ShardingSphere-JDBC 分库分表
springBoot 引入maven
<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>4.0.0-RC1</version> </dependency>
application.yml配置
spring: shardingsphere: datasource: names: db1,db2 db1: url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useUnicode=true&useSSL=false&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource db2: url: jdbc:mysql://localhost:3306/db2?useUnicode=true&useSSL=false&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # masterslave: # # 读写分离配置 # load-balance-algorithm-type: round_robin #负载均衡策略,round_robin是轮循 # # 最终的数据源名称 # name: dataSource #就是bean的名字 # # 主库数据源名称 # master-data-source-name: db1 # # 从库数据源名称列表,多个逗号分隔 # slave-data-source-names: db2 sharding: default-database-strategy: inline: sharding-column: order_id #数据库分片策略字段 algorithm-expression: db${order_id % 2+1} # 配置t_order表分表策略 tables: t_order: actual-data-nodes: db$->{1..2}.t_order_$->{0..3} #配置t_order表分库策略(inline-基于行表达式的分片算法) table-strategy: inline: #只适合一个字段 sharding-column: order_id #分表策略字段 algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 2} #根据order_id%2 找到对应表名 key-generator: column: order_id type: SNOWFLAKE props: sql: show: true #打印sql
table-strategy:指定表的分片策略,table-strategy有以下几种策略
1 ) none 表示不分片,所有数据都存储在同一个表中。
2 ) standard 表示使用标准分片策略,根据分片键的值进行范围匹配,将数据路由到对应的分片表中。
对应StandardShardingStrategy,标准分片策略,根据分片键的值进行范围匹配,将数据路由到对应的分片表中,提供对SQL语句中的=, >, <, >=, <=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键,提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的,用于处理=和IN的分片。RangeShardingAlgorithm是可选的,用于处理BETWEEN AND, >, <, >=, <=分片,如果不配置RangeShardingAlgorithm,SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。
配置standard策略,我们需要实现PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm接口来自定义自己的分片算法,如下所示
application.yml配置
tables:
t_order:
actual-data-nodes: db$->{1..2}.t_order_$->{0..3} #配置t_order表分库策略(inline-基于行表达式的分片算法)
table-strategy:
standard:
sharding-column: order_id
precise-algorithm-class-name: com.zjf.web.config.standard.MyTablePreciseShardingAlgorithm
分片类
@Component @Slf4j public class MyPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Integer> { /** * @param tableNames 对应分片库中所有分片表的集合 * @param shardingValue 为分片属性,logicTableName 为逻辑表,columnName 分片键,value 为从 SQL 中解析出来的分片键的值 * @return */ @Override public String doSharding(Collection<String> tableNames, PreciseShardingValue<Integer> shardingValue) { for (String tableName : tableNames) { // 取模算法,分片键 % 表数量 String value = String.valueOf(shardingValue.getValue() % tableNames.size() ); log.info("tableName {} value============ {}",tableName,value); if (tableName.endsWith(value)) { return tableName; } } throw new IllegalArgumentException("分片失败,tableNames:" + tableNames); } }
3 ) inline 表示使用行表达式分片策略,根据分片键的值通过表达式计算得到分片结果,将数据路由到对应的分片表中。
对应InlineShardingStrategy,使用Groovy的表达式,提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持,只支持单分片键。对于简单的分片算法,可以通过简单的配置使用
tables: t_order: actual-data-nodes: db$->{1..2}.t_order_$->{0..3} table-strategy: inline: sharding-column: order_id algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 2}
4 ) complex 表示使用复合分片策略,可以同时使用多个分片键对数据进行分片计算,将数据路由到对应的分片表中。
对应ComplexShardingStrategy。复合分片策略。提供对SQL语句中的=, >, <, >=, <=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持,ComplexShardingStrategy支持多分片键,如果表是多分片键的,那么需要使用该策略
使用complex 策略,需要我们自定义一个ComplexShardingAlgorithm实现类,在该实现类定义相关分片算法
@Slf4j public class MyComplexShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm { /** * * @param availableTargetNames 进行分片的表 * @param shardingValue * @return */ @Override public Collection<String> doSharding(Collection availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue shardingValue) { List<String> result = new ArrayList<>(); // 获取分片键列和对应的分片键值 Map<String, Collection<Long>> columnNameAndShardingValuesMap = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap(); // 遍历分片键列和分片键值 for (Map.Entry<String, Collection<Long>> entry : columnNameAndShardingValuesMap.entrySet()) { String columnName = entry.getKey(); Collection<Long> shardingValues = entry.getValue(); log.info("分片键:"+columnName); // 根据分片键列和分片键值进行分片逻辑的实现 for (Long shardingVal : shardingValues) { for (Object availableTargetName : availableTargetNames) { String tableName = availableTargetName.toString(); String value = String.valueOf(shardingVal % availableTargetNames.size() ); if (tableName.endsWith(value)) { result.add(tableName) ; } } } } return result; } }
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