水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。接下来看一下如何使用Sharding-JDBC实现水平分库。
1.数据库操作
将原有order_db库拆分为order_db_1、order_db_2
2.分片规则修改
由于数据库拆分了两个,所以需要配置两个数据源。
分库需要配置分库的策略,和分表策略的意义类似,通过分库策略实现数据操作针对分库的数据库进行操作。
#sharding-jdbc分片规则配置
# 定义多个数据源
spring.shardingsphere.datasource.names = m1,m2
spring.shardingsphere.datasource.m1.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver‐class‐name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url = jdbc:mysql://localhost:3306/order_db_1?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password = root
spring.shardingsphere.datasource.m2.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m2.driver‐class‐name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m2.url = jdbc:mysql://localhost:3306/order_db_2?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m2.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m2.password = root
# 分库策略,以user_id为分片键,分片策略为user_id % 2 + 1,user_id为偶数操作m1数据源,否则操作m2。
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column = user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression =m$->{user_id % 2 + 1}
# 指定t_order表的数据分布情况,配置数据节点 m1.t_order_1,m1.t_order_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = m1.t_order_$->{1..2}
# 指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE
# 指定t_order表的分片策略,分片策略包括分片键和分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{order_id % 2 + 1}
分库策略定义方式如下:
#分库策略,如何将一个逻辑表映射到多个数据源
spring.shardingsphere.sharding.tables.<逻辑表名称>.database‐strategy.<分片策略>.<分片策略属性名>= #
分片策略属性值
#分表策略,如何将一个逻辑表映射为多个实际表
spring.shardingsphere.sharding.tables.<逻辑表名称>.table‐strategy.<分片策略>.<分片策略属性名>= #分
片策略属性值
Sharding-JDBC支持以下几种分片策略(不管分库还是分表,策略基本一样):
standard:标准分片策略,对应StandardShardingStrategy。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键,提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的,用于处理=和IN的分片。RangeShardingAlgorithm是可选的,用于处理BETWEEN AND分片,如果不配置RangeShardingAlgorithm,SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。
complex:符合分片策略,对应ComplexShardingStrategy。复合分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片键,由于多分片键之间的关系复杂,因此并未进行过多的封装,而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法,完全由应用开发者实现,提供最大的灵活度。
inline:行表达式分片策略,对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式,提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持,只支持单分片键。对于简单的分片算法,可以通过简单的配置使用,从而避免繁琐的Java代码开发,如: t_user_$->{u_id % 8} 表示t_user表根据u_id模8,而分成8张表,表名称为 t_user_0 到t_user_7 。
hint:Hint分片策略,对应HintShardingStrategy。通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。对于分片字段非SQL决定,而由其他外置条件决定的场景,可使用SQL Hint灵活的注入分片字段。例:内部系统,按照员工登录主键分库,而数据库中并无此字段。SQL Hint支持通过Java API和SQL注释(待实现)两种方式使用。
none:不分片策略,对应NoneShardingStrategy。不分片的策略。
前例子中都使用inline分片策略,若对其他分片策略细节若感兴趣,请查阅官方文档:
3.插入测试
修改testInsertOrder方法,插入数据中包含不同的user_id
@Test
public void testInsertOrder(){
for (int i = 0 ; i<10; i++){
orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i+1)*5),1L,"WAIT_PAY");
}
for (int i = 0 ; i<10; i++){
orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i+1)*10),2L,"WAIT_PAY");
}
}
执行testInsertOrder:
通过日志可以看出,根据user_id的奇偶不同,数据分别落在了不同数据源,达到目标。
参考视频:
深入Sharding-JDBC分库分表从入门到精通
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