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ShardingSphere 数据分片的使用

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@二十一大叔

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、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。

从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降;同时,高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈。随着业务量的增加,业务垂直拆分之后,表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值,则需要水平分片来进一步处理。

通过本 Chat,你将学习到:

  1. 通过实际案例来学习 Sharding-JDBC 数据分片的原生 API 的使用
  2. 如何在生产环境将 Sharding-JDBC 进行封装并使用
  3. ShardingSphere 使用过程中遇到的一些问题
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