标签：postgresq shm utf8mb4 如何 template 表达式 otc tables code

介绍：

　　Sharding-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。

　　Sharding-JDBC的核心功能为数据分片和读写分离，通过 Sharding-JDBC，应用可以透明的使用 jdbc 访问已经分库分表、读写分离的多个数据源，而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。

　　适用于任何基于 Java 的ORM框架，如： Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。

　　基于任何第三方的数据库连接池，如： DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。

　　支持任意实现 JDBC 规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。

　　使用Sharding-Jdbc前需要人工对数据库进行分库分表，在应用程序中加入Sharding-Jdbc的Jar包，应用程序通过Sharding-Jdbc操作分库分表后的数据库和数据表，由于Sharding-Jdbc是对Jdbc驱动的增强，使用Sharding-Jdbc就像使用Jdbc驱动一样，在应用程序中是无需指定具体要操作的分库和分表的。

快速入门：

　　1.需求说明

　　　　人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这两张表是订单表拆分后的表，通过Sharding-Jdbc向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为奇数的进入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Sharding-Jdbc 查询数据，根据 SQL语句的内容从t_order_1或t_order_2查询数据。

　　2.创建数据库，创建表

CREATE DATABASE `order_db` CHARACTER SET ‘utf8mb4‘;

USE order_db;

DROP TABLE IF EXISTS t_order_1 ;

CREATE TABLE t_order_1 (
order_id BIGINT (20) NOT NULL COMMENT ‘订单id‘,
price DECIMAL (10, 2) NOT NULL COMMENT ‘订单价格‘,
user_id BIGINT (20) NOT NULL COMMENT ‘下单用户id‘,
status VARCHAR (50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT ‘订单状态‘,
PRIMARY KEY (order_id) USING BTREE
) ENGINE = INNODB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC ;

DROP TABLE IF EXISTS t_order_2 ;

CREATE TABLE t_order_2 (
order_id BIGINT (20) NOT NULL COMMENT ‘订单id‘,
price DECIMAL (10, 2) NOT NULL COMMENT ‘订单价格‘,
user_id BIGINT (20) NOT NULL COMMENT ‘下单用户id‘,
status VARCHAR (50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT ‘订单状态‘,
PRIMARY KEY (order_id) USING BTREE
) ENGINE = INNODB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC ;

　　3.创建springboot工程，引入maven依赖

<!-- sharding-jdbc和SpringBoot整合的Jar包 -->
<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.0.0-RC1</version>
</dependency>

　　　　具体spring boot相关依赖及配置省略.......

　　4.分片规则配置

#sharding-jdbc分片规则配置
#数据源
spring.shardingsphere.datasource.names = m1

spring.shardingsphere.datasource.m1.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url = jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password = root

指定t_order表的数据分布情况，配置数据节点 m1.t_order_1,m1.t_order_2

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = m1.t_order_$->{1…2}

指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE(雪花算法)

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column = order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type = SNOWFLAKE

指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法　　{order_id % 2 + 1}：计算出的值要么为1，要么为2，根据结果选择使用哪张表

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{order_id % 2 + 1}

打开sql输出日志

spring.shardingsphere.props.sql.show = true

　　　　1. 首先定义数据源m1，并对m1进行实际的参数配置。
　　　　2.指定t_order表的数据分布情况，他分布在 m1.t_order_1，m1.t_order_2
　　　　3.指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE，SNOWFLAKE是一种分布式自增算法，保证id全局唯一
　　　　4.定义t_order分片策略，order_id为偶数的数据落在t_order_1，为奇数的落在t_order_2，分表策略的表达式为 t_order_$->{order_id % 2 + 1}

　　5.持久层

@Mapper
public interface OrderDao {

</span><span style="color: #008000;">/**</span><span style="color: #008000;">* 插入订单* </span><span style="color: #808080;">@param</span><span style="color: #008000;"> price* </span><span style="color: #808080;">@param</span><span style="color: #008000;"> userId* </span><span style="color: #808080;">@param</span><span style="color: #008000;"> status* </span><span style="color: #808080;">@return</span><span style="color: #008000;">*/</span><span style="color: #000000;">
@Insert(</span>"insert into t_order(price, user_id, status) values(#{price}, #{userId}, #{status})"<span style="color: #000000;">)
</span><span style="color: #0000ff;">int</span><span style="color: #000000;"> insertOrder(BigDecimal price, Long userId, String status);</span><span style="color: #008000;">/**</span><span style="color: #008000;">* 根据id列表查询订单* </span><span style="color: #808080;">@param</span><span style="color: #008000;"> orderIds* </span><span style="color: #808080;">@return</span><span style="color: #008000;">*/</span><span style="color: #000000;">
@Select(</span>"&lt;script&gt;" +"select" +" * " +" from t_order o " +" where o.order_id in " +" &lt;foreach collection=‘orderIds‘ open=‘(‘ separator=‘,‘ close=‘)‘ item=‘id‘&gt;" +" #{id} " +" &lt;/foreach&gt;" +"&lt;/script&gt;"<span style="color: #000000;">)
List</span>&lt;Map&gt; selectOrderbyIds(@Param("orderIds") List&lt;Long&gt;<span style="color: #000000;"> orderIds);

