sharding-jdbc 实现分表
Sharding-JDBC 简介
Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本:
- 可适用于任何基于Java的ORM框架,如:JPA、HIbernate、MYbatis、Spring JDBC Template或者直接使用JDBC。
- 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP、C3P0、Druid等。
- 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL、Oracle、SQLServer等。
Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架,使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,未使用中间层,无需额外部署,无其他依赖,DBA也无需改变原有的运维方式。采用“半理解”理念的SQL解析引擎,以达到性能与兼容性的最大平衡。
Sharding-JDBC功能灵活且全面:
- 分片策略灵活,可支持 = , BETWEEN,IN等多维度分片,也支持多分片键共用。
- SQL解析功能完善,支持聚合,分组,排序,Limit,TOP等查询,并且支持Binding Table以及笛卡尔积的表查询。
- 支持柔性事务(目前仅最大努力送达型)。
- 支持读写分离。
- 支持分布式生成全局主键。
整体架构图
sharding-JDBC 实现分表
数据库表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `t_order_0` (
`order_id` INT NOT NULL,
`user_id` INT NOT NULL,
PRIMARY KEY (`order_id`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `t_order_1` (
`order_id` INT NOT NULL,
`user_id` INT NOT NULL,
PRIMARY KEY (`order_id`)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `t_order_2` (
`order_id` INT NOT NULL,
`user_id` INT NOT NULL,
PRIMARY KEY (`order_id`)
);
pom.xml
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
<version>1.4.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-config-spring</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>
Spring配置
<rdb:strategy id="tableShardingStrategy" sharding-columns="user_id" algorithm-expression="t_order_${user_id.longValue() % 3}"/>
<rdb:data-source id="shardingDataSource">
<rdb:sharding-rule data-sources="dataSource">
<rdb:table-rules>
<rdb:table-rule logic-table="t_order" actual-tables="t_order_${0..2}" table-strategy="tableShardingStrategy" />
</rdb:table-rules>
</rdb:sharding-rule>
</rdb:data-source>
单测
直接对MyBatis Mapper进行测试。
Order order = new Order();
order.setOrderId(1111);
order.setUserId(222);
Boolean result = orderMapper.insert(order) > 0;
System.out.println(result?"插入成功":"插入失败");
OrderExample example = new OrderExample() ;
example.createCriteria().andUserIdEqualTo(1112);
List<Order> orderList = orderMapper.selectByExample(example) ;
System.out.println(JSONObject.toJSONString(orderList));
使用SingleKeyTableShardingAlgorithm 实现分表规则
目标:每个业务线一个数据表(business_id:业务线Id)。
自定义的分表规则类需要实现SingleKeyTableShardingAlgorithm,并重写doBetweenSharding、doEqualSharding、doInSharding。
修改数据表
ALTER TABLE `t_order_0` ADD business_id INT(4) ;
ALTER TABLE `t_order_1` ADD business_id INT(4) ;
ALTER TABLE `t_order_2` ADD business_id INT(4) ;
ALTER TABLE `t_order_0` RENAME t_order_112;
ALTER TABLE `t_order_1` RENAME t_order_101;
ALTER TABLE `t_order_2` RENAME t_order_113;
重新生成Mybatis Mapper相关文件
Spring 配置
<rdb:strategy id="tableShardingStrategy" sharding-columns="business_id" algorithm-class="com.boothsun.util.sharding.OrderSingleKeyTableShardingAlgorithm"/>
<rdb:data-source id="shardingDataSource">
<rdb:sharding-rule data-sources="dataSource">
<rdb:table-rules>
<rdb:table-rule logic-table="t_order" actual-tables="t_order_${[112,101,113]}" table-strategy="tableShardingStrategy" />
</rdb:table-rules>
</rdb:sharding-rule>
</rdb:data-source>
注意:这里使用的是algorithm-class而非algorithm-expression
OrderSingleKeyTableShardingAlgorithm 具体实现
/**
* 每个业务线一个表
*/
public class OrderSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Integer> {
/**
* 对于分片字段的between操作都走这个方法。
*/
public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Integer> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size());
Range<Integer> range = shardingValue.getValueRange();
for (long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
for (String each : tableNames) {
if (each.endsWith(String.valueOf(i))) {
result.add(each);
}
}
}
return result;
}
/**
* 对于分片字段的等值操作 都走这个方法。(包括 插入 更新)
*/
public String doEqualSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Integer> shardingValue) {
String sdValue = String.valueOf(shardingValue.getValue());
for (String tableName : tableNames ) {
if(tableName.endsWith(sdValue)) {
return tableName ;
}
}
throw new IllegalArgumentException("无分表参数 无法定位具体数据表");
}
/**
* 对于分片字段的in操作,都走这个方法。
*/
public Collection<String> doInSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Integer> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size());
for (Integer value : shardingValue.getValues()) {
for (String tableName : tableNames) {
if (tableName.endsWith(String.valueOf(value))) {
result.add(tableName);
}
}
}
return result;
}
}
单测类
/**
* 测试插入
* @throws Exception
*/
@Test
public void insertSelective() throws Exception {
Order order = new Order();
order.setOrderId(123113);
order.setUserId(222);
order.setBusinessId(112);
Boolean result = orderMapper.insert(order) > 0;
System.out.println(result?"插入成功":"插入失败");
}
/**
* 测试 in 的查询操作
* @throws Exception
*/
@Test
public void selectByExample2() throws Exception {
List<Integer> values = new ArrayList<>();
values.add(112);
values.add(113);
OrderExample example = new OrderExample() ;
example.createCriteria().andUserIdEqualTo(11333).andBusinessIdIn(values);
List<Order> orderList = orderMapper.selectByExample(example) ;
System.out.println(JSONObject.toJSONString(orderList));
}
/**
* 测试between的查询操作
* @throws Exception
*/
@Test
public void selectByExample3() throws Exception {
OrderExample example = new OrderExample() ;
example.createCriteria().andBusinessIdBetween(112,113);
List<Order> orderList = orderMapper.selectByExample(example) ;
System.out.println(JSONObject.toJSONString(orderList));
}
sharding-jdbc 实现分表的更多相关文章
- EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架)
EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架) 简介 引言 开始 准备 配置 使用 按时间自动分表 性能测试 其它简单操作(非Sharing) 总结 简介 本框架旨在为EF Core提供S ...
