1、sharding-jdbc
在介绍多库多表的时候，给大家介绍一个轻量级 分库分表 工具，sharding-jdbc，这是当当网自己实现的基本JDBC的数据库多库多表解决方案。可以让你在写业务代码的时候完全按照单库单表进行，多库多表的问题有sharding-jdbc帮你解决，需要自己实现分库分表规则接口，配置分库分表规则。
实现分库规则接口：
public class DemoDatabaseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm {
@Override
public String doSharding(Collectioncollection, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {
for (String each : collection) {
System.out.println(each+"=="+preciseShardingValue.getValue());
if (each.endsWith(Long.parseLong(preciseShardingValue.getValue().toString()) % 2+"")) {
return each;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}
}
实现分表规则接口
public class DemoTableShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm{
@Override
public String doSharding(Collectioncollection, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {
for (String each : collection) {
System.out.println(each+"=2="+preciseShardingValue.getValue());
if (each.endsWith(Long.parseLong(preciseShardingValue.getValue().toString()) % 2+"")) {
return each;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}
}
@Bean(name = "shardingDataSource")
DataSource getShardingDataSource() throws SQLException {
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig;
shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getUserTableRuleConfiguration());
shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("user_info");
shardingRuleConfig.setDefaultDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id", DemoDatabaseShardingAlgorithm.class.getName()));
shardingRuleConfig.setDefaultTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id", DemoTableShardingAlgorithm.class.getName()));
return new ShardingDataSource(shardingRuleConfig.build(createDataSourceMap()));
}
这样完成以后，业务代码就可以完全按照单表就行书写，Sharding-JDBC会自动帮你实现分库分表的数据库插入，以及查询时候的多表数据合并。Sharding-JDBC 采用在 JDBC 协议层扩展分库分表，是一个以 jar 形式提供服务的轻量级组件，其核心思路是小而美地完成最核心的事情。Sharding-JDBC 还提供了读写分离的能力，用于减轻写库的压力。此外，Sharding-JDBC 可以用在 JPA 场景中，如 JPA、Hibernate、Mybatis，Spring JDBC Template 等任何 Java 的 ORM 框架。
这是当当网自己实现的基本JDBC的数据库多库多表解决方案。可以让你在写业务代码的时候完全按照单库单表进行，多库多表的问题有sharding-jdbc帮你解决，需要自己实现分库分表规则接口，配置分库分表规则。
2、mycat
MyCAT是mysql中间件，前身是阿里大名鼎鼎的Cobar，Cobar在开源了一段时间后，不了了之。于是MyCAT扛起了这面大旗，在大数据时代，其重要性愈发彰显。
与Sharding-JDBC 的对比：
不过目前Sharding-JDBC仅支持mysql数据库然后还有一个第三方插件mycat也可以实现分库分表的数据插入和查询，不过mycat是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库，
而 Sharding-JDBC 是基于 JDBC 接口的扩展，是以 jar 包的形式提供轻量级服务的。
在使用中将mycat查询启动，它自己就成为了一个虚拟数据库，而业务程序是连接的mycat的虚拟数据库的，然后mycat连接实际数据库实现数据的分库分表。
背景：
Amoeba、Cobar、MyCat等属于同宗一脉。若Amoeba能继续下去，Cobar就不会出来；若Cobar那批人不是都走光了的话，MyCAT也不会再另起炉灶。Cobar之后，有很多类似中间件仿照其架构以及思路，针对特定的业务场景，设计出了不同的中间件。MyCat算是其中业务场景比较全面，使用配置比较简便，性能优秀，而且功能算是稳定的。同类的中间件，都是针对特定场景或者功能进行设计，像某科技的hot某中间件，性能和功能更为稳定，但是业务场景有局限，扩展分布性不是很好。
3、TDDL
淘宝根据自身业务需求研发了TDDL（Taobao Distributed Data Layer）框架，主要用于解决分库分表场景下的访问路由（持久层与数据访问层的配合）以及异构数据库之间的数据同步，它是一个基于集中式配置的JDBC DataSource实现，具有分库分表、Master/Salve、动态数据源配置等功能。
4、cobar
Cobar是提供分布式数据库服务的中间件，由阿里巴巴中间件团队开发，是阿里巴巴B2B前台应用访问数据库的统一入口，目前已在github上开源。
Cobar的分布式方案是分库和分表，可以按照业务需求将数据库中耦合度较低的表分到不同的分库中，也可以按照具体表的增长速度和数据量水平切分到不同的分库中，Cobar可以实现应用层与物理分库的双向透明，从而实现应用程序访问分布式数据库与访问单库无差别。 Cobar还可以配合MySQL的心跳和binlog实现备机的自动切换，保证数据节点的可靠性，从而实现高可用性。
但Cobar目前的版本是2013年发布的版本1.2.7，由于作者目前的工作重心不在Cobar，所以虽然会继续更新，进度不会很快。
5、博客参考
数据库（分库分表）中间件对比 ： https://www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/7100332.html
分库分表中间件技术选型总结： https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427