2019年6月17日
Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做？
摘要： 经过读写分离的优化后，小王可算是轻松了一段时间，读写分离具体的方案请查看这篇文章： "Sharding JDBC:查询量大如何优化？" 可是好景不长，业务发展是在太快了。数据库中的数据量猛增，由于所有表都在一个数据库中，导致服务器本地存储快满了。 从上图我们可以看的出来，由于表的数量较多，每个表的数 阅读全文
posted @ 2019-06-17 09:47 猿天地 阅读(1031) 评论(0) 推荐(0) 编辑