海量数据存储Sharding-JDBC分库分表3-阿里云开发者社区

8.ShardingJDBC多种分片策略

8.1.Sharding-Jdbc执行流程

长：SQL解析 -> SQL优化 -> SQL路由 -> SQL改写 -> SQL执行 -> 结果归并 ->返回结果
短：解析->路由->改写->执行->结果归并

8.2.精准分片算法《分表》

StandardShardingStrategy（标准分片策略）

只支持【单分片键】，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法
PreciseShardingAlgorithm 精准分片是必选的，用于处理=和IN的分片
RangeShardingAlgorithm 范围分片是可选的，用于处理BETWEEN AND分片
如果不配置RangeShardingAlgorithm，如果SQL中用了BETWEEN AND语法，则将按照全库路由处理，性能下降

代码案例

@Component
public class CustomTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     * @param dataSourceNames 数据源集合
     *                        在分库时值为所有分片库的集合 dataSourceNames
     *                        分表时为对应分片库种所有分片表的集合 tableNames
     * @param preciseShardingValue 分片属性
     *                             logicTableName：逻辑表名
     *                             columnName：分片健（字段）
     *                             value：从SQL中解析出的分片健的值
     * @return
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> dataSourceNames, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
        for (String dataSourceName : dataSourceNames) {
            //从preciseShardingValue中拿出分片健，和表的个数取模，确定落在哪个表中
            String value = preciseShardingValue.getValue() % dataSourceNames.size() + "";
            if (dataSourceName.endsWith(value)){
                return dataSourceName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }
}

配置文件

spring.application.name=sharding-jdbc
server.port=8080
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
# 配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 配置ds0库
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.159.101:3306/shop_order_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds0.product_order_$->{0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.sharding-column=id
#配置分片策略类的全路径包名
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomTablePreciseShardingAlgorithm

测试代码

    @Test
    public void testSaveProductOrder(){
        Random random = new Random();
        for(int i=0;i<10;i++){
            ProductOrderDO productOrder = new ProductOrderDO();
            productOrder.setCreateTime(new Date());
            productOrder.setNickname("李祥：i="+i);
            productOrder.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString().substring(0,32));
            productOrder.setPayAmount(100.00);
            productOrder.setState("PAY");
            productOrder.setUserId(Long.valueOf(random.nextInt(50)));
            productOrderMapper.insert(productOrder);
        }
    }

8.3.精准分片算法《分库分表》

新增分库策略类

public class CustomDBPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     * @param dataSourceNames 数据源集合
     *                        在分库时值为所有分片库的集合 dataSourceNames
     *                        分表时为对应分片库种所有分片表的集合 tableNames
     * @param preciseShardingValue 分片属性
     *                             logicTableName：逻辑表名
     *                             columnName：分片健（字段）
     *                             value：从SQL中解析出的分片健的值
     * @return
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> dataSourceNames, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
        for (String dataSourceName : dataSourceNames) {
            //从preciseShardingValue中拿出分片健，和表的个数取模，确定落在哪个表中
            String value = preciseShardingValue.getValue() % dataSourceNames.size() + "";
            if (dataSourceName.endsWith(value)){
                return dataSourceName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }
}

配置文件

spring.application.name=sharding-jdbc
server.port=8080
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
# 配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 配置ds0库
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.159.101:3306/shop_order_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
# 配置ds1库
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.159.101:3306/shop_order_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1}
#根据用户id分库
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomDBPreciseShardingAlgorithm
#根据订单id分表
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomTablePreciseShardingAlgorithm

测试代码

    @Test
    public void testSaveProductOrder(){
        Random random = new Random();
        for(int i=0;i<10;i++){
            ProductOrderDO productOrder = new ProductOrderDO();
            productOrder.setCreateTime(new Date());
            productOrder.setNickname("李祥：i="+i);
            productOrder.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString().substring(0,32));
            productOrder.setPayAmount(100.00);
            productOrder.setState("PAY");
            productOrder.setUserId(Long.valueOf(random.nextInt(50)));
            productOrderMapper.insert(productOrder);
        }
    }

