server.port=8080
# 駝峰轉換
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true
# 開啟sharding日誌
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
# 允許bean覆蓋，防止bean和springboot注入衝突
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
# 各日誌級別設定
logging.level.root=info
logging.level.org.springframework.web=info
logging.level.com.example.sharding=debug
logging.level.druid.sql=debug
# 配置多資料來源
spring.shardingsphere.datasource.names=m1
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.druiddatasource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=12345
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/temporary?characterencoding=utf-8&usessl=false
#表節點指定
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.actual-data-nodes=m1.student$->
#對映到不同的資料庫
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.actual-data-nodes=m1.student$->
#指定表主鍵生成策略及唯一性
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.key-generator.type=snowflake
#指定邏輯插入方式分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.table-strategy.inline.algorithm-expression=student$->
# 配置多資料來源
spring.shardingsphere.datasource.names=m1,m2
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.druiddatasource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=12345
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/temporary?characterencoding=utf-8&usessl=false
spring.shardingsphere.datasource.m2.type=com.alibaba.druid.pool.druiddatasource
spring.shardingsphere.datasource.m2.driver-class-name=com.mysql.jdbc.driver
spring.shardingsphere.datasource.m2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m2.password=12345
#可以設定不同的資料庫，可以是同一臺伺服器上的不同資料庫，也可以是不同伺服器上的不同資料庫，分別對應水平分庫和垂直分庫
spring.shardingsphere.datasource.m2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/private?characterencoding=utf-8&usessl=false
#分庫策略配置
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
#根據表示式將$替換，最終表示對應資料來源的名稱
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->
#對映到不同的資料庫
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.actual-data-nodes=m$->.student$->
#指定表主鍵生成策略及唯一性
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.key-generator.type=snowflake
#指定邏輯插入方式分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.table-strategy.inline.algorithm-expression=student$->
垂直分庫是按照業務邏輯，將原來乙個資料庫中的多個資料表拆分到不同的資料庫中，所以實際操作就是單資料庫單資料表的操作，所以只需要配置對映的資料庫和表的資料節點
spring.shardingsphere.sharding.tables.student.actual-data-nodes=m$->.student$-># 繫結表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[0]=product_info,product_descript
SolrCloud之Sharding路由介紹
img size medium 在solr4.4之後，solr提供了solrcloud分布式集群的模式，它帶來的主要好處是 1 大資料量下更高的效能 2 更好擴充套件性 3 更高的可靠性 4 更簡單易用 什麼時候應該使用solrcloud shard 呢？1 更大的資料量 2 更大的索引體積 3 想...
MongoDB 分片sharding概述
當mongodb由於儲存的資料越來越多，由於效能原因，或者單個主機資源限制，垂直擴容沒有辦法進一步的時候，我們就需要開始考慮水平擴容了。與垂直擴容不同的是，水平擴容不需要新新增的機器有多麼強大的功能，它的設計理念是將業務資料盡可能平均的劃分成一段一段的，每一段分布在一台機器上，這樣，當系統需要進一步...
Mongodb分片 Sharding 功能實現
在mongodb裡面存在另一種集群，就是分片技術,可以滿足mongodb資料量大量增長的需求。當mongodb儲存海量的資料時，一台機器可能不足以儲存資料，也可能不足以提供可接受的讀寫吞吐量。這時，我們就可以通過在多台機器上分割資料，使得資料庫系統能儲存和處理更多的資料。下圖展示了在mongodb中...