3.Sharding-JDBC 实现水平分库
1 、需求分析
2 、创建数据库和表
create database edu_db_1; create database edu_db_2; use edu_db_1; create table course_1 ( `cid` bigint(20) primary key, `cname` varchar(50) not null, `user_id` bigint(20) not null, `status` varchar(10) not null ); create table course_2 ( `cid` bigint(20) primary key, `cname` varchar(50) not null, `user_id` bigint(20) not null, `status` varchar(10) not null ); use edu_db_2; create table course_1 ( `cid` bigint(20) primary key, `cname` varchar(50) not null, `user_id` bigint(20) not null, `status` varchar(10) not null ); create table course_2 ( `cid` bigint(20) primary key, `cname` varchar(50) not null, `user_id` bigint(20) not null, `status` varchar(10) not null );
3 、在 SpringBoot 配置文件配置数据库分片规则
shardingjdbc分片策略
# sharding-jdbc 水平分库分表策略 # 配置数据源，给数据源起别名 # 水平分库需要配置多个数据库 spring.shardingsphere.datasource.names=m1,m2 # 一个实体类对应两张表，覆盖 spring.main.allow-bean-definition-overriding=true # 配置第一个数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码 spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_1?serverTimezone=GMT%2B8 spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root spring.shardingsphere.datasource.m1.password=root # 配置第二个数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码 spring.shardingsphere.datasource.m2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.shardingsphere.datasource.m2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.m2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_2?serverTimezone=GMT%2B8 spring.shardingsphere.datasource.m2.username=root spring.shardingsphere.datasource.m2.password=root # 指定数据库分布的情况和数据表分布的情况 # m1 m2 (库) course_1 course_2 （表） spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{1..2}.course_$->{1..2} # 指定 course 表里面主键 cid 的生成策略 SNOWFLAKE spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE # 指定分库策略 约定 user_id 值偶数添加到 m1 库，如果 user_id 是奇数添加到 m2 库 # 默认写法（所有的表的user_id） #spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id #spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1} # 指定只有course表的user_id spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline.sharding-column=user_id spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1} # 指定分表策略 约定 cid 值偶数添加到 course_1 表，如果 cid 是奇数添加到 course_2 表 spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1} # 打开 sql 输出日志 spring.shardingsphere.props.sql.show=true
4 、编写测试方法
//======================测试水平分库===================== //添加操作 @Test public void addCourseDb() { Course course = new Course(); course.setCname("javademo1"); //分库根据user_id course.setUserId(111L); course.setCstatus("Normal1"); courseMapper.insert(course); } //查询操作 @Test public void findCourseDb() { QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper<>(); //设置userid值 wrapper.eq("user_id",100L); //设置cid值 wrapper.eq("cid",465162909769531393L); Course course = courseMapper.selectOne(wrapper); System.out.println(course); }
Sharding-JDBC 实现垂直分库
1 、需求分析
2 、创建数据库和表
create database user_db; use user_db; create table t_user( `user_id` bigint(20) primary key, `username` varchar(100) not null, `ustatus` varchar(100) not null );
3 、编写操作代码
（ 1 ）创建user实体类和mapper
@Data @TableName(value = "t_user") //指定数据库 表 public class User { private Long userId; private String username; private String ustatus; }
@Repository public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { }
（ 2 ）配置垂直分库策略
# sharding-jdbc 水平分库分表策略 # 配置数据源，给数据源起别名 # 水平分库需要配置多个数据库 # m0为用户数据库 spring.shardingsphere.datasource.names=m1,m2,m0 # 一个实体类对应两张表，覆盖 spring.main.allow-bean-definition-overriding=true # 配置第一个数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码 spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_1?serverTimezone=GMT%2B8 spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root spring.shardingsphere.datasource.m1.password=root # 配置第二个数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码 spring.shardingsphere.datasource.m2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.shardingsphere.datasource.m2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.m2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_2?serverTimezone=GMT%2B8 spring.shardingsphere.datasource.m2.username=root spring.shardingsphere.datasource.m2.password=root # 配置user数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码 spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/user_db?serverTimezone=GMT%2B8 spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root spring.shardingsphere.datasource.m0.password=root # 配置user_db数据库里面t_user 专库专表 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=m$->{0}.t_user # 配置主键的生成策略 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.column=user_id spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKE # 指定分表策略 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.sharding-column=user_id spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_user # 指定course表分布的情况，配置表在哪个数据库里，表的名称都是什么 course 表规则（暂时这么理解） m1.course_$->{1..2}=m1.course_1,m1.course_2 spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m1.course_$->{1..2} # 指定 course 表里面主键 cid 的生成策略| SNOWFLAKE 雪花算法生成一个唯一的字符串 spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE # 配置分表策略 约定 cid 值偶数添加到 course_1 表，如果 cid 是奇数添加到 course_2 表 spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid #这部分理解起来比较复杂我这边就啰嗦下: course_$->{cid % 2 + 1} course_也是相当于对应表空间m1.course_1 #cid 是他的主键的iD cid % 2 + 1 举例说明下： 当cid =(偶数)4/2余0 0+1=1 那么他的数据就在 course_1 中 上面指定了2个 1.course_$->{1..2} #其余的结果就都匹配上面的 2 我理解的就是 不满足条件1 就都是条件2的东西 spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1} # 打开 sql 输出日志 spring.shardingsphere.props.sql.show=true
（ 3 ）编写测试代码
//注入user的mapper @Autowired private UserMapper userMapper; //======================测试垂直分库================== //todo ==================================垂直分库========================================== @Test public void addDict() { User dict = new User(); dict.setUsername("Normal"); dict.setUstatus("启用11"); userMapper.insert(dict); } @Test public void deleteDict() { QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.eq("user_id", 765723049042378753L); // userMapper.delete(wrapper); final User user = userMapper.selectOne(wrapper); System.out.println(user); } }