8.4.范围分片算法

RangeShardingAlgorithm范围分片

用于处理BETWEEN AND语法，没配置的话会报错Cannot find range sharding strategy in sharding rule。

主要是会根据 SQL中给出的分片健值范围值处理分库、分表逻辑。

代码示例

public class CustomRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     * @param dataSourceNames 数据源集合
     *                        分库时为所有的库的集合
     *                        分表时为所有的表的集合
     * @param rangeShardingValue 范围分片对象
     *                           logicTableName：逻辑表名
     *                           columnName：分片键名
     *                           valueRange：范围对象，包括lower和upper
     * @return
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> dataSourceNames, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {
        Set<String> result = new LinkedHashSet<>();
        //between 起始值
        Long lower = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();
        //between 结束值
        Long upper = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();
        //循环范围计算分库逻辑
        for (long i = lower; i <= upper; i++) {
            for (String dataSourceName : dataSourceNames) {
                if(dataSourceName.endsWith(i % dataSourceNames.size() +"")){
                    result.add(dataSourceName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

配置文件

spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1}
#根据用户id分库
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomPreciseShardingAlgorithm
#根据订单id分表
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomPreciseShardingAlgorithm
#根据订单id进行范围分表
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard..range-algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomRangeShardingAlgorithm

测试代码

    @Test
    public void testBetweenSelect(){
        productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper<ProductOrderDO>().between("id",1L,2L));
    }

8.5.复合分片算法

复合分片算法ComplexShardingStrategy

提供对SQL语句中的=，in和between and的分片操作，支持【多分片健】
由于多分片键之间的关系复杂，Sharding-JDBC并未做过多的封装

而是直接将分片键值组合以及分片操作符交于算法接口，全部由应用开发者实现，提供最大的灵活度

代码案例

public class CustomComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     *
     * @param dataSourceNames 数据源集合
     * @param complexKeysShardingValue 分片属性
     *                                 logicTableName：逻辑表名
     *                                 columnNameAndShardingValuesMap：多分片键集合 <Map<String,Collection<T></>></>></>
     *                                 columnNameAndRangeValuesMap：范围策略，<Map<String,Range<T></>></>></>
     *
     * @return
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> dataSourceNames, ComplexKeysShardingValue<Long> complexKeysShardingValue) {
        Collection<Long> orderIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue,"id");
        Collection<Long> userIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue,"user_id");
        List<String> shardingSuffix = new ArrayList<>();
        //对两个分片键取模的方式
        for (Long userId : userIdValues) {
            for (Long orderId : orderIdValues) {
                //拼接的效果，0_0,0_1,1_0,1_1，1去匹配product_order_0_0,product_order_0_1,product_order_1_0,product_order_1_1
                String suffix = userId % 2 + "_" + orderId % 2;
                for (String databaseName : dataSourceNames) {
                    if (databaseName.endsWith(suffix)) {
                        shardingSuffix.add(databaseName);
                    }
                }
            }
        }
        return null;
    }
    /**
     *  shardingValues：分片属性
     *  logicTableName：逻辑表
     *  columnNameAndShardingValuesMap 存储多个分片健 包括key-value
     *  value：分片value，66和99
     * @param shardingValues
     * @param key
     * @return
     */
    private Collection<Long> getShardingValue(ComplexKeysShardingValue<Long> shardingValues, String key) {
        Collection<Long> valueSet = new ArrayList<>();
        Map<String, Collection<Long>> columnNameAndShardingValuesMap = shardingValues.getColumnNameAndShardingValuesMap();
        if(columnNameAndShardingValuesMap.containsKey(key)){
            valueSet.addAll(columnNameAndShardingValuesMap.get(key));
        }
        return valueSet;
    }
}

配置文件，记得注释其他策略，否则报错 Only allowed 0 or 1 sharding strategy configuration

#复合分片算法,order_id,user_id 同时作为分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.complex.sharding-columns=user_id,id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.complex.algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomComplexKeysShardingAlgorithm

测试代码

    @Test
    public void testComSelect(){
        productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper<ProductOrderDO>().eq("id",66L).eq("user_id",99L));
    }

8.6.Hint分片算法

Hint分片策略HintShardingStrategy

Hint分片策略无需配置文件进行配置分片健，分片健值也不再从SQL中解析，外部手动去指定分片健或分片库，让SQL在指定的分库、分表中执行。
通过Hint代码指定的方式而非SQL解析的方式分片的策略。
Hint策略会绕过SQL解析，对于需要指定库表查询以及一些复杂的分片查询，Hint分片策略新跟那个可能会更好。
可以指定sql去某个库中某个表进行查询。

