spring boot 集成 shardingsphere

环境

• spring boot 2.5.4

• shardingsphere 4.1.1

• jdk 1.8

引入依赖

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <sharding-sphere.version>4.1.1</sharding-sphere.version>
    </properties>
    <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${sharding-sphere.version}</version>
    </dependency>

    <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
            <version>${sharding-sphere.version}</version>
    </dependency>

准备2个数据库实例：ds0,ds1

示例

• 普通表分库

  • 在数据库ds0和ds1中分别创建一张表（tab_order）

    CREATE TABLE `tab_order` (
    `order_id` bigint NOT NULL,
    `order_type` varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`order_id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

  • 在yml文件中进行shardingsphere的配置

    

  • 在测试代码中往tab_order表插入50条数据，会发现主键值为偶数的在数据库ds0中，为奇数的在数据库ds1中，并且数据均匀分布在两个库的tab_order中。

• 关联表分库

  • 在数据库ds0和ds1中分别创建tab_order的子表tab_order_item

    CREATE TABLE `tab_order_item` (
    `item_id` bigint NOT NULL,
    `order_id` bigint DEFAULT NULL,
    `product_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`item_id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

  • 在yml中进行shardingsphere的配置

    

  • 往子表中插入数据，会发现子表是根据主表的主键是否奇偶来进行分片的。

• 分库且分表

  • 在数据库ds0和ds1中分别创建tabmetadata0、tabmetadata1、tabmetadata2三张数据结构相同的表，例

    CREATE TABLE `tabmetadata0` (
    `mid` bigint NOT NULL,
    `pubtile` varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
    `source` varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`mid`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

  • 在yml中进行shardingsphere的配置

    

  • 往表中注入数据，会发现所有主键为偶数的会在ds0数据库中，并且相对均匀分布在ds0中的tabmetadata0、tabmetadata1、tabmetadata2三张表中，所有主键为奇数的会在ds1中，也相对均匀的分布在ds1中的tabmetadata0、tabmetadata1、tabmetadata2三张表中

• 广播表

  注释：指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如：字典表

  • 在数据ds0和ds1中分别创建表tab_broadcast

    CREATE TABLE `tab_broadcast` (
    `broad_id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`broad_id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

  • 在yml中进行shardingsphere的配置

    

  • 往tab_broadcast表中注入数据，结果ds0与ds1数据库中的tab_broadcast数据是相同的。

• 标准策略分库

  注释：以上示例均采用行表达式（inline）的策略进行分库或分表，下面采用standard策略进行分库

  • 在数据ds0和ds1中分别创建表tab_metadata_standard

    CREATE TABLE `tab_metadata_standard` (
    `mid` bigint NOT NULL,
    `pubtile` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
    `source` varchar(255) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`mid`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

  • 在yml中进行shardingsphere的配置

    

  • 创建类PreciseShardingDBAlgorithm 并实现接口PreciseShardingAlgorithm，重写doSharding方法，此方法自定义分库的规则，最终返回一个数据库源，例：

    

  • 往tab_metadata_standard表中注入数据，会均匀的将数据在布在ds0和ds1数据库中。