sharding-jdbc实现分库分表
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😅😅最近几天的状态有点不对,所以有几天没有更新了。
当我们的数据量比较大(没接触过)就会考虑一下分库分表的策略。当然分库分表又分为多种策略:
- 拆分数据库,做到数据的分离(多租户的设计)
- 水平拆分表:类似于数据的分片
- 垂直拆分表:某些不常用的字段放在另外一张表,我们通过主键关联,在之前的文章mysql表设计规范中也有提到:

在去年疫情的时候,其实shigen就研究了一下这个,只不过当时用的是apache-shardingsphere,采用的是官方的资源包,需要各种安装和配置:

最近发现它其实可以和springboot结合起来使用,于是研究了一下,最后发现很好用。
官方配置文档在这里,需要详细步骤的可以去看下官网的案例和解释。
首先我们创建两个数据库,每个数据库两张表:
-- 数据库1中的user表
CREATE TABLE ds0.user0
(id INT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID',name VARCHAR(50) COMMENT '用户姓名',age INT COMMENT '用户年龄'
);CREATE TABLE ds0.user1
(id INT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID',name VARCHAR(50) COMMENT '用户姓名',age INT COMMENT '用户年龄'
);-- 数据库2中的user表
CREATE TABLE ds1.user0
(id INT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID',name VARCHAR(50) COMMENT '用户姓名',age INT COMMENT '用户年龄'
);CREATE TABLE ds1.user1
(id INT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID',name VARCHAR(50) COMMENT '用户姓名',age INT COMMENT '用户年龄'
);
对应关系是这样的:
| 数据库 | 数据表 | 备注 |
|---|---|---|
| Ds0 | User0 | 数据源1的分表1 |
| Ds0 | User1 | 数据源1的分表2 |
| Ds1 | User0 | 数据源2的分表1 |
| Ds1 | User1 | 数据源2的分表2 |
在shigen之前创建的数据库和数据表用到了类似这样的名字:
demo-ds-0, user_1,发现配置起来老有问题了,直接炸了啊。

最后改成不要下划线的才算正常。
在一切准备好之后,我们开始今天的案例。
基于sharding-jdbc实现数据水平切分
引入依赖
<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.1.1</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.2.8</version></dependency>
这是最核心的依赖,当然,mysql的驱动、mybatis-plus这里也是需要的。
生成基础代码
我们用魔法生成对应的controller、service、dao。

编写配置文件
这里我就直接贴上我的配置了,更多的配置可以参考官网。
spring:shardingsphere:datasource:names: ds0, ds1ds0:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0username: rootpassword: 123456ds1:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1username: rootpassword: 123456sharding:tables:user:actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user$->{0..1}table-strategy:inline:sharding-column: idalgorithm-expression: user$->{id % 2}key-generator:column: idtype: SNOWFLAKEbinding-tables: userbroadcast-tables:default-database-strategy:inline:sharding-column: agealgorithm-expression: ds$->{age % 2}props:sql:show: true
mybatis-plus:configuration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
其实看起来也很有意思的:
-
采用了druid作为数据库的连接池工具,它自带后台,可以监控我们的sql
-
我们表的拆分根据的是user.id,id是偶数就放在user0,奇放在user1
-
数据库的拆分根据的是user.age,这里的age是偶数,放在ds0,反之放在ds1
-
打印详细的sql执行语句
就这些,其实已经帮我们把复杂的配置简单了。现在,我们写一个测试类测试吧。
测试类测试
@Testpublic void saveTest() {for (int i = 100; i < 120; i++) {User user = new User().setId(i+10000).setName("shigen-" + i).setAge(RandomUtil.randomInt(5, 100));userMapper.insert(user);}}
1-99的我已经测试了。
观察一下运行的结果:

我们再到数据库看一下:

很符合预期啊,年龄为奇数的在ds0,id为偶数的在user0;表明我们的测试顺利。
其实还是那句话,具体场景具体的分析,没有这么大的数据量,分库分表反而是复杂、完全没必要的设计。也希望提供一种技术选型和参考。
当然,sharding-jdbc还支持读写分离,正好shigen之前也有一个文章是关于springboot+mybtais-plus实现读写分离的,那就期待下期的文章吧!
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