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1、根据业务逻辑，自己定一个规则去选择不同的库存储。比方如计算机类书籍存储A库中的书籍表。经济类的书籍存储B。最终构造一个KEY（书籍类型）- value(库标识)。查询时根据库标识取出对应的数据源进行查询。
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2、数据库分库分表是缓解数据库服务器压力和增加并发量的途径之一，但是随着分库分表之后，也不可避免的带来了一些问题，很显而易见的问题就是如何解决分库后的查询统计。
3、select s.num1，t.num2 from (select count(*) num1 from student) s，(select count(*) num2 from teacher) t；分别用两个子查询查出两个标的记录，即临时表，然后列出来就可以。
1、MySQL Proxy最强大的一项功能是实现“读写分离(Read/Write Splitting)”。基本的原理是让主数据库处理事务性查询，而从数据库处理SELECT查询。数据库复制被用来把事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库。
2、mysql-proxy是guan 方提供的mysql中间件产品可以实现负载平衡，读写分离，failover等，但其不支持大数据量的分库分表且性能较差。其他mysql开源中间件产品有：Atlas，cobar，tddl。你可以查阅一下相关信息和各自的优缺点。
3、Mysql主从配置，实现读写分离 原理：主服务器（Master）负责网站NonQuery操作，从服务器负责Query操作，用户可以根据网站功能模特性块固定访问Slave服务器，或者自己写个池或队列，自由为请求分配从服务器连接。
4、web框架 rose，基于springmvc，采用约定优先于配置的思想，编写起来还是挺快的。数据库 jade，实现了数据库读写分离，分库分表等，一句简单的sql就可以实现对数据库的需求。
第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
如果单机的cpu能够承受站点的并发数，应该选择分表的方式，因为分表相对简单，容易实现scale，而且涉及到多表连接时，分区是不能直接使用join的。
都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
1、也是在大数据量的前提下，依据概率论，可以假定需要查询的第N页的数据，在子库中都处于第 N/X 页的后面。
2、这里实现分组的代码还考虑了让分库并行执行SQL。利用集算器实现分库汇总里包含几个典型例子来说明分库汇总的用法，跨库数据表的运算 是有关分库后统计查询的更详细解释，还有讲解视频分库后的统计查询梳理要点和难点。
3、mysql分库分表一般有如下场景 其中1，2相对较容易实现，本文重点讲讲水平拆表和水平拆库，以及基于mybatis插件方式实现水平拆分方案落地。
通过以上配置和自定义分片算法，借助ShardingSphere框架我们已经实现了通过携带分片键的增删改查sql语句动态路由数据源。
原因是：在调用count(*)聚合方法时， 增加了排序字段，而shardingsphere默认会分表查询前，将聚合排序字段，拼接到count后：所以去掉排序就好了。
输入”数据库类路径信息“，/home/jar是指存放驱动程序jar的目录，后面不要加上jar包的名称。，后续操作直接“下一步”-“完成”。
ShardingSphere-JDBC是Apache ShardingSphere的第一个产品，也是Apache ShardingSphere的前身。定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外功能。
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