1.原理
2.Sharding JDBC
官网https://shardingsphere.apache.org/
2.1 水平拆分
创建一个新的springboot项目
导入依赖,直接将原本的dependencies给覆盖掉
<dependencies><!-- ShardingJDBC依赖 --><dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId><version>5.1.0</version></dependency><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>2.2.2</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.31</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>
在本地和远端创建数据库
create database yyds;
use yyds;
create table test (`id` int primary key,`name` varchar(255) NULL,`passwd` varchar(255) NULL
);
配置两个数据源
spring:shardingsphere:datasource:# 有几个数据就配几个，这里是名称，按照下面的格式，名称+数字的形式names: db0,db1# 为每个数据源单独进行配置db0:# 数据源实现类，这里使用默认的HikariDataSourcetype: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource# 数据库驱动driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver# 不用我多说了吧jdbc-url: jdbc:mysql://192.168.0.8:3306/yydsusername: rootpassword: 123456db1:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://192.168.0.13:3306/yydsusername: rootpassword: 123456
添加实体类和mapper
@Data
@AllArgsConstructor
public class User {int id;String name;String passwd;
}
@Mapper
public interface UserMapper {@Select("select * from test where id = #{id}")User getUserById(int id);@Insert("insert into test(id, name, passwd) values(#{id}, #{name}, #{passwd})")上述代码都是正常业务。现在需要编写配置文件，告诉ShardingJDBC要如何进行分片。首先明确：现在是两个数据库都有test表存放用户数据，目标是将用户信息分别存放到这两个数据库的表中。
进行配置
spring:shardingsphere:rules:sharding:tables:#这里填写表名称，程序中对这张表的所有操作，都会采用下面的路由方案#比如我们上面Mybatis就是对test表进行操作，所以会走下面的路由方案test:#这里填写实际的路由节点，比如现在我们要分两个库，那么就可以把两个库都写上，以及对应的表#也可以使用表达式，比如下面的可以简写为 db$->{0..1}.testactual-data-nodes: db0.test,db1.test#这里是分库策略配置database-strategy:#这里选择标准策略，也可以配置复杂策略，基于多个键进行分片standard:#参与分片运算的字段，下面的算法会根据这里提供的字段进行运算sharding-column: id#这里填写我们下面自定义的算法名称sharding-algorithm-name: my-algsharding-algorithms:#自定义一个新的算法，名称随意my-alg:#算法类型，官方内置了很多种，这里演示最简单的一种# 取模分片算法-根据sharding-column（id）的值对2取模，结果为0存第一个库，结果为1存第二个库type: MODprops:sharding-count: 2props:#开启日志，一会方便我们观察sql-show: true
编写测试类测试
@ResourceUserMapper mapper;@Testvoid contextLoads() {for (int i = 0; i < 10; i++) {//这里ID自动生成0-9，然后插入数据库mapper.addUser(new User(i, "xxx", "ccc")); }}
这里出现注入错误，需要在启动类上加上@MapperScan(“com.example.mapper”)注解。分析日志往往在最后一句，不需要将所有报错信息都进行查找。
运行测试类后结果
这样就实现了分库策略。
实现分表策略
以本地数据库为例，创建两张表
create table test_0 (`id` int primary key,`name` varchar(255) NULL,`passwd` varchar(255) NULL
);create table test_1 (`id` int primary key,`name` varchar(255) NULL,`passwd` varchar(255) NULL
);
在分库策略基础上只修改配置文件内容
rules:sharding:tables:test:#db0.test_$->{0..1}actual-data-nodes: db0.test_0,db0.test_1#现在我们来配置一下分表策略，注意这里是table-strategy上面是database-strategytable-strategy:#基本都跟之前是一样的standard:sharding-column: idsharding-algorithm-name: my-algsharding-algorithms:my-alg:#这里我们演示一下INLINE方式，我们可以自行编写表达式来决定type: INLINEprops:#比如我们还是希望进行模2计算得到数据该去的表#只需要给一个最终的表名称就行了test_，后面的数字是表达式取模算出的#实际上这样写和MOD模式一模一样algorithm-expression: test_$->{id % 2}#没错，查询也会根据分片策略来进行，但是如果我们使用的是范围查询，那么依然会进行全量查询#这个我们后面紧接着会讲，这里先写上吧，false代表不允许全量查询allow-range-query-with-inline-sharding: falseprops:#开启日志，一会方便我们观察sql-show: true
再次测试
测试查询
@Testvoid contextLoads() {System.out.println(mapper.getUserById(0));System.out.println(mapper.getUserById(1));}
测试范围查询
@Select("select * from test where id between #{start} and #{end}")
List<User> getUsersByIdRange(int start, int end);
将配置文件的允许范围查询改为allow-range-query-with-inline-sharding改为true
测试范围查询
@Testvoid contextLoads() {System.out.println(mapper.getUsersByIdRange(3, 5));}
最终得出来的sql语句是直接对两个表都进行查询，然后求出一个并集算出来作为最后的结果。
