SpringBoot整合sharding-jdbc实现自定义分库分表的实践
目录
- 一、前言
- 二、简介
- 1、分片键
- 2、分片算法
- 三、程序实现
一、前言
SpringBoot整合sharding-jdbc实现分库分表与读写分离
本文将通过自定义算法来实现定制化的分库分表来扩展相应业务
二、简介
1、分片键
用于数据库/表拆分的关键字段
ex: 用户表根据user_id取模拆分到不同的数据库中
2、分片算法
- 精确分片算法
- 范围分片算法
- 复合分片算法
- Hint分片算法
3、分片策略（分片键+分片算法）
- 行表达式分片策略
- 标准分片策略
- 复合分片策略
- Hint分片策略
- 不分片策略
可查看源码 org.apache.shardingsphere.core.yaml.config.sharding.YamlShardingStrategyConfiguration
三、程序实现
温馨小提示：详情可查看案例demo源码
这里先贴出完整的application.yml配置，后面实现每一种分片策略时，放开其相应配置即可~
# sharding-jdbc配置
spring:
shardingsphere:
# 是否开启SQL显示
props:
sql:
show: true
# ====================== ↓↓↓↓↓↓ 数据源配置 ↓↓↓↓↓↓ ======================
datasource:
names: ds-master-0,ds-slave-0-1,ds-slave-0-2,ds-master-1,ds-slave-1-1,ds-slave-1-2
# ====================== ↓↓↓↓↓↓ 配置第1个主从库 ↓↓↓↓↓↓ ======================
# 主库1
ds-master-0:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds0?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false # MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 解决则加上 &useSSL=false
username: root
password: root
# 主库1-从库1
ds-slave-0-1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/ds0?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false # MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 解决则加上 &useSSL=false
username: root
password: root
# 主库1-从库2
ds-slave-0-2:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/ds0?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false # MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 解决则加上 &useSSL=false
username: root
password: root
# ====================== ↓↓↓↓↓↓ 配置第2个主从库 ↓↓↓↓↓↓ ======================
# 主库2
ds-master-1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds1?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false # MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 解决则加上 &useSSL=false
username: root
password: root
# 主库2-从库1
ds-slave-1-1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/ds1?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false # MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 解决则加上 &useSSL=false
username: root
password: root
# 主库2-从库2
ds-slave-1-2:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/ds1?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false # MySQL在高版本需要指明是否进行SSL连接 解决则加上 &useSSL=false
username: root
password: root
sharding:
# ====================== ↓↓↓↓↓↓ 读写分离配置 ↓↓↓↓↓↓ ======================
master-slave-rules:
ds-master-0:
# 主库
masterDataSourceName: ds-master-0
# 从库
slaveDataSourceNames:
- ds-slave-0-1
- ds-slave-0-2
# 从库查询数据的负载均衡算法 目前有2种算法 round_robin（轮询）和 random（随机）
# 算法接口 org.apache.shardingsphere.spi.masterslave.MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm
# 实现类 RandomMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm 和 RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm
loadBalanceAlgorithmType: ROUND_ROBIN
ds-master-1:
masterDataSourceName: ds-master-1
slaveDataSourceNames:
- ds-slave-1-1
- ds-slave-1-2
loadBalanceAlgorithmType: ROUND_ROBIN
# ====================== ↓↓↓↓↓↓ 分库分表配置 ↓↓↓↓↓↓ ======================
tables:
t_user:
actual-data-nodes: ds-master-$->{0..1}.t_user$->{0..1}
