Shardingsphere 简介

什么是 ShardingSphere?

Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库增强计算引擎，其通过可插拔架构构建基于数据库之上的生态系统，实现包括数据分片、弹性伸缩、加密脱敏等功能为代表的增强能力。

Apache ShardingSphere 产品定位为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。

连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。

连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构数据库；
增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服务质量分析、可观察性）等透明化增量功能；
可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。

ShardingSphere架构图

核心功能列表

数据分片	分布式事务	数据库治理
分库&分表	标准化事务接口	配置动态化
读写分离	XA强一致事务	编排&治理
分片策略定制化	柔性事务	数据脱敏
无中心化分布式主键		可视化链路追踪

ShardingSphere构成组件

	ShardingSphere-JDBC	ShardingSphere-Proxy	ShardingSphere-Sidecar
数据库	任意	MySQL/PostgreSQL	MySQL/PostgreSQL
连接消耗数	高	低	高
异构语言	仅 Java	任意	任意
性能	损耗低	损耗略高	损耗低
无中心化	是	否	是
静态入口	无	有	无

ShardingSphere-JDBC

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。

适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC；
支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, HikariCP 等；
支持任意实现 JDBC 规范的数据库，目前支持 MySQL，PostgreSQL，Oracle，SQLServer 以及任何可使用 JDBC 访问的数据库。

ShardingSphere-Proxy

定位为透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。目前提供 MySQL 和 PostgreSQL（兼容 openGauss 等基于 PostgreSQL 的数据库）版本，它可以使用任何兼容 MySQL/PostgreSQL 协议的访问客户端（如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat 等）操作数据，对 DBA 更加友好。

向应用程序完全透明，可直接当做 MySQL/PostgreSQL 使用；
适用于任何兼容 MySQL/PostgreSQL 协议的的客户端。

ShardingSphere-Sidecar(TODO)

定位为 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。

Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是被啮合层所治理的对象。

ShardingSpere核心概念

逻辑表

水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数
拆分为10张表，分别是t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。

真实表

在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的t_order_0到t_order_9。

数据节点

数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：ds_0.t_order_0。

绑定表

分片规则一致的主表和子表。例如：t_order表和t_order_item表，均按照order_id分
片，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联
查询效率将大大提升。

广播表

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。字典表就是典型的场景。

参考

ShardingSpere官网.