druid实现分库分表
时间: 2024-04-25 10:07:10 浏览: 31
Druid是一种开源的分布式实时分析数据库,它主要用于大数据场景下的数据存储和查询分析。虽然Druid本身并不直接支持分库分表,但可以结合其他技术来实现。
一种常见的方法是使用Druid作为OLAP引擎,将数据从分库分表的关系型数据库中导入Druid进行查询和分析。在这种情况下,你可以使用ETL工具将数据从多个分库分表中抽取出来,然后加载到Druid中进行处理。
另一种方法是在数据写入时进行分库分表的操作,然后将数据分别写入到对应的库表中。这可以使用如ShardingSphere等开源的分库分表中间件来实现。这样,在查询时,你可以使用Druid来访问这些分库分表并进行聚合查询等操作。
总之,Druid本身并不提供原生的分库分表功能,但可以与其他工具和技术结合使用来实现这一需求。具体的实现方式取决于你的系统架构和需求。
相关问题
Druid 分表分库 使用实例
下面给出一个使用Druid连接池实现分表分库的示例:
1. 添加Druid连接池依赖,例如在Maven项目中添加以下依赖:
```xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.2.3</version>
</dependency>
```
2. 配置Druid连接池,例如在Spring Boot项目中可以在application.properties文件中添加以下配置:
```properties
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.initialSize=5
spring.datasource.minIdle=5
spring.datasource.maxActive=20
spring.datasource.maxWait=60000
spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL
spring.datasource.testOnBorrow=false
spring.datasource.testOnReturn=false
spring.datasource.testWhileIdle=true
spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=25200000
spring.datasource.filters=stat,wall,log4j
spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
```
其中,spring.datasource.url中的testdb是数据库名,可以根据实际情况修改为自己的数据库名。
3. 实现分表分库功能,例如可以在代码中使用Sharding-JDBC来实现分表分库功能,具体实现方式可以参考以下示例:
```java
@Configuration
public class DataSourceConfiguration {
@Bean
public DataSource dataSource() throws SQLException {
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("ds0", createDataSource("ds0"));
dataSourceMap.put("ds1", createDataSource("ds1"));
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getOrderTableRuleConfiguration());
shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("t_order");
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig, new Properties());
}
private TableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration() {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration("t_order", "ds${0..1}.t_order_${0..1}");
result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id", "ds${user_id % 2}"));
result.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order_${order_id % 2}"));
return result;
}
private DataSource createDataSource(final String dataSourceName) throws SQLException {
DruidDataSource result = new DruidDataSource();
result.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
result.setUrl(String.format("jdbc:mysql://localhost:3306/%s?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false", dataSourceName));
result.setUsername("root");
result.setPassword("root");
return result;
}
}
```
以上示例中,创建了两个数据源ds0和ds1,分别对应了两个数据库,使用Sharding-JDBC实现了分表分库功能,其中按照user_id对数据进行分库,按照order_id对表进行分表。
springboot整合mycat实现分库分表
Spring Boot整合Mycat实现分库分表的步骤如下:
1. 下载安装Mycat,配置Mycat的schema.xml文件,定义数据源。
2. 在Spring Boot项目中添加MyBatis和MyBatis Plus依赖,配置数据源,如使用Druid数据源。
3. 在MyBatis的Mapper文件中编写SQL语句,通过MyBatis Plus提供的@TableSplit注解实现分表。
4. 在Mycat的rule.xml文件中配置分片规则,指定分片键。
5. 在Spring Boot项目中添加Mycat客户端依赖,配置Mycat客户端连接信息。
6. 启动Spring Boot项目和Mycat服务,测试分库分表是否生效。
需要注意的是,使用Mycat进行分库分表,需要对数据库进行一定的设计和规划,以便更好地支持分片。另外,在配置Mycat和Spring Boot时,也需要了解相关的知识和技巧,以保证整合的顺利进行。
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