# 配置属性可参考 org.apache.shardingsphere.core.yaml.config.sharding.YamlShardingStrategyConfiguration
# =========== ↓↓↓↓↓↓ 行表达式分片策略 ↓↓↓↓↓↓ ===========
# 在配置中使用 Groovy 表达式，提供对 SQL语句中的 = 和 IN 的分片操作支持，只支持单分片健。
# # ====== ↓↓↓↓↓↓ 分库 ↓↓↓↓↓↓ ======
# database-strategy:
# inline:
# sharding-column: user_id # 添加数据分库字段(根据字段插入数据到哪个库 ex：user_id)
# algorithm-expression: ds-master-$->{user_id % 2} # 根据user_id取模拆分到不同的库中
# # ====== ↓↓↓↓↓↓ 分表 ↓↓↓↓↓↓ ======
# table-strategy:
# inline:
# sharding-column: sex # 添加数据分表字段(根据字段插入数据到哪个表 ex：sex)
# algorithm-expression: t_user$->{sex % 2} # 分片算法表达式 => 根据用户性别取模拆分到不同的表中
# =========== ↓↓↓↓↓↓ 标准分片策略 ↓↓↓↓↓↓ ===========
# 精确分片算法 => sql在分库/分表键上执行 = 与 IN 时触发计算逻辑，否则不走分库/分表，全库/全表执行。
# database-strategy:
# standard:
# sharding-column: user_id # 分库用到的键
# precise-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.precise.MyDbPreciseShardingAlgorithm # 自定义分库算法实现类
# table-strategy:
# standard:
# sharding-column: sex # 添加数据分表字段(根据字段插入数据到那个表 ex：sex)
# precise-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.precise.MyTablePreciseShardingAlgorithm # 自定义分表算法实现类
# 范围分片算法 => sql在分库/分表键上执行 BETWEEN AND、>、<、>=、<= 时触发计算逻辑，否则不走分库/分表，全库/全表执行。
# database-strategy:
# standard:
# sharding-column: user_id
# precise-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.range.MyDbPreciseShardingAlgorithm
# range-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.range.MyDbRangeShardingAlgorithm
# table-strategy:
# standard:
# sharding-column: sex
# precise-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.range.MyTablePreciseShardingAlgorithm
# range-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.range.MyTableRangeShardingAlgorithm
# =========== ↓↓↓↓↓↓ 复合分片策略 ↓↓↓↓↓↓ ===========
# SQL 语句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 等操作符，不同的是复合分片策略支持对多个分片健操作。
# database-strategy:
# complex:
# sharding-columns: user_id,sex
# algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.complex.MyDbComplexKeysShardingAlgorithm
# table-strategy:
# complex:
# sharding-columns: user_id,sex
# algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.complex.MyTableComplexKeysShardingAlgorithm
# =========== ↓↓↓↓↓↓ hint分片策略 ↓↓↓↓↓↓ ===========
# 通过 Hint API实现个性化配置 => 可查看 com.zhengqing.demo.service.impl.UserServiceImpl.listPageForHint
database-strategy:
hint:
algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.hint.MyDbHintShardingAlgorithm
table-strategy:
hint:
algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.hint.MyTableHintShardingAlgorithm
1、行表达式分片策略
# =========== ↓↓↓↓↓↓ 行表达式分片策略 ↓↓↓↓↓↓ ===========
# 在配置中使用 Groovy 表达式，提供对 SQL语句中的 = 和 IN 的分片操作支持，只支持单分片健。
# ====== ↓↓↓↓↓↓ 分库 ↓↓↓↓↓↓ ======
database-strategy:
inline:
sharding-column: user_id # 添加数据分库字段(根据字段插入数据到哪个库 ex：user_id)
algorithm-expression: ds-master-$->{user_id % 2} # 根据user_id取模拆分到不同的库中
# ====== ↓↓↓↓↓↓ 分表 ↓↓↓↓↓↓ ======
table-strategy:
inline:
sharding-column: sex # 添加数据分表字段(根据字段插入数据到哪个表 ex：sex)
algorithm-expression: t_user$->{sex % 2} # 分片算法表达式 => 根据用户性别取模拆分到不同的表中
2、标准分片策略
A: 精确分片算法
# 精确分片算法 => sql在分库/分表键上执行 = 与 IN 时触发计算逻辑，否则不走分库/分表，全库/全表执行。
database-strategy:
standard:
sharding-column: user_id # 分库用到的键
precise-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.precise.MyDbPreciseShardingAlgorithm # 自定义分库算法实现类
table-strategy:
standard:
sharding-column: sex # 添加数据分表字段(根据字段插入数据到那个表 ex：sex)
precise-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.precise.MyTablePreciseShardingAlgorithm # 自定义分表算法实现类
@Slf4j
public class MyDbPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
/**
* 分片策略
