分库分表

本项目包含了 MySQL 分库分表和读写分离的完整解决方案，采用 IDEA 开发，提供数据库结构和示例源码。

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件解决方案，提供数据分片、分布式事务和数据库治理功能。它包括三个独立但可协作使用的产品：JDBC、Proxy和Sidecar。ShardingSphere-JDBC作为增强型JDBC驱动，与JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template等ORM框架兼容，并支持多种数据库连接池，如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid、HikariCP。数据库分库分表是解决数据库压力的有效策略。当读写分离、索引和缓存等优化手段不足以应对高负载时，可以考虑数据库拆分。拆分包括垂直拆分和水平拆分。垂直拆分根据业务逻辑

分库分表的策略常见方式包括基于ID段、基于hash和按日期等。在Oceanus架构中，这些策略被广泛应用，通过执行方法返回字段在SQL中的值，确定namenode的下标。

MySQL分库分表是用于处理大规模数据和高并发请求的数据库架构技术。通过将数据分布到不同的数据库服务器，可以有效降低负载并提升系统扩展性和性能。Python作为流行的编程语言，与MySQL结合使用，可轻松实现分库分表操作和自动化处理。本指南从基础知识开始介绍MySQL分库分表，探讨其需求和创建新表结构的步骤，并详解使用Snowflake全局ID生成器解决分布式系统中的ID生成问题。教程还涵盖了数据迁移、查询优化、单库分表数据迁移和多实例INSERT操作等实际挑战的解决方法。此外，还讨论了业务最终一致性概念和利用Kafka中间件实现的方法，以及使用Kafka记录日志和Redis优化性能的进阶内容

Sharding-JDBC是一款由当当开源的轻量级数据库分库分表中间件，它提供成熟的解决方案，值得开发者关注和学习。

介绍了如何结合Mycat分布式数据库系统和MySQL数据库以及Java JDBC接口，根据手机号尾号实现数据分库分表存储的方法。Mycat作为分布式数据库中间件，通过对手机号尾号进行哈希运算，将数据分散存储在多个数据库实例中，有效提升了数据处理效率和系统扩展性。文章还包括了MySQL数据库的角色及其与Mycat的配合，以及使用JDBC接口实现数据操作的具体过程。最后，通过效率对比操作代码展示了分布式架构相对于单数据库的性能优势。

想对评论做情感？pysentiment库帮你搞定！它通过 API 将评论文本转换为情感评分，输出结果清晰，适合各种项目。只需要准备好文本数据，就能轻松生成情感结果，甚至生成对应的表格。对于想做数据挖掘或者评论的小伙伴来说，这个工具真是个宝。例如，你可以拿微博的评论、酒店的评价、甚至电影评论数据，它们的情感极性。操作上也直观，只要引入pysentiment库，调用相关方法，就能快速上手。需要注意的是，pysentiment的是基于词典的，对一些领域特定的词汇反应不够灵敏，所以还需要根据实际情况调优。如果你做评论、舆情监测等，pysentiment库绝对能提高你的工作效率，推荐试试看！

数据库表设计里的“省市联动表”，真的挺常用的，尤其做地址选择的时候你肯定碰过。<原文件-分表储存.zip>这个资源就比较实用，不只是讲思路，还有具体实现方案，适合想提升查询效率的你参考一下。它主要用的是分表存储，也就是把一个大表按省份拆成多个小表，比如province_01、province_02这样的形式，查询更快，维护起来也更灵活。

处理大规模数据库时，数据量的增长会给系统性能带来巨大压力，特别是当单表数据量达到数千万级时。为了解决这一问题，我们可以采用分表策略。以电商系统中订单数据为例，当前订单主表包含约38万条记录，而相关子表数据量高达1200万条。在分表前，需要确保不破坏数据完整性，尤其是检查与订单主表相关的外键约束。通过SQL语句检查外键约束，是执行分表操作的重要预备步骤。

PostgreSQL 的动态分表脚本，挺适合你想对大表做拆分优化的时候用的。脚本结构比较清晰，逻辑也不绕，关键是执行起来效率还不错，尤其是你要做分页查大数据的时候，用这个能省不少事。嗯，虽然作者说是自己用的，但看得出来整理得挺用心，拿来改一改就能上项目。 分页性能一直是老生常谈的问题，PostgreSQL 原生分页对大数据量查询挺吃力的，这时候分表+分页优化就显得重要了。如果你正好在做业务分表，或者在搞海量分页的事儿，可以顺手看看这份脚本资源。 顺带一提，类似的资源我还翻了一下，像优化 oracle 分页脚本和千万级数据分表 SQL这两个也比较值得参考，能互相印证下思路。