T+0 的概念，运用比较广泛的是在金融领域，T（Transaction）表示交易日期，+0 就是指交易当天，+N 就代表交易的 N 天后
在谈论数据库架构和数据库优化的时候，我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是，这些朋友所服务的公司业务量正在（或者即将面临）高速增长，技术方面也面临着一些挑战。让人感到担忧的是，他们系统真的就需要“分库分表”了吗？“分库分表”有那么容易实践吗？为此，笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题，并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。
在这篇文章中提到了一个场景，即电商的订单。我们都知道订单表有三大主要查询：基于订单ID查询，基于商户编号查询，基于用户ID查询。且那篇文章给出的方案是基于订单ID、商户编号、用户ID都有一份分库分表的数据。那么为什么要这么做？能否只基于某一列例如用户ID分库分表，答案肯定是不能。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
分布式跨库查询时，可以尝试使用federated引擎，来创建远程表的映射，方便查询。 1.开启引擎 查询数据库是否支持 SHOW ENGINES; 有，说明支持，但是没有开启，开启一下： 配置文件添加
JDBC（Java DataBase Connectivity，java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。
Hibernate是一个开源的Java持久化框架，它提供了一种将Java对象映射到数据库表的方法，使得开发人员可以使用面向对象的方式来操作数据库。
随着计算机的飞速发展，网站产生了大量数据，数据规模远超传统数据库系统能够处理的规模，我们把具有量大，存储速度要求高，数据多样性丰富的特征的数据统称为大数据。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下，聪明的技术人员提出了分库分表技术（有些地方也称为Sharding、分片）。同时，流行的分布式系统中间件（例如MongoDB、ElasticSearch等）均自身友好支持Sharding，其原理和思想都是大同小异的。
近日，GitHub 在全球开发者大会上，宣布启动了一个名为「安全实验室 (Security Lab)」的新社区计划。该计划中，GitHub 不仅开源了代码分析引擎 CodeQL，还设置了奖励金最高为 3000 美元的漏洞奖励计划。
随着国际火车票业务的高速发展，订单量快速增长，单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露，常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时，原先的底层数据库设计，也存在一些历史遗留问题，比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
汇总篇：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概 述：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/60413
- 概念：分区是在数据库内部层面将一张大表的数据分割成多个更小的部分，每个部分称为一个分区。尽管从逻辑上看仍然是一个完整的表，但在物理层面上，数据被分布在不同的物理区块上，这些区块可以位于同一台服务器的不同硬盘分区，或甚至是不同服务器上。MySQL支持多种分区类型，如范围分区、列表分区、哈希分区等。
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
作者 | Iain Cambridge 译者 | 张健欣 策划 | 刘燕 PHP 现在名声很糟糕，因为它曾经是“可怕”的。本文试着回答一些常见的关于 PHP 的断言，目的是向非技术人员解释，PHP 并不像许多人所说的那么糟糕。 1它是不是鼓励糟糕的实践？ 不再是了。过去，许多开发者被书本教授非常糟糕的实践，因此 PHP 代码的质量非常差。PHP 曾经还允许你做一些非常奇怪的事情，使得它非常容易构建，但维护起来却是一场噩梦。 这些不再是常见的问题。随着高质量学习材料的引入，这些材料易学且易获取，一名新的开发
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统， 可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
JDBC（Java DataBase Connectivity）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序，
1. 概述 2. 主流程 3. ShareJoin 3.1 JoinParser 3.2 ShareJoin.processSQL(...) 3.3 BatchSQLJob 3.4 ShareDBJoinHandler 3.5 ShareRowOutPutDataHandler 4. 彩蛋 ---- 1. 概述 MyCAT 支持跨库表 Join，目前版本仅支持跨库两表 Join。虽然如此，已经能够满足我们大部分的业务场景。况且，Join 过多的表可能带来的性能问题也是很麻烦的。 本文主要分享： 整体流程、
作者：李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
RC 和 快照隔离 级别可防止某些竞争条件，但并非全部。一些棘手案例，如写偏斜 和 幻读，会发现可悲情况：
不管是IO瓶颈还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载的活跃连接数的阈值。在业务service来看， 就是可用数据库连接少甚至无连接可用，接下来就可以想象了（并发量、吞吐量、崩溃）。
OLAP（Online Analytical Processing）是指在线联机分析，基于数据查询计算并实时获得返回结果。日常业务中的报表、数据查询、多维分析等一切需要即时返回结果的数据查询任务都属于OLAP的范畴。对应的，行业内也有相应产品来满足这类需求，那就是OLAP Server。
