sharding-jdbc初步学习

背景

近期学习sharding-sphere，在网上找资料做实验，发现大部分都不全，对于预期结果没有足够的例子，大部分都是降了插入和查询操作。自己把例子抄了一遍，做了一遍实验，把实验结果记录了一下。代码就不贴了，需要的话留言。

数据准备

用docker作为测试数据库，使用如下的脚本来创建docker镜像.

 #compose.yaml
 #版本号
 version: "3"
 services:
 #第一个实例
   sharding_0:
     image: mysql
     restart: always
     hostname: sharding_0
     container_name: sharding_0
     ports:
       - 3306:3306
     environment:
       MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
       MYSQL_DATABASE: sharding
       TZ: Asia/Shanghai
     volumes:
       - ./sharding_0/mysql/data:/var/lib/mysql
       - ./sharding_0/mysql/log:/var/log/mysql
       - ./init-script_0:/docker-entrypoint-initdb.d/
   sharding_1:
     image: mysql
     restart: always
     hostname: sharding_1
     container_name: sharding_1
     ports:
       - 3316:3306
     environment:
       MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
       MYSQL_DATABASE: sharding
       TZ: Asia/Shanghai
     volumes:
       - ./sharding_1/mysql/data:/var/lib/mysql
       - ./sharding_1/mysql/log:/var/log/mysql
       - ./init-script_1:/docker-entrypoint-initdb.d/

按照配置中的要求创建相关目录，使用docker-compose up -d
来启动容器，其中，init-script_0
和init-script_1
下面要事先放好如下的初始化脚本文件init.sql
,文件名随意。mysql官方镜像会使用/docker-entrypoint-initdb.d
下的sql来进行数据库初始化操作。

 # init.sql
 grant all PRIVILEGES on *.* to 'root'@'%' with grant option;
 flush privileges;
 use sharding;
 CREATE TABLE `t_user_0` (
   `id` BIGINT NOT NULL,
   `user_id` BIGINT NOT NULL,
   `user_name` varchar(128) NOT NULL,
   `user_nicky` varchar(128) NOT NULL,
   `user_mobile` varchar(32) NOT NULL,
   `user_status` char(1) NOT NULL DEFAULT '0',
   `user_level` char(2) NOT NULL DEFAULT '01',
   `user_point` INT NOT NULL DEFAULT '0',
   PRIMARY KEY (`id`),
   UNIQUE INDEX `unq_user0_user_id` (`user_id` ASC) VISIBLE,
   UNIQUE INDEX `unq_user0_user_name` (`user_name` ASC) VISIBLE
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户信息表';
 
 CREATE TABLE `t_user_1` (
   `id` BIGINT NOT NULL,
   `user_id` BIGINT NOT NULL,
   `user_name` varchar(128) NOT NULL,
   `user_nicky` varchar(128) NOT NULL,
   `user_mobile` varchar(32) NOT NULL,
   `user_status` char(1) NOT NULL DEFAULT '0',
   `user_level` char(2) NOT NULL DEFAULT '01',
   `user_point` INT NOT NULL DEFAULT '0',
   PRIMARY KEY (`id`),
   UNIQUE INDEX `unq_user1_user_id` (`user_id` ASC) VISIBLE,
   UNIQUE INDEX `unq_user1_user_name` (`user_name` ASC) VISIBLE
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户信息表';
 
 CREATE TABLE `sharding`.`t_order_0` (
   `id` BIGINT NOT NULL,
   `order_id` BIGINT NOT NULL,
   `order_user` BIGINT NOT NULL,
   `order_amount` SMALLINT NOT NULL,
   `order_address` VARCHAR(512) NOT NULL,
   `order_mobile` VARCHAR(32) NOT NULL,
   `order_memo` VARCHAR(256) NOT NULL,
   `order_status` CHAR(2) NOT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`),
   UNIQUE INDEX `unq_order0_order_id` (`order_id` ASC) VISIBLE
   );
 