*
* @param dbNameList 所有数据源
* @param shardingValue SQL执行时传入的分片值
* @return 数据源名称
*/
@Override
public String doSharding(Collection<String> dbNameList, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
log.info("[MyDbPreciseShardingAlgorithm] SQL执行时传入的分片值: [{}]", shardingValue);
// 根据user_id取模拆分到不同的库中
Long userId = shardingValue.getValue();
for (String dbNameItem : dbNameList) {
if (dbNameItem.endsWith(String.valueOf(userId % 2))) {
return dbNameItem;
}
}
return null;
}
}
@Slf4j
public class MyTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Byte> {
/**
* 分片策略
*
* @param tableNameList 所有表名
* @param shardingValue SQL执行时传入的分片值
* @return 表名
*/
@Override
public String doSharding(Collection<String> tableNameList, PreciseShardingValue<Byte> shardingValue) {
log.info("[MyTablePreciseShardingAlgorithm] SQL执行时传入的分片值: [{}]", shardingValue);
// 根据用户性别取模拆分到不同的表中
Byte sex = shardingValue.getValue();
for (String tableNameItem : tableNameList) {
if (tableNameItem.endsWith(String.valueOf(sex % 2))) {
return tableNameItem;
}
}
return null;
}
}
B: 范围分片算法
# 范围分片算法 => sql在分库/分表键上执行 BETWEEN AND、>、<、>=、<= 时触发计算逻辑，否则不走分库/分表，全库/全表执行。
database-strategy:
standard:
sharding-column: user_id
precise-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.range.MyDbPreciseShardingAlgorithm
range-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.range.MyDbRangeShardingAlgorithm
table-strategy:
standard:
sharding-column: sex
precise-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.range.MyTablePreciseShardingAlgorithm
range-algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.range.MyTableRangeShardingAlgorithm
@Slf4j
public class MyDbPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
/**
* 分片策略
*
* @param dbNameList 所有数据源
* @param shardingValue SQL执行时传入的分片值
* @return 数据源名称
*/
@Override
public String doSharding(Collection<String> dbNameList, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
log.info("[MyDbPreciseShardingAlgorithm] SQL执行时传入的分片值: [{}]", shardingValue);
// 根据user_id取模拆分到不同的库中
Long userId = shardingValue.getValue();
for (String dbNameItem : dbNameList) {
if (dbNameItem.endsWith(String.valueOf(userId % 2))) {
return dbNameItem;
}
}
return null;
}
}
@Slf4j
public class MyDbRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> dbNameList, RangeShardingValue<Long> shardingValue) {
log.info("[MyDbRangeShardingAlgorithm] shardingValue: [{}]", shardingValue);
List<String> result = Lists.newLinkedList();
int dbSize = dbNameList.size();
// 从sql 中获取 Between 1 and 1000 的值
// lower：1
// upper：1000
Range<Long> rangeValue = shardingValue.getValueRange();
Long lower = rangeValue.lowerEndpoint();
Long upper = rangeValue.upperEndpoint();
// 根据范围值取偶选择库
for (Long i = lower; i <= upper; i++) {
for (String dbNameItem : dbNameList) {
if (dbNameItem.endsWith(String.valueOf(i % 2))) {
result.add(dbNameItem);
}
if (result.size() >= dbSize) {
return result;
}
}
}
return result;
}
}
@Slf4j
public class MyTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Byte> {
/**
* 分片策略
*
* @param tableNameList 所有表名
* @param shardingValue SQL执行时传入的分片值
* @return 表名
*/
@Override
public String doSharding(Collection<String> tableNameList, PreciseShardingValue<Byte> shardingValue) {
log.info("[MyTablePreciseShardingAlgorithm] SQL执行时传入的分片值: [{}]", shardingValue);
// 根据用户性别取模拆分到不同的表中