因为项目需要选择数据持久化框架，看了一下主要几个流行的和不流行的框架，对于复杂业务系统，最终的结论是，JOOQ是总体上最好的，可惜不是完全免费，最终选择JDBC Template。
因为项目需要选择数据持久化框架，看了一下主要几个流行的和不流行的框架，对于复杂业务系统，最终的结论是，JOOQ是总体上最好的，可惜不是完全免费，最终选择JDBC Template。 Hibernate和Mybatis是使用最多的两个主流框架，而JOOQ、Ebean等小众框架则知道的人不多，但也有很多独特的优点；而JPA则是一组Java持久层Api的规范，Spring Data JPA是JPA Repository的实现，本来和Hibernate、Mybatis、JOOQ之类的框架不在同一个层次上，但引入Spring Data JPA之类框架之后，我们会直接使用JPA的API查询更新数据库，就像我们使用Mybatis一样，所以这里也把JPA和其他框架放在一起进行比较。 同样，JDBC和其他框架也在同一层次，位于所有持久框架的底层，但我们有时候也会直接在项目中使用JDBC，而Spring JDBC Template部分消除了使用JDBC的繁琐细节，降低了使用成本，使得我们更加愿意在项目中直接使用JDBC。
DDD（Domain-Driven Design 领域驱动设计）是由Eric Evans最先提出，目的是对软件所涉及到的领域进行建模，以应对系统规模过大时引起的软件复杂性的问题。整个过程大概是这样的，开发团队和领域专家一起通过 通用语言(Ubiquitous Language)去理解和消化领域知识，从领域知识中提取和划分为一个一个的子领域（核心子域，通用子域，支撑子域），并在子领域上建立模型，再重复以上步骤，这样周而复始，构建出一套符合当前领域的模型。
2、在schema.xml中，table中增加属性autoIncrement值为true，添加mycat_sequence表
这是微服务还没兴起之前，很多项目的架构，随着业务的堆积，项目越来越庞大，数据量也越来越庞大，如果并发一旦上来，就很容易出现一些性能的问题。而且项目太庞大，维护起来也不容易。
作者：scherman 来源：segmentfault.com/a/1190000018472572
最近在Elastic官网blog的这篇文章引起了许多人的注意——Investigative analysis of disjointed data in Elasticsearch with the Siren Platform （利用Siren平台对Elasticsearch中的非联接（disjointed）数据进行调查分析）
关系数据库提供了SQL，因而有较强的计算能力，但很遗憾的是，这个计算能力是封闭的。所谓计算封闭性，是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。与之相对，计算开放性是指数据无需进入内部就可以直接处理多种来源的数据。
select username from security.user where id=1 and (extractvalue(‘anything’,concat(‘/’,(select database()))))
大家好，我是Tone，前几天我们字节脉搏的活动获得行业内各家媒体、企业、粉丝的支持，在此我非常感谢各位，相继的奖品和开奖会陆续送出请耐心的等待。
此文主要是分析一下常见的web、系统、逻辑漏洞、各行业漏洞常见存在点,马上实习高峰期也要到来，各位有意向做渗透测试的同学请耐心观看，点点再看并转发，谢谢（有所不足欢迎提意见，毕竟我可能是想水一篇）
不过你用的Spring Cloud框架，这套框架可以将远程调用变得和本地调用一样简单。
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
我们知道，数据库的数据处理能力是封闭的。所谓封闭性，这里是指要被数据库计算和处理的数据，必须事先装入数据库之内，数据在数据库内部还是外部是很明确的。
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
恭喜你，贵公司终于成长到一定规模，需要考虑高可用，甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素？拆分过程是复杂的，提前计划，不要等真正开工，各种意外的工作接踵而至，以至失控。
一个支持动态配置、ORM、SQL 重构、跨数据库的 Java 持久层工具。 1jSqlBox 是什么？ jSqlBox 是一个微型的、易学易用的、支持简单的 O-R 映射的持久层工具，目标是用来代替功
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
数据库在业务体系不大的情况，一般都是单库出现，通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大，就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
Hibernate是最流行的对象关系映射（ORM）引擎之一，它提供了数据持久化和查询服务。
JavaEE中遗漏的10个最重要的安全控制 JavaEE有一些超赞的内置安全机制，但它们远远不能覆盖应用程序要面临的所有威胁。很多常见攻击，例如跨站点脚本攻击（XSS）、SQL注入、跨站点伪造请求（
对于关系型数据库的操作，我们在之前的Spring Boot系列教程中已经介绍了几个最常用的使用案例： 使用JdbcTemplate访问MySQL数据库 使用Spring Data JPA访问MySQL 使用MyBatis访问MySQL 因为选择多，因此对于这几种方式哪个更好，一直也是Java开发者们争论的一个热点。同时，一直以来争论的热点一直围绕着MyBatis和Spring Data JPA的选择（之前我们也聊了关于 MyBatis和Spring Data JPA的选择问题）。 今天小编看到一篇比较
微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