代码案例

//分库分表共用一个策略
public class CustomHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     *
     * @param dataSourceNames 数据源集合
     *                        在分库时值为所有分片库的集合 databaseNames
     *                        分表时为对应分片库中所有分片表的集合 tablesNames
     * @param hintShardingValue 分片属性
     *                          logicTableName：逻辑表
     *                          columnName：分片健（字段），hint策略下为空，""
     *                          value：不在从sql中解析分片的值，而是从
     *                          hintManager.addDatabaseShardingValue("product_order",3L)和
     *                          hintManager.addTableShardingValue("product_order", 8L)中拿值指定数据库，指定表
     * @return
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> dataSourceNames, HintShardingValue<Long> hintShardingValue) {
        Collection<String> result = new ArrayList<>();
        for (String dataSourceName : dataSourceNames) {
            for (Long value : hintShardingValue.getValues()) {
                if(dataSourceName.endsWith(String.valueOf(value % dataSourceNames.size()))){
                    result.add(dataSourceName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

配置文件

spring.application.name=sharding-jdbc
server.port=8080
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
# 配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 配置ds0库
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.159.101:3306/shop_order_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
# 配置ds1库
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.159.101:3306/shop_order_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1}
#Hint 分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.hint.algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomHintShardingAlgorithm
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.hint.algorithm-class-name=com.lixiang.strategy.CustomHintShardingAlgorithm

测试代码

 /**
     * HintManger可以配合AOP切面
     */
    @Test
    public void testHint(){
        //清除掉历史的规则
        HintManager.clear();
        //Hint分片策略必须使用HintManager工具类
        HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
        //设置库的分片健，value用于表分片取模
        hintManager.addDatabaseShardingValue("product_order",3L);
        //设置表的分片健，value用于表分片健
        hintManager.addTableShardingValue("product_order",8L);
        //如果在读写分离数据库中，Hint可以强制读主库（主从复制存在一定的延迟）
        //hintManager.setMasterRouteOnly();
        //对应的value只做查询，不做sql解析
        productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper<ProductOrderDO>().eq("id", 66L));
    }

8.7.多种分片策略总结

自定义分片策略的优缺点

优点：可以根据分片策略代码里面自己拼接真实的数据库、真实的表，灵活控制分片规则。
缺点：增加了编码，不规范的sql容易造成全库表扫描，部分sql语法支持不友好。

行表达式分片策略InlineShardingStrategy

只支持【单分片键】使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持。
可以通过简单的配置使用，无需自定义分片算法，从而避免繁琐的Java代码开发

product_order_$->{user_id % 8}表示订单表根据user_id模8，而分成8张表，表名称为`prouduct_order_0`到`prouduct_order_7

标准分片策略StandardShardingStrategy

只支持【单分片健】，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。
PreciseShardingAlgorithm精准分片是必选的，用于处理=和IN的分片。
RangeShardingAlgorithm范围分片是可选的，用于处理BETWEEN AND分片。

如果不配置RangeShardingAlgorithm，如果SQL中用了BETWEEN AND语法，则将按照全库路由处理，性能下降。

复合分片策略ComplexShardingStrategy

支持【多分片键】，多分片键之间的关系复杂，由开发者自己实现，提供最大的灵活度。
提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。

Hint分片策略HintShardingStrategy
这种分片策略无需配置分片健，分片健值也不再从 SQL中解析，外部手动指定分片健或分片库，让 SQL在指定的分库、分表中执行。
用于处理使用Hint行分片的场景，通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。

Hint策略会绕过SQL解析的，对于这些比较复杂的需要分片的查询，Hint分片策略性能可能会更好。

9.分库分表常见问题

9.1.分库分表已解决的三大问题

问题一：执行SQL排序、翻页、函数计算问题

分库后，数据分布再不同的节点上，跨节点多库进行查询时，会出现limit分页、order by排序等问题。
而且当排序字段非分片字段时，更加复杂了，要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序（也会带来更多的CPU/IO资源损耗）。
解决方式：
业务上要设计合理，利用好PartitionKey，查询的数据分布同个数据节点上，避免跨节点多库进行查询时。
sharding-jdbc在结果合并层自动帮我们解决很多问题（流式归并和内存归并）。
问题二：数据库全局主键重复问题
常规表的id是使用自增id进行实现，分库分表后，由于表中数据同时存在不同数据库中，如果用自增id，则会出现冲突问题
解决方式：