Byte sex = shardingValue.getValue();
for (String tableNameItem : tableNameList) {
if (tableNameItem.endsWith(String.valueOf(sex % 2))) {
return tableNameItem;
}
}
return null;
}
}
@Slf4j
public class MyTableRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Byte> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> tableNameList, RangeShardingValue<Byte> shardingValue) {
log.info("[MyTableRangeShardingAlgorithm] shardingValue: [{}]", shardingValue);
Set<String> tableNameResultList = new LinkedHashSet<>();
Range<Byte> rangeValue = shardingValue.getValueRange();
Byte lower = rangeValue.lowerEndpoint();
Byte upper = rangeValue.upperEndpoint();
// between 0 and 1
// 根据性别值选择表
for (String tableNameItem : tableNameList) {
if (tableNameItem.endsWith(String.valueOf(lower))
|| tableNameItem.endsWith(String.valueOf(upper))) {
tableNameResultList.add(tableNameItem);
}
}
return tableNameResultList;
}
}
3、复合分片策略
# =========== ↓↓↓↓↓↓ 复合分片策略 ↓↓↓↓↓↓ ===========
# SQL 语句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 等操作符，不同的是复合分片策略支持对多个分片健操作。
database-strategy:
complex:
sharding-columns: user_id,sex
algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.complex.MyDbComplexKeysShardingAlgorithm
table-strategy:
complex:
sharding-columns: user_id,sex
algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.complex.MyTableComplexKeysShardingAlgorithm
@Slf4j
public class MyDbComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<String> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> dbNameList, ComplexKeysShardingValue<String> complexKeysShardingValue) {
log.info("[MyDbComplexKeysShardingAlgorithm] complexKeysShardingValue: [{}]", complexKeysShardingValue);
List<String> dbResultList = new ArrayList<>();
int dbSize = dbNameList.size();
// 得到每个分片健对应的值
// 用户id 范围查询
Range<String> rangeUserId = complexKeysShardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap().get("user_id");
// 性别
List<String> sexValueList = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "sex");
// 对两个分片健进行逻辑操作，选择最终数据进哪一库？ TODO
for (String sex : sexValueList) {
String suffix = String.valueOf(Long.parseLong(sex) % 2);
for (String dbNameItem : dbNameList) {
if (dbNameItem.endsWith(suffix)) {
dbResultList.add(dbNameItem);
}
if (dbResultList.size() >= dbSize) {
return dbResultList;
}
}
}
return dbResultList;
}
private List<String> getShardingValue(ComplexKeysShardingValue<String> shardingValues, final String key) {
List<String> valueList = new ArrayList<>();
Map<String, Collection<String>> columnNameAndShardingValuesMap = shardingValues.getColumnNameAndShardingValuesMap();
if (columnNameAndShardingValuesMap.containsKey(key)) {
valueList.addAll(columnNameAndShardingValuesMap.get(key));
}
return valueList;
}
}
@Slf4j
public class MyTableComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> tableNameList, ComplexKeysShardingValue<Long> complexKeysShardingValue) {
log.info("[MyTableComplexKeysShardingAlgorithm] complexKeysShardingValue: [{}]", complexKeysShardingValue);
Set<String> tableNameResultList = new LinkedHashSet<>();
int tableSize = tableNameList.size();
// 用户id 范围查询
Range<Long> rangeUserId = complexKeysShardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap().get("user_id");
Long lower = rangeUserId.lowerEndpoint();
Long upper = rangeUserId.upperEndpoint();
// 根据user_id选择表 TODO ...
