sharding-jdbc sub-banco de dados vertical subtabela combate real

• 
  Conceito de subtabela de sub-biblioteca de dados e cenários de aplicação Subtabela de
  sub-biblioteca detalhada trouxe alguns problemas
  sharding-jdbc ambiente de sub-tabela de sub-biblioteca horizontal e vertical para construir
  subtabela de sub-biblioteca de nível de sharding-jdbc real
  sharding-jdbc sub-biblioteca subtabela combate vertical

• O propósito da sub-tabela vertical do sub-banco de dados
  1. A divisão da estrutura da tabela mestre-escravo também facilita o desempenho do índice até certo ponto e, ao mesmo tempo, permite que a tabela mestre-escravo opere simultaneamente sem ser restringida por linha bloqueios (subtabela de tabela vertical)
  2. No caso de arquitetura de microsserviço Para melhor diferenciar o negócio, o modo multi-esquema é adotado, e diferentes módulos usam esquemas diferentes (sub-biblioteca pseudo-vertical)
  3.No caso de arquitetura de micro-serviços, devido ao grande volume de negócios de alguns módulos, o desempenho de uma única biblioteca é reduzido, o que afeta outros Módulos, geralmente separados em outra biblioteca (verdadeira sub-biblioteca vertical)

• A realização de
  subtabelas verticais, subtabelas verticais não fazemos experimentos, estamos fazendo subtabelas verticais todos os dias, como a estrutura da tabela mestre-escravo

• Realização de sub-biblioteca vertical

  public class springJdbcTest {
        
        
      public static void main(String[] args) throws SQLException {
        
        
  
          //获取数据源
          DataSource dataSource = getDataSource();
  
          //获取jdbctemplate
          JdbcTemplate jdbcTemplate = getJdbcTemplate(dataSource);
  
  
          //执行插入语句
          for(int i=1;i<=10;i++) {
        
        
              //执行插入用户语句
              jdbcTemplate.update("insert into t_user(user_name,user_age,user_type) values (?,?,?)",i,i,i);
              //执行插入订单语句
              jdbcTemplate.update("insert into t_order(user_id,order_price) values (?,?)",i,i);
          }
  
      }
  
  
      public static JdbcTemplate getJdbcTemplate( DataSource dataSource){
        
        
          JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate();
          jdbcTemplate.setDataSource(dataSource);
          return jdbcTemplate;
      }
  
      
  
      public static DataSource getDataSource() throws SQLException {
        
        
          // 配置真实数据源
          Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
  
          // 配置第 1 个数据源
          DruidDataSource dataSource1 = new DruidDataSource();
          dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
          dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds0?characterEncoding=utf-8&useSSL=false");
          dataSource1.setUsername("root");
          dataSource1.setPassword("123456");
          dataSourceMap.put("ds0", dataSource1);
  
          // 配置第 2 个数据源
          DruidDataSource dataSource2 = new DruidDataSource();
          dataSource2.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
          dataSource2.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3307/ds0?characterEncoding=utf-8&useSSL=false");
          dataSource2.setUsername("root");
          dataSource2.setPassword("123456");
          dataSourceMap.put("ds1", dataSource2);
  
          // 配置表规则
          ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfiguration=new ShardingRuleConfiguration();
  
          //用户表配置
          //配置逻辑表和实际表分布情况，配置用户表分布情况
          TableRuleConfiguration tableRuleConfiguration1 = new TableRuleConfiguration("t_user","ds0.t_user");
          //生成主键策略
          KeyGeneratorConfiguration keyGeneratorConfiguration1 = new KeyGeneratorConfiguration("snowflake","user_id");
          //用户表的表和库路由配置，都是单库单表情况，相当于多数据源情况，库和表都是固定
          ShardingStrategyConfiguration shardingStrategyConfiguration1 = new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id","t_user");
          ShardingStrategyConfiguration shardingStrategyConfiguration2 = new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id","ds0");
          tableRuleConfiguration1.setKeyGeneratorConfig(keyGeneratorConfiguration1);
          tableRuleConfiguration1.setTableShardingStrategyConfig(shardingStrategyConfiguration1);
          tableRuleConfiguration1.setDatabaseShardingStrategyConfig(shardingStrategyConfiguration2);
  
  
          //订单表配置
          //配置逻辑表和实际表分布情况，配置订单表分布情况
          TableRuleConfiguration tableRuleConfiguration2 = new TableRuleConfiguration("t_order","ds1.t_order");
          //生成主键策略
          KeyGeneratorConfiguration keyGeneratorConfiguration2 = new KeyGeneratorConfiguration("snowflake","order_id");
          //订单表的表和库路由配置，都是单库单表情况，相当于多数据源情况，库和表都是固定
          ShardingStrategyConfiguration shardingStrategyConfiguration3 = new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id","t_order");
          ShardingStrategyConfiguration shardingStrategyConfiguration4 = new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id","ds1");
          tableRuleConfiguration2.setKeyGeneratorConfig(keyGeneratorConfiguration2);
          tableRuleConfiguration2.setTableShardingStrategyConfig(shardingStrategyConfiguration3);
          tableRuleConfiguration2.setDatabaseShardingStrategyConfig(shardingStrategyConfiguration4);
  
          //实际表生成主键策略
          shardingRuleConfiguration.setTableRuleConfigs(Arrays.asList(tableRuleConfiguration1,tableRuleConfiguration2));
  
          return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfiguration, new Properties());
      }
  }
  
  

• Efeito de sub-biblioteca vertical