MYSQLg高级-------分库分表之核心Sharding-JDBC(三)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: MYSQLg高级-------分库分表之核心Sharding-JDBC(三)

Sharding-JDBC 操作公共表


1 、公共表

( 1 )存储固定数据的表,表数据很少发生变化,查询时候经常进行关联

( 2 )在每个数据库中创建出相同结构公共表


2 、在多个数据库都创建相同结构公共表

3个表分别添加

use user_db;
#use edu_db_1;
#use edu_db_2;
create table t_dict(
   `dict_id` bigint(20) primary key,
   `status` varchar(100) not null,
   `value` varchar(100) not null
);


3 、在项目配置文件application.properties进行公共表配置

配置公共表

spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=t_udict
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_udict.key-generator.column=dictid
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_udict.key-generator.type=SNOWFLAKE


整体:

# 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=m0.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
# 指定数据库分布的情况和数据表分布的情况
# m1 m2   course_1 course_2
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}
# 公共表配置
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=t_dict
# 配置主键的生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_dict.key-generator.column=dict_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_dict.key-generator.type=SNOWFLAKE
# 打开 sql 输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true


4 、编写测试代码

( 1 )创建新实体类和mapper

@Data
@TableName("t_dict")
public class Dict {
    private Long dictId;
    private String status;
    private String value;
}
@Repository
public interface DictMapper extends BaseMapper<Dict> {
}


( 2 )编写添加和删除方法进行测试

//todo ==================================公共表==========================================
    @Autowired
    private DictMapper dictMapper;
    @Test
    public void addDict1() {
        Dict dict = new Dict();
        dict.setStatus("Normal");
        dict.setValue("启用");
        dictMapper.insert(dict);
    }
 @Test
    public void deleteDict1() {
        QueryWrapper<Dict> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("dict_id", 765734748386492417L);
        dictMapper.delete(wrapper);
    }


全部删除了

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
7月前
|
存储 弹性计算 中间件
|
7月前
|
Java
SpringBoot整合sharding-jdbc实现分库分表
SpringBoot整合sharding-jdbc实现分库分表
249 1
Springboot集成 Sharding-JDBC + Mybatis-Plus实现分库分表(源码)
Sharding-jdbc是开源的数据库操作中间件;定位为轻量级Java框架,在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的JDBC驱动,完全兼容JDBC和各种ORM框架。
|
SQL 存储 算法
sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略,还蛮简单的
sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略,还蛮简单的
1788 0
sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略,还蛮简单的
|
SQL 监控 关系型数据库
MYSQLg高级------Sharding-JDBC 实现读写分离
MYSQLg高级------Sharding-JDBC 实现读写分离
186 0
|
Java 数据库
MYSQLg高级-------分库分表之核心Sharding-JDBC(二)
MYSQLg高级-------分库分表之核心Sharding-JDBC(二)
104 0
|
算法 druid Java
MYSQLg高级-------分库分表之核心Sharding-JDBC(一)
MYSQLg高级-------分库分表之核心Sharding-JDBC(一)
200 0
|
SQL 存储 算法
聊聊 Sharding-JDBC 分库分表
聊聊 Sharding-JDBC 分库分表
|
SQL 存储 消息中间件
海量数据存储Sharding-JDBC分库分表3
海量数据存储Sharding-JDBC分库分表
|
SQL 存储 算法
海量数据存储Sharding-JDBC分库分表2
海量数据存储Sharding-JDBC分库分表
下一篇
DataWorks