 CREATE TABLE `sharding`.`t_order_1` (
   `id` BIGINT NOT NULL,
   `order_id` BIGINT NOT NULL,
   `order_user` BIGINT NOT NULL,
   `order_amount` SMALLINT NOT NULL,
   `order_address` VARCHAR(512) NOT NULL,
   `order_mobile` VARCHAR(32) NOT NULL,
   `order_memo` VARCHAR(256) NOT NULL,
   `order_status` CHAR(2) NOT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`),
   UNIQUE INDEX `unq_order0_order_id` (`order_id` ASC) VISIBLE
   );
 
 CREATE TABLE `sharding`.`t_goods` (
   `id` BIGINT NOT NULL,
   `goods_id` BIGINT NOT NULL,
   `goods_name` varchar(256) NOT NULL,
   `goods_type` TINYINT NOT NULL,
   `goods_price` SMALLINT NOT NULL,
   `goods_desp` VARCHAR(32) NOT NULL,
   `goods_tags` VARCHAR(256) NOT NULL,
   `goods_picture` VARCHAR(256) NOT NULL,
   `goods_status` CHAR(2) NOT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`),
   UNIQUE INDEX `unq_goods_goods_id` (`goods_id` ASC) VISIBLE
   );
 

试验

使用springboot、mybatis、sharding-jdbc作为主要的试验环境，其中最关键的分库分表配置如下所示：

 #application.yml
 server:
   port: 8081
 
 mybatis:
   mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
   type-aliases-package: com.study.cn.entity
 
 #配置数据源
 spring:
   main:
     allow-bean-definition-overriding: true
   shardingsphere:
     datasource:
       names: ds1,ds0 # 数据源名称
       ds1:
         type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
         driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
         jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sharding?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai
         username: root
         password: 123456
       ds0:
         type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
         driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
         jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3316/sharding?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai
         username: root
         password: 123456
     sharding:
       default-data-source-name: ds0
       default-database-strategy:
         inline:
           sharding-column: id
           algorithm-expression: ds$->{id % 2}
         #binding-tables: t_user
       tables:
         t_user:
           actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_user_$->{0..1}
           table-strategy:
             inline:
               sharding-column: user_id
               algorithm-expression: t_user_$->{user_id % 2}
           key-generator:
             column: id
             type: SNOWFLAKE
             props:
               worker:
                 id: 10
         t_order:
           actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1}
           table-strategy:
             inline:
               sharding-column: order_id
               algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 2}
           key-generator:
             column: id
             type: SNOWFLAKE
             props:
               worker:
                 id: 20
         t_goods:
           actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_goods
           database-strategy:
             inline:
               sharding-column: id
               algorithm-expression: ds$->{id % 2}
           key-generator:
             column: id
             type: SNOWFLAKE
           props:
             worker:
 #              id: 30
     props:
       sql:
         show: true

整体参考了shardingsphere的官方例子：https://github.com/apache/shardingsphere-example

这种模式下，sharding-jdbc就像一个增强版的JDBC，应用程序操作逻辑表,t_user,t_order,t_goods,转换到实际的数据库操作时，sharding-jdbc会转换为具体的数据库操作，可能是ds0.t_user_0,ds1.t_user_1等等，完成了实际的分库分表。有几点需要注意：

• 查询模式下，查询结果是几个查询结果的并集；

• 如果要精确查询，分库和分表的字段都要在sql的where条件下，根据两个条件确定actual-data-node
  ,然后发起查询；

• 更新模式下，和查询类似，如果条件中没有包含所有的分库分表条件，则会根据实际条件情况分别执行。比如如果没有指定分库条件，则会在两个ds上执行，如果指定了分表条件，则在每个ds中路由到具体的分表执行；

这种模式下，使用jpa则问题多多，jpa的save方法，默认使用id作为条件，会提示“分表字段不能更新“之类的错误，使用mybatis精准控制sql更加方便。

当然，jpa可能有高级用法，目前还没有学习到。