根据实际场景调整分片键。
很好奇，就使用rubyonrails自动化单元测试而言，你们正在做什么？您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您？git中的预提交Hook？只是手动调用？我完全理解测试，但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的，并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您？ 最佳答案 不确定您到底想听什么，但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时，您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效，哪些无效的即时反馈。要确保您的提
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
导读：随着叮咚买菜业务的发展，不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求，他们希望引入一款实时OLAP数据库，构建一个灵活的多维实时查询和分析的平台，统一数据的接入和查询方案，解决各业务线对数据高效实时查询和精细化运营的需求。经过调研选型，最终引入ApacheDoris作为最终的OLAP分析引擎，Doris作为核心的OLAP引擎支持复杂地分析操作、提供多维的数据视图，在叮咚买菜数十个业务场景中广泛应用。作者｜叮咚买菜资深数据工程师韩青叮咚买菜创立于2017年5月，是一家专注美好食物的创业公司。叮咚买菜专注吃的事业，为满足更多人“想吃什么”而努力，通过美好食材的供应、美好滋味的开发以及美食品牌的孵
我认为我的问题最好用一个例子来描述。假设我有一个名为“Thing”的简单模型，它有一些简单数据类型的属性。像...Thing-foo:string-goo:string-bar:int这并不难。数据库表将包含具有这三个属性的三列，我可以使用@thing.foo或@thing.bar之类的东西访问它们。但我要解决的问题是当“foo”或“goo”不再包含在简单数据类型中时会发生什么？假设foo和goo代表相同类型的对象。也就是说，它们都是“Whazit”的实例，只是数据不同。所以现在事情可能看起来像这样......Thing-bar:int但是现在有一个新的模型叫做“Whazit”，看起来
我有一个要在我的Rails3项目中使用的数组扩展方法。它应该住在哪里？我有一个应用程序/类，我最初把它放在(array_extensions.rb)中，在我的config/application.rb中我加载路径:config.autoload_paths+=%W(#{Rails.root}/应用程序/类)。但是，当我转到railsconsole时，未加载扩展。是否有一个预定义的位置可以放置我的Rails3扩展方法？或者，一种预先定义的方式来添加它们？我知道Rails有自己的数组扩展方法。我应该将我的添加到active_support/core_ext/array/conversion
我似乎经常遇到一些设计问题，但我不知道是什么是真的很合适。一方面我经常听到我应该限制耦合和坚持单一职责，但当我这样做时，我常常发现它很困难到在需要时将信息获取到程序的一部分。为了例如，classSingerdefinitialize(name)@name=nameendattr:nameend那么Song应该是:classSongdefnew(singer)@singer=singerendend或classSongdefnew(singer_name)@singer_name=singer_nameendend后者耦合性小，按道理应该用。但如果我以后发现宋有什么需要了解更多歌手，我的
我需要使用ActiveMerchant库在我们的一个Rails应用程序中设置支付解决方案。尽管这个问题非常主观，但人们对主要网关(BrainTree、Authorize.net等)的体验如何？它必须:处理定期付款。有能力记入个人帐户。能够取消付款。有办法存储用户的付款详细信息(例如Authotize.netsCIM)。干杯 最佳答案 ActiveMerchant很棒，但在过去一年左右的时间里，我在使用它时发现了一些问题。首先，虽然某些网关可能会得到“支持”——但并非所有功能都包含在内。查看功能矩阵以确保完全支持您选择的网关-http
我有一个像这样的ruby散列{"stuff_attributes"=>{"1"=>{"foo"=>"bar","baz"=>"quux"},"2"=>{"foo"=>"bar","baz"=>"quux"}}}我想把它变成一个看起来像这样的散列{"stuff_attributes"=>[{"foo"=>"bar","baz"=>"quux"},{"foo"=>"bar","baz"=>"quux"}]}我还需要保留键的数字顺序，并且键的数量是可变的。上面是super简化的，但我在底部包含了一个真实的例子。执行此操作的最佳方法是什么？附言还需要递归就递归而言，这是我们可以假设的:1)
参见下面的示例，我想最好使用第二种方法，但第一种也可以。哪种方法最好，使用另一种的后果是什么？classTestdefstartp"started"endtest=Test.newtest.startendclassTest2defstartp"started"endendtest2=Test2.newtest2.start 最佳答案 我肯定会说第二种变体更有意义。第一个不会导致错误，但对象实例化完全过时且毫无意义。外部变量在类的范围内不可见:var="string"classAvar=A.newendputsvar#=>strin
如果我构建了一个应用程序来访问来自Gmail、Twitter和Facebook的一些数据，并且我希望用户只需输入一次他们的身份验证信息，并且在几天或几周后重置，那会怎样是在Ruby中动态执行此操作的最佳方法吗？我看到很多人只是拥有他们客户/用户凭证的配置文件，如下所示:gmail_account:username:myClientpassword:myClientsPassword这看起来a)非常不安全，b)如果我想为成千上万的用户存储此类信息，它就无法工作。推荐的方法是什么？我希望能够在这些服务之上构建一个界面，因此每次用户进行交易时都必须输入凭据是不可行的。