Sharding-JDBC：分库分表的利刃

Sharding-JDBC 是一款开源的 Java 框架，它实现了分库分表功能，可以将数据分布到多个数据库中，从而提高数据库的可扩展性和性能。Sharding-JDBC 兼容 MySQL 和 PostgreSQL，并且支持多种分片策略，可以满足各种业务场景的需求。

基本用法

使用 Sharding-JDBC 非常简单，只需要在 Spring Boot 项目中引入 ShardingSphere-JDBC 依赖，并在 application.yml 文件中配置数据库信息即可。以下是详细步骤：

1. 在 pom.xml 文件中添加 ShardingSphere-JDBC 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc</artifactId>
    <version>5.1.0</version>
</dependency>

2. 在 application.yml 文件中配置数据库信息：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0, ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
        username: root
        password: 123456
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
        username: root
        password: 123456

3. 在实体类中使用 @TableSharding 注解指定分片策略：

@TableSharding(logicTable = "t_order", actualDataNodes = "ds${0..1}.t_order_${0..1}")
public class Order {

    private Long orderId;

    private Long userId;

    private String orderName;

    // ... 省略 getter 和 setter 方法
}

4. 在 DAO 层使用 ShardingJdbcTemplate 进行数据操作：

@Repository
public class OrderDao {

    @Autowired
    private ShardingJdbcTemplate shardingJdbcTemplate;

    public void insertOrder(Order order) {
        String sql = "INSERT INTO t_order (user_id, order_name) VALUES (?, ?)";
        shardingJdbcTemplate.update(sql, order.getUserId(), order.getOrderName());
    }

    public Order getOrderById(Long orderId) {
        String sql = "SELECT order_id, user_id, order_name FROM t_order WHERE order_id = ?";
        return shardingJdbcTemplate.queryForObject(sql, new Object[]{orderId}, Order.class);
    }

    // ... 省略其他数据操作方法
}

基本原理

Sharding-JDBC 的基本原理是将数据分布到多个数据库中，然后通过路由策略将请求转发到正确的数据库。Sharding-JDBC 的核心概念包括逻辑表、物理表、分片键、路由、分片策略和分片算法等。

4.2.1. 逻辑表和物理表

逻辑表是用户在应用层看到的表，它是一个虚拟的表，可以跨越多个物理表。物理表是实际存储数据的表，它位于不同的数据库中。

4.2.2. 分片键

分片键是用来决定数据存储位置的段。分片键的值决定了数据将被存储到哪个物理表中。

4.2.3. 路由

路由是将请求转发到正确数据库的过程。Sharding-JDBC 支持多种路由策略，包括：

• 标准路由 ：根据分片键的值直接将请求路由到相应的物理表。
• 哈希路由 ：根据分片键的值对数据进行哈希计算，然后将数据路由到相应的物理表。
• 范围路由 ：根据分片键的值将数据路由到指定的物理表范围。

4.2.4. 分片策略和分片算法

分片策略是指将数据分布到多个物理表上的规则。Sharding-JDBC 支持多种分片策略，包括：

• 单键分片 ：根据一个分片键将数据分布到多个物理表上。
• 复合键分片 ：根据多个分片键将数据分布到多个物理表上。
• 哈希分片 ：根据分片键的值对数据进行哈希计算，然后将数据分布到多个物理表上。
• 范围分片 ：根据分片键的值将数据分布到指定的物理表范围。

分片算法是将数据分布到多个物理表上的具体算法。Sharding-JDBC 支持多种分片算法，包括：

• 平均哈希算法 ：将数据均匀分布到多个物理表上。
• 一致性哈希算法 ：将数据均匀分布到多个物理表上，并且保证相同分片键的值总是路由到同一个物理表。
• 范围哈希算法 ：将数据分布到指定的物理表范围。

4.2.5. 绑定表

绑定表是逻辑表和物理表之间的映射关系。Sharding-JDBC 通过绑定表将逻辑表和物理表关联起来，以便于对数据进行操作。

总结

Sharding-JDBC 是一个功能强大、易于使用的分库分表框架。它可以帮助你轻松实现分布式数据库，从而提高数据库的可扩展性和性能。