掌握MySQL分库分表（四）分库分表中间件Sharding-Jdbc，真实表、逻辑表、绑定表、广播表，常见分片策略

什么是ShardingSphere-JDBC？

1. 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务
2. 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，如：JPA，Hibernate，Mybatis，或直接使用JDBC
3. 支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP，C3P0，BoneCP，HikariCP 等；
4. ⽀持任意实现 JDBC规范的数据库，目前支持MySQL，PostgreSQL，Oracle，SQLServer 以及任何可使用 JDBC访问的数据库
5. 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用

Sharding-Jdbc常见概念术语

数据节点Node

数据分片的最小单元，由数据源名称和数据表组成
比如：ds_0.product_order_0（某个库中的某个表）

真实表

在分片的数据库中真实存在的物理表
比如订单表 product_order_0、product_order_1、product_order_2

逻辑表

水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称
比如订单表 product_order_0、product_order_1、product_order_2，逻辑表就是product_order

绑定表

指分片规则⼀致的主表和子表
比如product_order表和product_order_item表，均按照order_id分片，则此两张表互为绑定表关系
绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升

广播表

指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全⼀致
适用于数据量不⼤且需要与海量数据的表进⾏关联查询的场景，例如：字典表、配置表

数据库表分片（水平库、表）

包含分片键和分片策略

分片键 (PartitionKey)

⽤于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段，比如prouduct_order订单表，根据订单号 out_trade_no做哈希取模，则out_trade_no是分片键

除了对单分片字段的支持，ShardingSphere也⽀持根据多个字段进行分片（多分片键）

行表达式分片策略 InlineShardingStrategy（必备）

只支持【单分片键】使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持
可以通过简单的配置使用，无需自定义分片算法，从而避免繁琐的Java代码开发

prouduct_order_$->{user_id % 8}

表示订单表根据user_id模8，⽽分成8张表，表名称为prouduct_order_0到prouduct_order_7

标准分片策略StandardShardingStrategy（需了解）

1. 只支持【单分片键】，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法
2. PreciseShardingAlgorithm 精准分片是必选的，用于处理=和IN的分片
3. RangeShardingAlgorithm 范围分配是可选的，用于处理BETWEEN AND分片
4. 如果不配置RangeShardingAlgorithm，如果SQL中用了BETWEEN AND语法，则将按照全库路由处理，性能下降

复合分片策略ComplexShardingStrategy（需了解）

⽀持【多分⽚键】，多分片键之间的关系复杂，由开发者自己实现，提供最大的灵活度
提供对SQL语句中的=， IN和BETWEEN AND的分片操作支持

Hint分片策略HintShardingStrategy（需了解）

1. 这种分片策略无需配置分片健，分片健值也不再从 SQL中解析，外部⼿动指定分片健或分片库，让 SQL在指定的分库、分表中执行
2. 用于处理使用Hint行分片的场景，通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略
3. Hint策略会绕过SQL解析的，对于这些比较复杂的需要分片的查询，Hint分片策略性能可能会更好

不分片策略 NoneShardingStrategy（需了解）

不分片