for (String tableNameItem : tableNameList) {
if (tableNameItem.endsWith(String.valueOf(lower % 2))
|| tableNameItem.endsWith(String.valueOf(upper % 2))) {
tableNameResultList.add(tableNameItem);
}
if (tableNameResultList.size() >= tableSize) {
return tableNameResultList;
}
}
return tableNameResultList;
}
}
4、Hint分片策略
#=========== ↓↓↓↓↓↓ hint分片策略 ↓↓↓↓↓↓ ===========
# 通过 Hint API实现个性化配置 => 可查看 com.zhengqing.demo.service.impl.UserServiceImpl.listPageForHint
database-strategy:
hint:
algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.hint.MyDbHintShardingAlgorithm
table-strategy:
hint:
algorithm-class-name: com.zhengqing.demo.config.sharding.hint.MyTableHintShardingAlgorithm
@Slf4j
public class MyDbHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Integer> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> dbNameList, HintShardingValue<Integer> hintShardingValue) {
log.info("[MyDbHintShardingAlgorithm] hintShardingValue: [{}]", hintShardingValue);
Collection<String> dbResultList = new ArrayList<>();
int dbSize = dbNameList.size();
for (String dbNameItem : dbNameList) {
for (Integer shardingValue : hintShardingValue.getValues()) {
if (dbNameItem.endsWith(String.valueOf(shardingValue % 2))) {
dbResultList.add(dbNameItem);
}
if (dbResultList.size() >= dbSize) {
return dbResultList;
}
}
}
return dbResultList;
}
}
@Slf4j
public class MyTableHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Integer> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> tableNameList, HintShardingValue<Integer> hintShardingValue) {
log.info("[MyTableHintShardingAlgorithm] hintShardingValue: [{}]", hintShardingValue);
Collection<String> tableResultList = new ArrayList<>();
int tableSize = tableNameList.size();
Collection<Integer> hintShardingValueValueList = hintShardingValue.getValues();
for (String tableName : tableNameList) {
for (Integer shardingValue : hintShardingValueValueList) {
if (tableName.endsWith(String.valueOf(shardingValue % 2))) {
tableResultList.add(tableName);
}
if (tableResultList.size() >= tableSize) {
return tableResultList;
}
}
}
return tableResultList;
}
}
使用时动态触发如下：
public IPage<User> listPageForHint() {
// 清除掉上一次的规则，否则会报错
HintManager.clear();
// HintManager API 工具类实例
HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
// 库 => 主要是将value值传送到 MyDbHintShardingAlgorithm 中做逻辑分库处理
hintManager.addDatabaseShardingValue("t_user", 100);
hintManager.addDatabaseShardingValue("t_user", 1000);
// 指定表的分片健 => 指定查t_user0
hintManager.addTableShardingValue("t_user", 0);
// hintManager.addTableShardingValue("t_user", 1);
// 读写分离强制读主库，避免造成主从复制导致的延迟
hintManager.setMasterRouteOnly();
// 查询数据
Page<User> result = this.userMapper.selectPage(new Page<>(1, 10),
new LambdaQueryWrapper<User>()
.eq(User::getSex, "0")
.between(User::getUserId, 1L, 1000L)
);
// 清除规则
hintManager.close();
return result;
}
运行项目，接口文档：http://127.0.0.1/doc.html 提供了几个测试api如下
本文案例demo源码
https://gitee.com/zhengqingya/java-workspace
到此这篇关于SpringBoot整合sharding-jdbc实现自定义分库分表的实践的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot sharding-jdbc自定义分库分表内容请搜索我们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我们！
赞 (0)
相关推荐
