shardingjdbc分表

### Sharding-JDBC 分表配置及实现方案 #### 配置概述 Sharding-JDBC 是一款专注于数据库分片的中间件，其核心功能之一就是支持水平分表。通过合理的配置，可以满足业务场景下的高性能和高可用需求。以下是基于提供的参考资料以及实际经验总结的分表配置与实现方案。 --- #### 1. **项目环境准备** 在 Maven 工程中引入 Sharding-JDBC 所需依赖项。以下是一个典型的 POM 文件片段[^1]： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId> <version>5.x.x</version> <!-- 版本号根据实际情况调整 --> </dependency> ``` 确保项目的 Spring Boot 和其他相关组件版本兼容。 --- #### 2. **分表逻辑设计** 根据描述的需求，目标是对表 `A` 和表 `B` 进行水平扩展，具体规则如下： - 表命名格式为 `{表名}_{编号}`，例如 `table_0`, `table_1` 等。 - 每张表存储不超过 1000 万条数据。 - 数据分布规则： - `table_0`: ID 范围 `[0, 1000万)` - `table_1`: ID 范围 `[1000万, 2000万)` - ... - `table_4`: ID 范围 `[5000万, 最大值)` 为了实现上述规则，需要定义分片算法并将其应用到具体的 SQL 查询中。 --- #### 3. **分片策略配置** Sharding-JDBC 提供多种分片策略，其中标准分片策略 (`StandardShardingStrategy`) 支持常见的条件查询（如 `=`、`IN` 和 `BETWEEN AND`）。以下是配置的关键部分[^2]： ##### (1) 定义分片键 分片键是用于决定数据路由的核心字段，在此案例中可以选择主键 `id` 或其他唯一标识符作为分片键。 ##### (2) 编写分片算法 可以通过 Java 实现自定义分片算法。以下是一个简单的模运算分片算法示例： ```java public class ModuloTableShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) { long id = shardingValue.getValue(); int tableIndex = Math.toIntExact(id / 10000000); // 每 1000 万一条记录划分一张表 return "table_" + tableIndex; } @Override public Collection<String> doInSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) { Set<String> result = new HashSet<>(); for (Long value : shardingValue.getValues()) { int tableIndex = Math.toIntExact(value / 10000000); result.add("table_" + tableIndex); } return result; } @Override public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> availableTargetNames, Range<Long> range) { Set<String> result = new HashSet<>(); for (long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) { int tableIndex = Math.toIntExact(i / 10000000); result.add("table_" + tableIndex); } return result; } } ``` 该算法实现了基于主键 `id` 的模运算分片逻辑，能够动态计算出对应的数据表名称。 --- #### 4. **YAML 配置文件** 在 Spring Boot 中，通常使用 YAML 文件来简化 Sharding-JDBC 的配置过程。以下是一个完整的分表配置示例[^3]： ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds0 ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: root rules: sharding: tables: t_user: actual-data-nodes: ds0.table_${0..4} # 定义物理表范围 table-strategy: standard: sharding-column: id # 分片键 sharding-algorithm-name: modulo-table-sharding-algorithm sharding-algorithms: modulo-table-sharding-algorithm: type: CLASS_BASED props: strategy-type: STANDARD algorithmClassName: com.example.ModuloTableShardingAlgorithm ``` 以上配置指定了分片的实际节点为 `ds0.table_0 ~ ds0.table_4`，并通过 `modulo-table-sharding-algorithm` 控制数据如何分配至各表。 --- #### 5. **测试验证** 完成配置后，可通过编写单元测试或集成测试验证分表效果。例如，执行以下 SQL 插入操作时，应能自动将数据路由到对应的子表中： ```sql INSERT INTO t_user (id, name, age) VALUES (1, 'Alice', 25), (10000001, 'Bob', 30); ``` 运行后检查 `table_0` 和 `table_1` 是否分别存有相应数据。 --- #### 总结 通过合理的设计与配置，Sharding-JDBC 可以高效地实现水平分表功能。关键在于明确分片规则、选择合适的分片策略，并正确实施分片算法。此外，还需注意性能调优与监控，确保系统的稳定性和可维护性。 ---