作為輕量級java框架,sharding JDBC在Java的jdbc層提供了額外的服務(wù),可以理解為增強版的jdbc驅(qū)動。其中,分庫分表的操作是其中的重要一環(huán),接下來就跟隨我來看一看,這一操作如何進行。
環(huán)境準備
pom.xml
為蘇州等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計制作服務(wù),及蘇州網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、蘇州網(wǎng)站設(shè)計,以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站,并提供域名空間備案等一條龍服務(wù),秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達到每一位用戶的要求,就會得到認可,從而選擇與我們長期合作。這樣,我們也可以走得更遠!
io.shardingsphere
sharding-jdbc-spring-boot-starter
${sharding.version}
com.alibaba
druid
1.1.10
org.mybatis
mybatis
3.4.5
org.mybatis.spring.boot
mybatis-spring-boot-starter
1.3.1
MySQL
mysql-connector-java
5.1.46
org.springframework.boot
spring-boot-starter
org.projectlombok
lombok
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
domain
// 建立domain@Setter@Getter@ToString@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublic class Employee {
private Long id;
private String name;}
配置類
@SpringBootApplication@MapperScan("cn.wolfcode.sharding.mapper")public class ShardingApplication { }
分庫分表
案例模型
把數(shù)據(jù)分別存放在兩臺服務(wù)器的兩個數(shù)據(jù)庫中表,通過分片算法來決定當前的數(shù)據(jù)存放在哪個數(shù)據(jù)庫的哪個表中,由于一個連接池只能連接一個特定的數(shù)據(jù)庫,所以這里需要創(chuàng)建多個連接池對象
建表
-- 分別在2臺服務(wù)器中建立數(shù)據(jù)庫sharding,并且建表employee_0和employee_1CREATE TABLE employee_0
(id
bigint(20) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name
varchar(255) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;-- ###################################CREATE TABLE employee_1
(id
bigint(20) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name
varchar(255) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
application.properties
sharding.jdbc.datasource.names=db0,db1
sharding.jdbc.datasource.db0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.db0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.db0.url=jdbc:mysql://db0Ip:port/sharing
sharding.jdbc.datasource.db0.username=xxx
sharding.jdbc.datasource.db0.password=xxx
sharding.jdbc.datasource.db1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.db1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.db1.url=jdbc:mysql://db1Ip:port/sharing
sharding.jdbc.datasource.db1.username=xxx
sharding.jdbc.datasource.db1.password=xxx
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=id
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=db$->{id % 2}
sharding.jdbc.config.sharding.binding-tables=employee
sharding.jdbc.config.sharding.tables.employee.actual-data-nodes=db$->{0..1}.employee$->{0..1}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.employee.table-strategy.inline.sharding-column=id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.employee.table-strategy.inline.algorithm-expression=employee$->{id % 2}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.employee.key-generator-column-name=id
sharding.jdbc.config.props.sql.show=true
mapper
/**
底層會根據(jù)分片規(guī)則,把我們寫的邏輯表改寫為數(shù)據(jù)庫中的真實表
/@Mapperpublic interface EmployeeMapper {
@Select("select from employee")
List
@Insert("insert into employee (name) values (#{name})")
void inser(Employee entity);}
測試
@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(classes=ShardingApplication.class)public class ShardingApplicationTests {
@Autowired
private EmployeeMapper employeeMapper;
@Test
public void save() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Employee employee = new Employee();
employee.setName("xx"+i);
employeeMapper.inser(employee);
}
}
@Test
public void list() {
employeeMapper.selectAll().forEach(System.out::println);
}}
優(yōu)缺點
?拆分后單表數(shù)據(jù)量比較小,單表大數(shù)據(jù)被拆分,解決了單表大數(shù)據(jù)訪問問題
?分表以什么切分如果弄的不好,導(dǎo)致多次查詢,而且有時候要跨庫操作,甚至導(dǎo)致join無法使用,對排序分組等有性能影響
?之前的原子操作被拆分成多個操作,事務(wù)處理變得復(fù)雜
?多個DB維護成本增加
分庫分表也僅僅是shardingJDBC中小小的一部分,還有很多內(nèi)容需要大家繼續(xù)研究,如果你對此感興趣的話,不妨關(guān)注我,接下來我還會發(fā)布更多的相關(guān)教程供大家學(xué)習(xí),如果遇到問題我也會盡力幫助你。