-
SpringBoot 2.0 整合sharding-jdbc中间件实现数据分库分表
一.水平分割 1.水平分库 1).概念: 以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中. 2).结果 每个库的结构都一样:数据都不一样: 所有库的并集是全量数据: 2.水平分表 1).概念 以字段为依据,按照一定策略,将一个表中的数据拆分到多个表中. 2).结果 每个表的结构都一样:数据都不一样: 所有表的并集是全量数据: 二.Shard-jdbc 中间件 1.架构图 2.特点 1).Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零. 2).适
-
SpringBoot整合sharding-jdbc实现分库分表与读写分离的示例
目录 一.前言 二.数据库表准备 三.整合 四.docker-compose部署mysql主从 五.本文案例demo源码 一.前言 本文将基于以下环境整合sharding-jdbc实现分库分表与读写分离 springboot2.4.0 mybatis-plus3.4.3.1 mysql5.7主从 https://github.com/apache/shardingsphere 二.数据库表准备 温馨小提示:此sql执行时,如果之前有存在相应库和表会进行自动删除后再创建! DROP DATABAS
-
SpringBoot整合sharding-jdbc实现自定义分库分表的实践
目录 一.前言 二.简介 1.分片键 2.分片算法 三.程序实现 一.前言 SpringBoot整合sharding-jdbc实现分库分表与读写分离 本文将通过自定义算法来实现定制化的分库分表来扩展相应业务 二.简介 1.分片键 用于数据库/表拆分的关键字段 ex: 用户表根据user_id取模拆分到不同的数据库中 2.分片算法 可参考:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/user-manual/shardingsphere
-
SpringBoot+MybatisPlus+Mysql+Sharding-JDBC分库分表
目录 一.序言 1.组件及版本选择 2.预期目标 二.代码实现 (一)素材准备 1.实体类 2.Mapper类 3.全局配置文件 (二)增删查改 1.保存数据 2.查询列表数据 3.分页查询数据 4.查询详情 5.删除数据 6.修改数据 三.理论分析 1.选择分片列 2.扩容 一.序言 在实际业务中,单表数据增长较快,很容易达到数据瓶颈,比如单表百万级别数据量.当数据量继续增长时,数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意,这时可以引入数据分库分表技术. 本文将基于SpringBoot+Myba
-
浅谈订单重构之 MySQL 分库分表实战篇
目录 一.目标 二.环境准备 1.基本信息 2.数据库环境准备 3.建库 & 导入分表 三.配置&实践 1.pom文件 2.常量配置 3.yml 配置 4.分库分表策略 5.dao层编写 6.单元测试 四.总结 一.目标 本文将完成如下目标: 分表数量: 256 分库数量: 4 以用户ID(user_id) 为数据库分片Key 最后测试订单创建,更新,删除, 单订单号查询,根据user_id查询列表操作. 架构图: 表结构如下: CREATE TABLE `order_XXX` (
-
Sharding-Proxy分库分表和数据加密使用场景分析
目录 Sharding-Proxy分库分表和数据加密 使用场景 配置文件讲解 server.yaml config-sharding.yaml config-encrypt.yaml 其他 使用情况 总结 Sharding-Proxy分库分表和数据加密 主要将实际项目中使用shardingshpere-proxy的经历经验,总结分享一下. 使用场景 公司规划研发了两款针对政务新媒体和数字乡村的SaaS平台,作为新的利润增长点.考虑到以后的用户数量和数据数量,决定按照租户(签约客户)进行分库分表.
-
MariaDB Spider 数据库分库分表实践记录
目录 分库分表 部署 MariaDB 实例 Docker 部署 虚拟机部署 MariaDB 配置 检查每个实例 配置 Spider 远程表 基准性能测试 加入后端数据库 哈希分片 根据值范围分片 根据列表分片 分库分表 一般来说,数据库分库分表,有以下做法: 按哈希分片:根据一条数据的标识计算哈希值,将其分配到特定的数据库引擎中: 按范围分片:根据一条数据的标识(一般是值),将其分配到特定的数据库引擎中: 按列表分片:根据某些字段的标识,如果符合条件则分配到特定的数据库引擎中. 分库分表的做法有
-
SpringBoot 如何使用sharding jdbc进行分库分表
目录 基于4.0版本,Springboot2.1 在pom里确保有如下引用 里面我profiles.active了另一个 之后手工把表都建好 写个测试代码 需要注意一个坑 基于4.0版本,Springboot2.1 之前写过一篇使用sharding-jdbc进行分库分表的文章,不过当时的版本还比较早,现在已经不能用了.这一篇是基于最新版来写的. 新版已经变成了shardingsphere了,https://shardingsphere.apache.org/. 有点不同的是,这一篇,我们是采用多
-
springboot整合shardingjdbc实现分库分表最简单demo
一.概览 1.1 简介 ShardingSphere-JDBC定位为轻量级 Java 框架,在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务. 它使用客户端直连数据库,以 jar 包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的 JDBC 驱动,完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架. 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC. 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP,
-
springboot jpa分库分表项目实现过程详解
这篇文章主要介绍了springboot jpa分库分表项目实现过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 分库分表场景 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力都有限.当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库.优化索引,做很多操作时性能仍下降严重.此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间. 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景--大数