1.数据库瓶颈
- 单个库数据量太大（1-2T）：多个库
- 单个数据库服务器压力过大、读写瓶颈：多个库
- 单个表数据量过大：分表
2.切库
- 切库基础及实际运用：读写分离
- 自定义注解完成数据库切库
3.支持多数据源
4.分表
-
什么时候考虑分表：当一个表的数据量很大，做了sql和索引优化后，操作速度仍然很慢。
-
横向分表：表结构一样
-
纵向分表：根据数据活跃度分离
-
数据库分表：mybatis分表插件 shardbatis2.0
1.数据库瓶颈
2.切库
3.支持多数据源
4.分表
什么时候考虑分表：当一个表的数据量很大，做了sql和索引优化后，操作速度仍然很慢。
横向分表：表结构一样
纵向分表：根据数据活跃度分离
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假设分库分表情况如下 分库 id0：分表 test_0 、 test_1 分库 id1: 分表 test_...
传统的分库分表 传统的分库分表都是通过应用层逻辑实现的，对于数据库层面来说，都是普通的表和库。 分库 分库的原因 ...
本文标题：17.分库分表
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