1.水平分割
1.水平サブデータベース
1）概念：
フィールドに基づいて、特定の戦略に従って、1つのライブラリー内のデータが複数のライブラリーに分割されます。
2）。結果
各ライブラリーの構造は同じです;データは異なります;
すべてのライブラリーの結合はデータの全量です;
2、レベルはテーブルに分割されます
1）コンセプト
はフィールドに基づいており、特定の戦略に従って、テーブル内のデータ複数のテーブルに分割します。
2）。結果
各テーブルの構造は同じです;データは異なります;
すべてのテーブルの結合はデータの全量です;
2. Shard-jdbcミドルウェア
1.アーキテクチャ図
2.機能
1）Sharding-JDBCはJDBC APIを直接カプセル化し、古いコードの移行コストはほぼゼロです。
2）Hibernate、MybatisなどのJavaベースのORMフレームワークに適しています。
3）、DBCP、C3P0、BoneCP、Druidなどのサードパーティデータベース接続プールに基づくことができます。
4）jarパッケージの形式でサービスを提供します。プロキシエージェントレイヤー、追加のデプロイメント、その他の依存関係はありません。
5）柔軟なシャーディング戦略。これは、等号、間、複数のシャーディングキーなどの多次元シャーディングをサポートできます。
6）SQL解析機能が完全であり、集計、グループ化、並べ替え、制限などのクエリをサポートします。
3.プロジェクトのデモ
1.プロジェクトの構造
springboot 2.0 版本
druid 1.1.13 版本
sharding-jdbc 3.1 版本
2.データベース構成
一台基础库映射（shard_one）
两台库做分库分表（shard_two，shard_three）。
表使用：table_one，table_two
3.コアコードブロック
1）、データソース構成ファイル
spring:
datasource:
# 数据源：shard_one
dataOne:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_one?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
username: root
password: 123
initial-size: 10
max-active: 100
min-idle: 10
max-wait: 60000
pool-prepared-statements: true
max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
time-between-eviction-runs-millis: 60000
min-evictable-idle-time-millis: 300000
max-evictable-idle-time-millis: 60000
validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
# validation-query-timeout: 5000
test-on-borrow: false
test-on-return: false
test-while-idle: true
connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
# 数据源：shard_two
dataTwo:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_two?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
username: root
password: 123
initial-size: 10
max-active: 100
min-idle: 10
max-wait: 60000
pool-prepared-statements: true
max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
time-between-eviction-runs-millis: 60000
min-evictable-idle-time-millis: 300000
max-evictable-idle-time-millis: 60000
validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
# validation-query-timeout: 5000
test-on-borrow: false
test-on-return: false
test-while-idle: true
connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
# 数据源：shard_three
dataThree:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
druid:
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_three?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
username: root
password: 123
initial-size: 10
max-active: 100
min-idle: 10
max-wait: 60000
pool-prepared-statements: true
max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
time-between-eviction-runs-millis: 60000
min-evictable-idle-time-millis: 300000
max-evictable-idle-time-millis: 60000
validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
# validation-query-timeout: 5000
test-on-borrow: false
test-on-return: false
test-while-idle: true
connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
2）、データベースサブデータベース戦略
/**
* 数据库映射计算
*/
public class DataSourceAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(DataSourceAlg.class);
@Override
public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
LOG.debug("分库算法参数 {},{}",names,value);
int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
return "ds_" + ((hash % 2) + 2) ;
}
}
3）、データテーブル1サブテーブル戦略
/**
* 分表算法
*/
public class TableOneAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TableOneAlg.class);
/**
* 该表每个库分5张表
*/
@Override
public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
LOG.debug("分表算法参数 {},{}",names,value);
int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
return "table_one_" + (hash % 5+1);
}
}
4）、データテーブル2のサブテーブル戦略
/**
* 分表算法
*/
public class TableTwoAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TableTwoAlg.class);
/**
* 该表每个库分5张表
*/
@Override
public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
LOG.debug("分表算法参数 {},{}",names,value);
int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
return "table_two_" + (hash % 5+1);
}
}
5）、データソース統合構成
/**
* 数据库分库分表配置
*/
@Configuration
public class ShardJdbcConfig {
// 省略了 druid 配置，源码中有
/**
* Shard-JDBC 分库配置
*/
@Bean
public DataSource dataSource (@Autowired DruidDataSource dataOneSource,
@Autowired DruidDataSource dataTwoSource,
@Autowired DruidDataSource dataThreeSource) throws Exception {
ShardingRuleConfiguration shardJdbcConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(getTableRule01());
shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(getTableRule02());
shardJdbcConfig.setDefaultDataSourceName("ds_0");
Map<String,DataSource> dataMap = new LinkedHashMap<>() ;
dataMap.put("ds_0",dataOneSource) ;
dataMap.put("ds_2",dataTwoSource) ;
dataMap.put("ds_3",dataThreeSource) ;
Properties prop = new Properties();
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataMap, shardJdbcConfig, new HashMap<>(), prop);
}
/**
* Shard-JDBC 分表配置
*/
private static TableRuleConfiguration getTableRule01() {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
result.setLogicTable("table_one");
result.setActualDataNodes("ds_${2..3}.table_one_${1..5}");
result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new DataSourceAlg()));
result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new TableOneAlg()));
return result;
}
private static TableRuleConfiguration getTableRule02() {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
result.setLogicTable("table_two");
result.setActualDataNodes("ds_${2..3}.table_two_${1..5}");
result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new DataSourceAlg()));
result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new TableTwoAlg()));
return result;
}
}
6）、テストコード実行プロセス
@RestController
public class ShardController {
@Resource
private ShardService shardService ;
/**
* 1、建表流程
*/
@RequestMapping("/createTable")
public String createTable (){
shardService.createTable();
return "success" ;
}
/**
* 2、生成表 table_one 数据
*/
@RequestMapping("/insertOne")
public String insertOne (){
shardService.insertOne();
return "SUCCESS" ;
}
/**
* 3、生成表 table_two 数据
*/
@RequestMapping("/insertTwo")
public String insertTwo (){
shardService.insertTwo();
return "SUCCESS" ;
}
/**
* 4、查询表 table_one 数据
*/
@RequestMapping("/selectOneByPhone/{phone}")
public TableOne selectOneByPhone (@PathVariable("phone") String phone){
return shardService.selectOneByPhone(phone);
}
/**
* 5、查询表 table_one 数据
*/
@RequestMapping("/selectTwoByPhone/{phone}")
public TableTwo selectTwoByPhone (@PathVariable("phone") String phone){
return shardService.selectTwoByPhone(phone);
}
}