Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统， 可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
ShardingSphere 项目（包括 Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar）是当当捐入 Apache 的，目前主要由京东数科的一些巨佬维护。
ShardingSphere 绝对可以说是当前分库分表的首选！ShardingSphere 的功能完善，除了支持读写分离和分库分表，还提供分布式事务、数据库治理、影子库、数据加密和脱敏等功能。
ShardingSphere 提供的功能如下：
ShardingSphere 提供的功能
ShardingSphere 的优势如下（摘自 ShardingSphere 官方文档：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/open in new window）：
- 极致性能：驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。
- 生态兼容：代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数据库。
- 业务零侵入：面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。
- 运维低成本：在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。
- 安全稳定：基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。
- 弹性扩展：具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。
- 开放生态：通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。
另外，ShardingSphere 的生态体系完善，社区活跃，文档完善，更新和发布比较频繁。
艿艿之前写了一篇分库分表的实战文章，各位朋友可以看看：《芋道 Spring Boot 分库分表入门》open in new window 。
# 分库分表后，数据怎么迁移呢？
分库分表之后，我们如何将老库（单库单表）的数据迁移到新库（分库分表后的数据库系统）呢？
比较简单同时也是非常常用的方案就是停机迁移，写个脚本老库的数据写到新库中。比如你在凌晨 2 点，系统使用的人数非常少的时候，挂一个公告说系统要维护升级预计 1 小时。然后，你写一个脚本将老库的数据都同步到新库中。
如果你不想停机迁移数据的话，也可以考虑双写方案。双写方案是针对那种不能停机迁移的场景，实现起来要稍微麻烦一些。具体原理是这样的：
- 我们对老库的更新操作（增删改），同时也要写入新库（双写）。如果操作的数据不存在于新库的话，需要插入到新库中。 这样就能保证，咱们新库里的数据是最新的。
- 在迁移过程，双写只会让被更新操作过的老库中的数据同步到新库，我们还需要自己写脚本将老库中的数据和新库的数据做比对。如果新库中没有，那咱们就把数据插入到新库。如果新库有，旧库没有，就把新库对应的数据删除（冗余数据清理）。
- 重复上一步的操作，直到老库和新库的数据一致为止。
想要在项目中实施双写还是比较麻烦的，很容易会出现问题。我们可以借助上面提到的数据库同步工具 Canal 做增量数据迁移（还是依赖 binlog，开发和维护成本较低）。
