课程简介
随着互联网的发展，软件的规模在逐渐变大，用关系型数据库如何存储和处理大规模的业务数据成为企业面临的挑战， 关系型数据库作为OLTP（联机事务处理过程）系统的首选毋庸置疑，但是关系型数据面对大规模数据的处理有其先天的不足，比如单表存储上千万数据时便会出现不同程度的处理速度缓慢问题，如何解决？分库分表技术就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ，将数据大表拆分成若干数据表组成，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。本课程将系统的讲解分库分表技术。
课程价值
分库分表技术是为解决关系型数据库存储和处理大规模数据的问题，主要应用于OLTP系统，它与应用于OLAP（联机分析处理）的大数据技术有不同的应用场景，本课程本着从解决生产实际问题出发，讲授分库分表技术的解决方案，包括：垂直分库、垂直分表、水平分库、水平分表、读写分离，涵盖了分库分表的各种方案，并且深入讲解Sharding-JDBC框架的原理及使用方法，通过学习本课程可以快速应用到生产实践中。
课程优势
本课程不仅讲解多种有效的分库分表的解决方案，还深入讲解了Sharding-JDBC框架的原理和使用方法，Sharding-JDBC是一套轻量级的对代码零侵入的框架，在生产中有广泛的使用。本课程从思想原理、技术框架、案例实操三个方面去学习，可以快速的将分库分表技术应用到生产实践中，解决大数据存储与处理的问题。
适应人群
有一定的Java基础，并且要有一定的web开发基础。
主讲内容
章节一：概述
1.什么是分库分表
2.分库分表的方式
3.分库分表带来的问题
4.Sharding-JDBC介绍
章节二：Sharding-JDBC快速入门
1.需求说明
2.环境搭建
3.流程分析
4.其它集成方式
章节三：Sharding-JDBC执行原理
1.基本概念
2.SQL解析
3.SQL路由
4.SQL改写
5.SQL执行
6.结果归并
7.小结
章节四：Sharding-JDBC分库分表
1.水平分表
2.水平分库
3.垂直分库
4.公共表
5.读写分离
章节五：综合案例
1.需求分析
2.数据库设计
3.搭建环境
4.实例开发
章节六：课程总结
1.分库分表方案回顾
2.最佳实践
谢谢