}

　　6.测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {ShardingJdbcSimpleBootstrap.class})
public class OrderDaoTest {

@Autowired
OrderDao orderDao;@Test
</span><span style="color: #0000ff;">public</span> <span style="color: #0000ff;">void</span><span style="color: #000000;"> testInsertOrder() {</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> for (int i = 1; i &lt;= 20; i++) {</span>orderDao.insertOrder(<span style="color: #0000ff;">new</span> BigDecimal(21), 1L, "SUCCESS"<span style="color: #000000;">);</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> }</span>

}

@Test
</span><span style="color: #0000ff;">public</span> <span style="color: #0000ff;">void</span><span style="color: #000000;"> testSelectOrderbyIds() {List</span>&lt;Long&gt; ids = <span style="color: #0000ff;">new</span> ArrayList&lt;&gt;<span style="color: #000000;">();ids.add(</span>463369285373263872L<span style="color: #000000;">);ids.add(</span>463369285301960704L<span style="color: #000000;">);List</span>&lt;Map&gt; maps =<span style="color: #000000;"> orderDao.selectOrderbyIds(ids);System.out.println(maps);
}

}

执行流程：

　　查看日志，Sharding-JDBC在拿到用户要执行的sql之后干了哪些事儿：
　　　　（1）解析sql，获取片键值，在本例中是order_id
　　　　（2）Sharding-JDBC通过规则配置 t_order_$->{order_id % 2 + 1}，知道了当order_id为偶数时，应该往t_order_1表插数据，为奇数时，往t_order_2插数据。
　　　　（3）于是Sharding-JDBC根据order_id的值改写sql语句，改写后的SQL语句是真实所要执行的SQL语句。
　　　　（4）执行改写后的真实sql语句
　　　　（5）将所有真正执行sql的结果进行汇总合并，返回。

Java配置类的方式配置分片规则：

@Configuration
public class ShardingJdbcConfig {

</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> 配置分片规则
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> 定义数据源</span>
Map&lt;String, DataSource&gt;<span style="color: #000000;"> createDataSourceMap() {DruidDataSource dataSource1 </span>= <span style="color: #0000ff;">new</span><span style="color: #000000;"> DruidDataSource();dataSource1.setDriverClassName(</span>"com.mysql.jdbc.Driver"<span style="color: #000000;">);dataSource1.setUrl(</span>"jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true"<span style="color: #000000;">);dataSource1.setUsername(</span>"root"<span style="color: #000000;">);dataSource1.setPassword(</span>"root"<span style="color: #000000;">);Map</span>&lt;String, DataSource&gt; result = <span style="color: #0000ff;">new</span> HashMap&lt;&gt;<span style="color: #000000;">();result.put(</span>"m1"<span style="color: #000000;">, dataSource1);</span><span style="color: #0000ff;">return</span><span style="color: #000000;"> result;
}</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> 定义主键生成策略</span>
<span style="color: #0000ff;">private</span> <span style="color: #0000ff;">static</span><span style="color: #000000;"> KeyGeneratorConfiguration getKeyGeneratorConfiguration() {KeyGeneratorConfiguration result </span>= <span style="color: #0000ff;">new</span> KeyGeneratorConfiguration("SNOWFLAKE", "order_id"<span style="color: #000000;">);</span><span style="color: #0000ff;">return</span><span style="color: #000000;"> result;
}</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> 定义t_order表的分片策略</span>

TableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration() {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration(“t_order”, “m1.t_order_ $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 2: -&̲gt;{1..2}"<span\dots$ ->{order_id % 2 + 1}”));
result.setKeyGeneratorConfig(getKeyGeneratorConfiguration());

    </span><span style="color: #0000ff;">return</span><span style="color: #000000;"> result;
}</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> 定义sharding-Jdbc数据源</span>

@Bean
DataSource getShardingDataSource() throws SQLException {
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getOrderTableRuleConfiguration());
//spring.shardingsphere.props.sql.show = true
Properties properties = new Properties();
properties.put(“sql.show”, “true”);
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), shardingRuleConfig, properties);
}
}

　　由于采用了配置类所以需要屏蔽原来 application.properties 文件中spring.shardingsphere开头的配置信息。
　　需要在SpringBoot启动类中屏蔽使用spring.shardingsphere配置项的类：@SpringBootApplication(exclude = SpringBootConfiguration.class)

Sharding-JDBC 快速入门（水平分表）

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Sharding-JDBC水平分表详细教程

指定t_order表的数据分布情况，配置数据节点 m1.t_order_1,m1.t_order_2

指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE(雪花算法)

指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法　　{order_id % 2 + 1}：计算出的值要么为1，要么为2，根据结果选择使用哪张表

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打开sql输出日志

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