Java猿社区—ShardingSphere之广播表与绑定表

文章目录

Java猿社区—ShardingSphere之广播表与绑定表
- 概念
- 绑定表——联表查询防止出现笛卡尔积现象
- - 如何配置绑定表
- 广播表（字典表）
- - 如何配置广播表

参考：
ShardingSphere中文文档

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——联表查询防止出现笛卡尔积现象

绑定表： 指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。如果SQL为：

SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

在不配置绑定表关系时，假设分片键order_id将数值10路由至第0片，将数值11路由至第1片，那么路由后的SQL应该为4条，它们呈现为笛卡尔积：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

在配置绑定表关系后，路由的SQL应该为2条：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

其中t_order在FROM的最左侧，ShardingSphere将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计算将会只使用主表的策略，那么t_order_item表的分片计算将会使用t_order的条件。故绑定表之间的分区键要完全相同。

如何配置绑定表

通过sharding.jdbc.config.sharding.binding-tables[0]=t_order,t_order_item配置

如springboot配置：

# t_order  根据order_id分表
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds.t_order_$->{0..1}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_$->{order_id % 2}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.key-generator-column-name=order_id# t_order_item 根据order_id字段分表
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.actual-data-nodes=ds.t_order_item_$->{0..1}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_item_$->{order_id % 2}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.key-generator-column-name=order_item_id#绑定表规则列表
sharding.jdbc.config.sharding.binding-tables[0]=t_order,t_order_item

广播表（字典表）

有一些表是没有分片的必要的，比如省份信息表，全国也就30多条数据，这种表在每一个节点上都是一样的，这种表叫做广播表

如何配置广播表

情景一： 两个数据源ds0,ds1,配置表t_config作为广播表配置到ds0库中，这样以后的关联t_config表的联表查询语句会被路由到ds0库中的t_config表中查询数据。


# 这里要注册所有的数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1# 这是数据源0的配置
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=# 这是数据源1的配置
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3307/test?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=# 分库策略
# 分库的列是user_id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.sinosun.demo.sharding.PreciseShardingAlgorithmImpl# 分表策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
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$->{order_id % 2}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKEspring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order_item$->{0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_item$->{order_id % 2}spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order, t_order_item# 广播表, 其主节点是ds0
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=t_config
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_config.actual-data-nodes=ds$->{0}.t_configspring.jpa.show-sql=true

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