UUID
自研发号器 redis
雪花算法

问题三：分库分表技术选型问题

市场分库分表中间件相对较多，框架各有各的优势与短板，应该如何选择
解决方式

开源产品：主要是Mycat和ShardingJdbc区别，也是被面试官问比较多的

两者设计理念相同，主流程都是SQL解析–>SQL路由–>SQL改写–>结果归并
sharding-jdbc（推荐）

基于jdbc驱动，不用额外的proxy，在本地应用层重写Jdbc原生的方法，实现数据库分片形式
是基于 JDBC 接口的扩展，是以 jar 包的形式提供轻量级服务的，性能高
代码有侵入性
Mycat
是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库
客户端所有的jdbc请求都必须要先交给MyCat，再有MyCat转发到具体的真实服务器

缺点是效率偏低，中间包装了一层
代码无侵入性

9.2.跨节点数据库复杂查询

数据库切分前，多表关联查询，可以通过sql join进行实现
分库分表后，数据可能分布在不同的节点上，sql join带来的问题就比较麻烦

不同维度查看数据，利用的partitionKey是不一样的
解决方案

冗余字段
广播表
NOSQL汇总

案例一

订单需要用户的基本信息，但是分布在不同库上
进行字段冗余，订单表冗余用户昵称、头像

案例二

订单表的partionKey是user_id，用户查看自己的订单列表方便
但商家查看自己店铺的订单列表就麻烦，分布在不同数据节点

订单冗余存储在es上一份
业务架构流程

9.3.分库分表分布式事务问题

问题：分库操作带来的分布式事务问题

操作内容同时分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题，即分布式事务

常见分布式事务解决方案

2PC 和 3PC

两阶段提交, 基于XA协议

Try、Confirm、Cancel

事务消息

最大努力通知型

分布式事务框架

X-LCN：支持2PC、TCC等多种模式

https://github.com/codingapi/tx-lcn
更新慢（个人感觉处于停滞状态）

Seata：支持 AT、TCC、SAGA 和 XA 多种模式

https://github.com/seata/seata
背靠阿里，专门团队推广
阿里云商业化产品GTS
https://www.aliyun.com/aliware/txc

RocketMq：自带事务消息解决分布式事务

https://github.com/apache/rocketmq

MQ+本地Task

定时任务

9.4.分库分表后二次扩容问题

问题：容量规划,分库分表后二次扩容问题

业务发展快，初次分库分表后，满足不了数据存储，导致需要多次扩容，数据迁移问题
取决是哪种分库分表规则

Range范围

时间：不用考虑扩容迁移
区域：调整分片粒度，需要全量迁移

Hash取模

业务最多的是hash取模分片，因扩分库分表涉及到rehash过程

分片数量建议可以成倍扩容策略，只需要【迁移部分数据】即可
旧节点的数据，有一半要迁移至一个新增节点中

解决方式

方式一：利用主从同步

新增两个数据库 A2、A3 作为从库，设置主从同步关系为：A0=>A2、A1=>A3,
开启主从数据同步，早期数据手工同步过去
发布新程序，某个时间点开始，利用MQ存储CUD操作
关闭数据库实例的主从同步关系
校验数据，消费原先MQ存储CUD操作,配置新分片规则和生效

数据校验和修复

依赖gmt_modified字段，所以常规数据表都需要加这个字段
由数据库自己维护值，根据业务场景，进行修复对应的数据
校验步骤

开始迁移时间假如是2022-01-01 00:00:00

查找 gmt_modified数据校验修复大于开始时间点，就是修改过的数据

各个节点的冗余数据进行删除
缺点

同步的很多数据到最后都需要被删除
一定要提前做，越晚做成本越高，因为扩容期间需要存储的数据更多
基本都离不开代码侵入，加锁等操作

优点

利用mysql自带的主从同步能力
方案简单，代码量相对少

方式二：停服务

对外发布公告，停机迁移
严格一致性要求：比如证券、银行部分数据等

优点：最方便、且安全
缺点

会造成服务不可用，影响业务
根据停机的时间段，数据校验人员有压力
户查看自己的订单列表方便

但商家查看自己店铺的订单列表就麻烦，分布在不同数据节点

订单冗余存储在es上一份
业务架构流程

海量数据存储Sharding-JDBC分库分表3

8.ShardingJDBC多种分片策略

8.1.Sharding-Jdbc执行流程

8.2.精准分片算法《分表》

8.3.精准分片算法《分库分表》

8.4.范围分片算法

8.5.复合分片算法

8.6.Hint分片算法

8.7.多种分片策略总结

9.分库分表常见问题

9.1.分库分表已解决的三大问题

9.2.跨节点数据库复杂查询

9.3.分库分表分布式事务问题

9.4.分库分表后二次扩容问题

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8.7.多种分片策略总结

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