Java使用Sharding-JDBC分库分表进行操作

分库分表是一种常用的数据库水平拆分技术，它将一个大型数据库分成多个小型数据库，使得每个小型数据库可以独立承担一部分数据的读写操作，从而提高数据库的性能和可扩展性。Sharding-JDBC是一个开源的分布式数据库中间件，它提供了完善的分库分表功能，能够将数据按照规则分散到多个数据库中，同时支持读写分离、动态扩容等特性，具有很强的实际应用价值。

下面是使用Sharding-JDBC进行分库分表操作的详细攻略。

1. 环境准备

首先需要下载和安装Sharding-JDBC的依赖包，以及相应的数据库和JDBC驱动。可以在官方网站或者Maven仓库中获取最新版本的Sharding-JDBC和相关依赖。

2. 配置文件编写

在项目的classpath路径下创建一个命名为 sharding-config.yaml 的配置文件，内容如下：

dataSources:
  ds0:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    username: root
    password: root
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
  ds1:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
    username: root
    password: root
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

shardingRule:
  tables:
    order:
      actualDataNodes: ds${0..1}.order_${0..1}
      tableStrategy:
        inline:
          shardingColumn: user_id
          algorithmExpression: order_${user_id % 2}
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
  bindingTables:
    - order

keyGenerators:
  snowflake:
    type: SNOWFLAKE
    props:
      workerId: 123
      maxTolerateTimeDifferenceMilliseconds: 1

props:
  sql:
    show: true

该配置文件中定义了两个数据源（ds0和ds1），以及分库分表的规则。具体来说，我们定义一张名为order的表，将它按照user_id字段的余数进行分表，分散到两个库中（分别为ds0和ds1），并且指定了用于生成主键ID的算法和数据库连接参数等。

3. 代码实践

接下来我们需要通过代码来测试Sharding-JDBC的应用效果。下面是一个简单的Java示例程序，展示了如何使用Sharding-JDBC实现分库分表的操作。

public class ShardingTest {

    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource("classpath:sharding-config.yaml");

        Connection connection = dataSource.getConnection();
        Statement statement = connection.createStatement();

        //在order表中插入一条记录
        statement.executeUpdate("INSERT INTO `order`(id, user_id, amount) VALUES (1, 1001, 200)");

        //从order表中查询记录
        ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM `order`");

        while (resultSet.next()) {
            System.out.println(resultSet.getLong("id") + "," + resultSet.getLong("user_id") + "," + resultSet.getInt("amount"));
        }

        //关闭数据源连接
        statement.close();
        connection.close();
    }
}

该程序运行后会输出一条查询结果和一条插入操作结果，可以通过查看数据库的具体情况来确认是否已经完成了分库分表的操作。

4. 其他示例说明

除了上述的示例程序，下面还提供了一些其他的使用Sharding-JDBC实现分库分表的示例说明：

示例1：按照时间进行分表

shardingRule:
  tables:
    order:
      actualDataNodes: ds${0..1}.order_${2015..2016}
      tableStrategy:
        inline:
          shardingColumn: create_time
          algorithmExpression: order_${create_time % 2 + 2015}

示例2：按照城市进行分库

shardingRule:
  defaultDataSourceName: ds0
  autoTablesAmount: 3
  bindingTableGroups:
    - order
  bindingTableRules:
    - ds0.order_0,ds0.order_1,ds0.order_2
    - ds1.order_0,ds1.order_1,ds1.order_2
  dataSourceNames:
    ds0:
      dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
      properties:
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useSSL=false
        username: root
        password: root
    ds1:
      dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
      properties:
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useSSL=false
        username: root
        password: root
  defaultDatabaseStrategy:
    complex:
      shardingColumns: city_id
      shardingAlgorithmName: city_db_algorithm
  shardingAlgorithms:
    city_db_algorithm:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: ds$->{city_id % 2}
  tables:
    order:
      actualDataNodes: ds${0..1}.order_${0..2}
      tableStrategy:
        complex:
          shardingColumns: city_id,order_id
          shardingAlgorithmName: city_order_algorithm
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
  keyGenerators:
    snowflake:
      type: SNOWFLAKE
      props:
        workerId: 123
        maxTolerateTimeDifferenceMilliseconds: 1

上述示例中展示了按照城市进行分库和分表的实现方式，包括如何定义数据源、如何进行分片算法的编写以及如何建立多个数据库之间的关系等。