ShardingSphere jdbc实现分库分表核心概念详解

下面是关于“ShardingSphere JDBC实现分库分表核心概念详解”的完整攻略。

前言

ShardingSphere是一款国产的关系型数据库分布式解决方案。它实现了像分库分表、读写分离等与分布式相关的功能，具有易用、可扩展、可靠等特点。ShardingSphere中的JDBC模块提供了一个JDBC驱动，用户可以通过JDBC驱动直接访问分布式数据库，而无需关注具体的分布式架构细节。

本文主要讲解ShardingSphere的JDBC实现分库分表的核心概念，包括水平切分和垂直切分两种方式，以及相关的配置和使用示例。

水平切分

水平切分是指将一个大表按照某个特定条件切分为多个小表，每个小表都只存储特定条件下的数据。例如，我们可以将订单表按照订单的创建时间切分为多个表，每张表只存储特定时间段内的订单数据。

水平切分的配置

水平切分在ShardingSphere中可以通过配置数据源和分片规则来实现。

配置数据源

首先，需要配置多个数据源，每个数据源都对应着一张小表。例如，我们可以配置3个数据源，分别对应着订单表的2021年、2022年和2023年的数据：

dataSources:
  ds_2021:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_2021
    username: root
    password: root123
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
  ds_2022:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_2022
    username: root
    password: root123
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
  ds_2023:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_2023
    username: root
    password: root123
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource

配置分片规则

然后，需要配置分片规则，即按照什么条件进行分表。在本例中，我们按照订单的创建时间进行分表。

shardingRule:
  tables:
    order:
      actualDataNodes: ds_${2021..2023}.order_${0..3}
      tableStrategy:
        inline:
          shardingColumn: create_time
          algorithmExpression: order_${create_time % 4}

分片规则中，actualDataNodes表示每个数据源对应着几张小表，我们可以通过占位符${2021..2023}来表示2021年到2023年3个不同的数据源，占位符${0..3}表示每个数据源对应4个小表。tableStrategy表示具体的分片策略，这里使用了inline策略，按照订单的创建时间进行取模操作，得到相应的表名后缀。

水平切分的使用

使用水平切分后，我们可以通过普通的SQL语句来访问分布式数据库，ShardingSphere会自动将SQL语句转换为多个小表上的查询语句，最终将结果合并返回给用户。

例如，要查询2022年1月1日和1月2日的订单数据，可以使用如下的SQL语句：

SELECT * FROM order WHERE create_time BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-02';

ShardingSphere根据分片规则将上述SQL语句转换为多个小表上的查询语句，并将结果合并返回给用户。

垂直切分

垂直切分是指将一个大表按照业务逻辑切分为多个小表，每个小表只存储特定列的数据。例如，我们可以将用户信息表按照性别切分为男性用户表和女性用户表，每个表只存储特定性别的用户信息。

垂直切分的配置

垂直切分在ShardingSphere中可以通过配置数据源和分片规则来实现。

配置数据源

首先，需要将原始大表的列切分为多个小表。例如，我们可以将用户信息表切分为用户基础信息表和用户扩展信息表。

dataSources:
  ds_base:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_base
    username: root
    password: root123
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
  ds_extend:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_extend
    username: root
    password: root123
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource

配置分片规则

然后，需要配置分片规则，即按照什么条件进行分表。在本例中，我们按照用户性别进行分表。

shardingRule:
  bindingTables:
    - user
  tables:
    user_base:
      actualDataNodes: ds_base.user_base
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: user_id
          shardingAlgorithmName: userBaseShardingAlgorithm
    user_extend:
      actualDataNodes: ds_extend.user_extend
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: user_id
          shardingAlgorithmName: userExtendShardingAlgorithm
  shardingAlgorithms:
    userBaseShardingAlgorithm:
      type: INLINE
      props:
        algorithm.expression: user_base
    userExtendShardingAlgorithm:
      type: INLINE
      props:
        algorithm.expression: user_extend

分片规则中，bindingTables表示需要进行垂直切分的表，tables表示每个小表的数据源和具体的分片策略。shardingAlgorithms表示具体的分片算法，这里使用了INLINE算法，返回固定的表名后缀。

垂直切分的使用

使用垂直切分后，我们需要重新构建查询语句，使用JOIN操作将多个小表关联起来。例如，要查询所有男性用户的基础信息和扩展信息，可以使用如下的SQL语句：

SELECT ub.*, ue.* FROM user_base ub JOIN user_extend ue ON ub.user_id = ue.user_id WHERE ub.gender = 'male';

ShardingSphere会根据分片规则将上述SQL语句转换为多个小表上的查询语句，并将结果合并返回给用户。

总结

本文介绍了ShardingSphere JDBC实现分库分表的核心概念，包括水平切分和垂直切分两种方式，以及相关的配置和使用示例。通过ShardingSphere的分布式解决方案，我们可以轻松地实现分布式数据库架构，为大型应用提供高性能、高可用、可扩展等特点。