利用Sharding-Jdbc进行分库分表的操作代码


Posted in Java/Android onJanuary 22, 2022

1. Sharding-Jdbc介绍

https://shardingsphere.apache.org/

  • sharding-jdbc是一个分布式的关系型数据库中间件
  • 客户端代理模式,不需要搭建服务器,只需要后端数据库即可,有个IDE就行了
  • 定位于轻量级的Java框架,以jar的方式提供服务
  • 可以理解为增强版的jdbc驱动
  • 完全兼容主流的ORM框架

利用Sharding-Jdbc进行分库分表的操作代码

sharding-jdbc提供了4种配置

  • Java API
  • yaml
  • properties
  • spring命名空间

与MyCat的区别

  • MyCat是服务端的代理,Sharding-Jdbc是客户端代理
  • 实际开发中如果企业有DBA建议使用MyCat,都是开发人员建议使用sharding-jdbc
  • MyCat不支持在一个库内进行水平分表,而sharding-jdbc支持在同一个数据库中进行水平分表

名词解释

  • 逻辑表:物流的合并表
  • 真实表:存放数据的地方
  • 数据节点:存储数据的MySQL节点
  • 绑定表:相当于MyCat中的子表
  • 广播表:相当于MyCat中的全局表

2. Sharding-Jdbc引入使用

# 0.首先在两个MySQL上创建两个数据:shard_order
# 1.分表给两个库创建两个表order_info_1,order_info_2
CREATE TABLE `order_info_1` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `order_amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  `order_status` int(255) DEFAULT NULL,
  `user_id` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `order_info_2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `order_amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  `order_status` int(255) DEFAULT NULL,
  `user_id` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
# 2.切分规则,按照id的奇偶数切分到两个数据库,在自己的数据库按照user_id进行表切分

代码导入POM依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.0.0-RC2</version>
        </dependency>

配置properties

# 给两个数据源命名
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 数据源链接ds0要和命名一致
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbcUrl=jdbc:mysql://39.103.163.215:3306/shard_order
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=gavin
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
# 数据源链接ds1要和命名一致
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbcUrl=jdbc:mysql://39.101.221.95:3306/shard_order
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=gavin
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
# 具体的分片规则,基于数据节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.order_info_$->{1..2}
# 分库的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.database-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{id % 2}
# 分表的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.table-strategy.inline.algorithm-expression=order_info_$->{user_id % 2 + 1}
//测试代码
@SpringBootTest
class ShardingjdbcProjectApplicationTests {
    @Autowired
    JdbcTemplate jdbcTemplate;
    @Test
    void insertTest(){
        String sql = "insert into order_info(id,order_amount,order_status,user_id) values(3,213.88,1,2)";
        int i = jdbcTemplate.update(sql);
        System.out.println("影响行数:"+i);
    }
}

作业:自己练习一下sharding-jdbc的分库分表

3. 配置广播表

先在两个库上创建广播表province_info

CREATE TABLE `province_info` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

在properties里增加配置

spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=province_info

测试插入和查询的代码

@Test
    void insertBroadcast(){
        String sql = "insert into province_info(id,name) values(1,'beijing')";
        int i = jdbcTemplate.update(sql);
        System.out.println("******* 影响的结果:"+i);
    }

    @Test
    void selectBroadcast(){
        String sql = "select * from province_info";
        List<Map<String,Object>> result = jdbcTemplate.queryForList(sql);
        for (Map<String,Object> val: result) {
            System.out.println("=========== "+val.get("id")+" ----- "+val.get("name"));

        }
    }

4. 配置绑定表

首先按照order_info的建表顺序创建order_item分别在两个库上建立order_item_1,order_item_2

​
 @Test
    void insertBroadcast(){
        String sql = "insert into province_info(id,name) values(1,'beijing')";
        int i = jdbcTemplate.update(sql);
        System.out.println("******* 影响的结果:"+i);
    }

    @Test
    void selectBroadcast(){
        String sql = "select * from province_info";
        List<Map<String,Object>> result = jdbcTemplate.queryForList(sql);
        for (Map<String,Object> val: result) {
            System.out.println("=========== "+val.get("id")+" ----- "+val.get("name"));

        }
    }

​

配置绑定表,将两个表的分表逻辑和order_info保持一致

# 给两个数据源命名
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 数据源链接ds0要和命名一致
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbcUrl=jdbc:mysql://39.103.163.215:3306/shard_order
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=gavin
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
# 数据源链接ds1要和命名一致
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbcUrl=jdbc:mysql://39.101.221.95:3306/shard_order
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=gavin
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456

# 具体的分片规则,基于数据节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.order_info_$->{1..2}
# 分库的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.database-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{id % 2}
# 分表的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.table-strategy.inline.algorithm-expression=order_info_$->{user_id % 2 + 1}

# 具体的分片规则,基于数据节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.order_item_$->{1..2}
# 分库的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.database-strategy.inline.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{order_id % 2}
# 分表的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=order_item_$->{user_id % 2 + 1}

# 绑定表关系
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=order_info,order_item

# 广播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=province_info

5. 读写分离配置

首先配置properties的数据源,如果有主机配置就必须要有从机配置

# 指定主从的配置节点
spring.shardingsphere.datasource.names=master0,master0slave0,master1,master1slave0
# master0数据源链接配置
spring.shardingsphere.datasource.master0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.master0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.master0.jdbcUrl=jdbc:mysql://39.103.163.215:3306/shard_order
spring.shardingsphere.datasource.master0.username=gavin
spring.shardingsphere.datasource.master0.password=123456
# master0slave0数据源链接配置
spring.shardingsphere.datasource.master0slave0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.master0slave0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.master0slave0.jdbcUrl=jdbc:mysql://39.99.212.46:3306/shard_order
spring.shardingsphere.datasource.master0slave0.username=gavin
spring.shardingsphere.datasource.master0slave0.password=123456
# master1数据源链接配置
spring.shardingsphere.datasource.master1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.master1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.master1.jdbcUrl=jdbc:mysql://39.101.221.95:3306/shard_order
spring.shardingsphere.datasource.master1.username=gavin
spring.shardingsphere.datasource.master1.password=123456
# master1slave0数据源链接配置
spring.shardingsphere.datasource.master1slave0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.master1slave0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.master1slave0.jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/shard_order
spring.shardingsphere.datasource.master1slave0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.master1slave0.password=gavin

# 具体的分片规则,基于数据节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.order_info_$->{1..2}
# 分库的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.database-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{id % 2}
# 分表的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_info.table-strategy.inline.algorithm-expression=order_info_$->{user_id % 2 + 1}

# 具体的分片规则,基于数据节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.order_item_$->{1..2}
# 分库的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.database-strategy.inline.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{order_id % 2}
# 分表的规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=order_item_$->{user_id % 2 + 1}

# 绑定表关系
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=order_info,order_item

# 广播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=province_info

# 读写分离主从关系绑定
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.master-data-source-name=master0
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.slave-data-source-names=master0slave0
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.load-balance-algorithm-type=round_robin

spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds1.master-data-source-name=master1
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds1.slave-data-source-names=master1slave0
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds1.load-balance-algorithm-type=random

到此这篇关于Sharding-Jdbc进行分库分表的文章就介绍到这了,更多相关Sharding-Jdbc分库分表内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!

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