- 分布式事务-Sharding 数据库分库分表
Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载 ...
- Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表
Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-P ...
- Sharding-jdbc实现分库分表
首先在pom文件中引入需要的依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId> ...
- sharding-jdbc结合mybatis实现分库分表功能
最近忙于项目已经好久几天没写博客了,前2篇文章我给大家介绍了搭建基础springMvc+mybatis的maven工程,这个简单框架已经可以对付一般的小型项目.但是我们实际项目中会碰到很多复杂的场景, ...
- mysql、oracle分库分表方案之sharding-jdbc使用(非demo示例)
选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https ...
- Sharding-JDBC实现水平拆分-单库分表
参考资料:猿天地 https://mp.weixin.qq.com/s/901rNhc4WhLCQ023zujRVQ 作者:尹吉欢 当单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平 ...
- 采用Sharding-JDBC解决分库分表
源码:Sharding-JDBC(分库分表) 一.Sharding-JDBC介绍 1,介绍 Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件,从 3.0 开始Sharding-JDBC被 ...
- 分库分表后跨分片查询与Elastic Search
携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jian ...
- 【大数据和云计算技术社区】分库分表技术演进&最佳实践笔记
1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千 ...
随机推荐
- BZOJ 1342: [Baltic2007]Sound静音问题 | 单调队列维护的好题
题目: 给n个数字,一段合法区间[l,l+m-1]要求max-min<=c 输出所有合法区间的左端点,如果没有输出NONE 题解: 单调队列同时维护最大值和最小值 #include<cst ...
- HDOJ(HDU).2660 Accepted Necklace (DFS)
HDOJ(HDU).2660 Accepted Necklace (DFS) 点我挑战题目 题意分析 给出一些石头,这些石头都有自身的价值和重量.现在要求从这些石头中选K个石头,求出重量不超过W的这些 ...
- 将微服务注册到Eureka Server
一.微服务程序编写 1.在已写好的微服务程序中添加pom依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</grou ...
- Codeforces Round #392 (Div. 2) A B C 水 模拟 暴力
A. Holiday Of Equality time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standa ...
- JS常见的算法
原文链接:Jack Pu's Blog 虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法.实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的.如果将来当我们面对较为复杂的问题,这些基础知识的积累可 ...
- 更改本地hosts文件
在 C:\Windows\System32\drivers\etc 下更改 hosts 文件 127.0.0.1 www.baidu.com 这样访问 www.baidu.com 这个地址,其实是访问 ...
- 【设计模式】 模式PK:代理模式VS装饰模式
1.概述 对于两个模式,首先要说的是,装饰模式就是代理模式的一个特殊应用,两者的共同点是都具有相同的接口,不同点则是代理模式着重对代理过程的控制,而装饰模式则是对类的功能进行加强或减弱,它着重类的功能 ...
- Could not load file or assembly 'Microsoft.ReportViewer.Common, Version=11.0.0.0 异常处理
在本机开发asp.net .rdlc报表后,部署到本地没有问题. 当把网站发布后部署在IIS上,新电脑上(只安装了.net framwork4.5),提示如下错误: “Could not load f ...
- 51nod 1190 最小公倍数之和 V2
给出2个数a, b,求LCM(a,b) + LCM(a+1,b) + .. + LCM(b,b). 例如:a = 1, b = 6,1,2,3,4,5,6 同6的最小公倍数分别为6,6,6,12,30 ...
- 密码本(无bug版)
main.cpp #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "data.h" #include &qu ...