4-Sharding-JDBC分库分表.pdf

分库分表的概念、垂直拆分与水平拆分、分片策略和分片算法是Sharding-JDBC中核心的知识点，下面将对这些概念进行详细的解释。 ### 分库分表概念 分库分表是为了解决随着业务数据量的不断增长，单库单表模式面临的性能瓶颈和可维护性差的问题。通过将数据分散存储到多个数据库或多个表中，从而达到降低单库单表的压力，提高查询效率和系统性能的目的。 ### 垂直拆分与水平拆分 垂直拆分和水平拆分是分库分表的两种基本策略： - **垂直拆分**是指按照业务的模块将表中的字段进行分离，形成独立的数据库或表。比如将用户信息和订单信息拆分为不同的数据库，每种业务的数据存放在对应的数据库中。垂直拆分主要解决单一数据库的性能瓶颈问题。 - **水平拆分**则是指将一个表中的数据按照某种规则分散存储到多个表中。常见的水平拆分规则包括根据时间范围、地理位置、用户特征或哈希取模等方法。例如，订单数据可以根据主键尾数拆分成10张表，即t_order_0到t_order_9。 ### 分片策略 分片策略主要分为数据源分片策略和表分片策略两个维度： - **数据源分片策略（DatabaseShardingStrategy）**：用于配置数据被分配的目标数据源。表分片策略的结果依赖于数据源分片策略。 - **表分片策略（TableShardingStrategy）**：用于配置数据被分配的目标表，目标表存在于该数据的目标数据源内。 分片策略的配置通常会涉及到分片键（shardingColumn），分片算法（algorithm）以及实际数据节点（actualDataNodes）的设置。 ### 分片算法 分片算法是Sharding-JDBC中的核心组件，它决定了数据如何分布到不同的数据库或表中。分片算法可分为以下几种： - **标准分片策略（StandardShardingStrategy）**：支持对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作，支持单分片键。分片算法包括PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm，其中PreciseShardingAlgorithm用于处理=和IN的分片，RangeShardingAlgorithm用于处理BETWEEN AND分片。如果未配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。 - **复合分片策略（ComplexShardingStrategy）**：也支持=, IN和BETWEEN AND的分片操作，但支持多分片键。它提供最大的灵活度，因为分片键值组合和分片操作符直接透传给分片算法，由应用开发者实现。 - **行表达式分片策略（InlineShardingStrategy）**：使用Groovy表达式实现分片，支持SQL语句中的=和IN操作，只支持单分片键。 ### 具体配置示例 例如，在Sharding-JDBC的分片规则配置中： - `logicTable`：表示逻辑表名； - `actualDataNodes`：表示真实存在的物理表，例如`ds_{0..1}.t_order_{0..1}`； - `databaseStrategy`：表示数据库分片策略； - `tableStrategy`：表示表分片策略； - `inlineExpression`：表示内联表达式，用于生成真实的表名或数据源名称； - `defaultDataSourceName`：表示默认的数据源名称； - `defaultKeyGenerator`：表示默认的主键生成策略，例如`SNOWFLAKE`。 通过上述配置，Sharding-JDBC将根据配置的分片键和分片算法将数据库操作分发到相应的数据节点上，实现数据库的水平拆分。 通过理解Sharding-JDBC的分库分表机制，我们可以更好地设计和优化数据库架构，处理大规模数据带来的挑战。它不仅可以提高数据存储的扩展性，还能提升查询效率和维护性能。在实际应用中，针对不同的业务场景选择合适的拆分策略和分片算法是至关重要的。