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怎么使用sharding-jdbc实现水平分表

发布时间:2021-11-03 11:06:59 来源:亿速云 阅读:257 作者:iii 栏目:开发技术

这篇文章主要介绍“怎么使用sharding-jdbc实现水平分表”,在日常操作中,相信很多人在怎么使用sharding-jdbc实现水平分表问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”怎么使用sharding-jdbc实现水平分表”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

mysql中新建数据库sharding_db,新增两张结构一样的表student_1和student_2。

CREATE TABLE `student_1` ( `ID`  bigint(20) NOT NULL , `NAME`  varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL , `AGE`  int(11) NOT NULL , `GENDER`  varchar(1) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL , PRIMARY KEY (`ID`) );

此处未指定主键自增,因为两张表的id不能重复,所以只能从后端传入id。

添加依赖

<dependency>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <dependency>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- Druid连接池 --> <dependency>     <groupId>com.alibaba</groupId>     <artifactId>druid</artifactId>     <version>1.1.20</version> </dependency> <!-- Mysql驱动依赖 --> <dependency>     <groupId>mysql</groupId>     <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <!-- MybatisPlus --> <dependency>     <groupId>com.baomidou</groupId>     <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>     <version>3.0.5</version> </dependency> <!-- Sharding-JDBC --> <dependency>     <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>     <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>     <version>4.0.0-RC1</version> </dependency> <!-- lombok --> <dependency>     <groupId>org.projectlombok</groupId>     <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> <dependency>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-test</artifactId>     <scope>test</scope> </dependency> <dependency>     <groupId>junit</groupId>     <artifactId>junit</artifactId>     <scope>test</scope> </dependency> <dependency>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>     <scope>test</scope>     <exclusions>         <exclusion>             <groupId>org.junit.vintage</groupId>             <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>         </exclusion>     </exclusions> </dependency>

编写配置文件

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true # 配置Sharding-JDBC的分片策略 # 配置数据源,给数据源起名g1,g2...此处可配置多数据源 spring.shardingsphere.datasource.names=g1 # 配置数据源具体内容:连接池,驱动,地址,用户名,密码 # 由于上面配置数据源只有g1因此下面只配置g1.type,g1.driver-class-name,g1.url,g1.username,g1.password spring.shardingsphere.datasource.g1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.shardingsphere.datasource.g1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.g1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_db?characterEncoding=utf-8&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC spring.shardingsphere.datasource.g1.username=root spring.shardingsphere.datasource.g1.password=123456 # 配置表的分布,表的策略 spring.shardingsphere.sharding.tables.student.actual-data-nodes=g1.student_$->{1..2} # 指定student表 主键gid 生成策略为 SNOWFLAKE spring.shardingsphere.sharding.tables.student.key-generator.column=id spring.shardingsphere.sharding.tables.student.key-generator.type=SNOWFLAKE # 指定分片策略 约定id值是偶数添加到student_1表,如果id是奇数添加到student_2表 spring.shardingsphere.sharding.tables.student.table-strategy.inline.sharding-column=id spring.shardingsphere.sharding.tables.student.table-strategy.inline.algorithm-expression=student_$->{id % 2 + 1} # 打开sql输出日志 spring.shardingsphere.props.sql.show=true

或者是yml格式

spring:   main:     allow-bean-definition-overriding: true   shardingsphere:     datasource:       g1:         driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver         password: 123456         type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource         url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_db?characterEncoding=utf-8&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC         username: root       names: g1     props:       sql:         show: true     sharding:       tables:         student:           actual-data-nodes: g1.student_$->{1..2}           key-generator:             column: id             type: SNOWFLAKE           table-strategy:             inline:               algorithm-expression: student_$->{id % 2 + 1}               sharding-column: id

编写实体类

@Data public class Student {     private Long id;     private String name;     private int age;     private String gender; }

编写mapper接口

@Repository public interface StudentMapper extends BaseMapper<Student> { }

编写测试类

@SpringBootTest class ShardingJdbcDemoApplicationTests {     @Autowired     private StudentMapper studentMapper;     @Test     public void test01() {         for (int i = 0; i < 10; i++) {             Student student = new Student();             student.setName("wuwl");             student.setAge(27);             student.setGender("男");             studentMapper.insert(student);         }     } }

执行测试

怎么使用sharding-jdbc实现水平分表

执行成功,主键通过雪花算法在后端生成,传入到数据库中,根据奇偶性进行分表。

student_1表数据:

怎么使用sharding-jdbc实现水平分表

student_2表数据:

怎么使用sharding-jdbc实现水平分表

两张表的数据分别有5条,但这只是因为雪花算法生成的id奇数偶数各5个,不是1:1的关系,需要注意。
主键生成后,根据策略插入到对应的表中,从打印出来的sql可以证明这一点。
通过mapper接口的selectById方法进行查询时,会先根据主键策略判断在哪个库,再直接去那个库根据主键查询。而如果是通过其它条件查询,或者是多个id的selectById方法查询,又是如何的呢?

@Test     public void test03() {         List<Long> list = new ArrayList<>();         list.add(1362282042768609282l);         list.add(1362282040277192705l);         List<Student> studentList = studentMapper.selectBatchIds(list);         System.out.println(studentList);     }

取了两张表的id进行查询。

怎么使用sharding-jdbc实现水平分表

执行同样的sql,在两张表中都查询一遍,再组合结果。
如果所有的id,都来自同一张表,那是否会去多个表中重复查询呢?

怎么使用sharding-jdbc实现水平分表

只执行了一遍。所以,在执行查询时,sharding会先判断是否可以确定需要的数据来自那张表,如果能,则直接去那一张表中查询数据即可,而如果不能确定,则会多个表重复查询,以确定查询结果的完整性。

到此,关于“怎么使用sharding-jdbc实现水平分表”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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