Oceanus架构下的分库分表策略探讨

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。

Oceanus架构支持通过MySQL协议访问数据，为用户提供了熟悉的SQL接口。

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

内部组件接入方法涵盖了核心组件和数据访问对象（DAO），并基于数据源标准进行了优化。

针对用户视觉的-oceanus架构，我们致力于通过创新技术和优化设计，提升其性能和用户体验。

本部分概述 Oceanus 架构的功能规划，涵盖其核心功能以及设计理念。 数据接入 支持多种数据源接入，包括但不限于关系型数据库、NoSQL 数据库、消息队列等。 提供灵活的数据接入方式，例如全量同步、增量同步等。 保证数据接入的高效性和稳定性。 数据处理 支持丰富的数据处理算子，例如过滤、转换、聚合等。 支持基于 SQL 或可视化界面进行数据处理。 提供高性能的数据处理引擎，满足大规模数据处理需求。 数据存储 支持多种数据存储格式，例如列式存储、行式存储等。 支持数据分片和副本机制，保证数据高可用和可扩展性。 提供高效的数据压缩和索引机制，优化数据存储空间和查询性能。 数据分析

不需要合并单库单表查询的字段，例如聚集函数group by、order by、limit以及having。

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。