ShardingSphere实战（2）- 水平分表

项目环境：
JDK11
MySQL 8.0.30
Springboot 2.7.4 + Mybatis + ShardingSphere + HikariCP 连接池

一、Maven 依赖

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.4</version>
</parent><dependencies><dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>33.2.1-jre</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><!-- mysql驱动 --><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId></dependency><!-- ShardingSphere --><dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.1.1</version></dependency><!--HikariCP 高性能的JDBC连接池--><dependency><groupId>com.zaxxer</groupId><artifactId>HikariCP</artifactId><version>5.0.0</version></dependency><!--mybatis--><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>2.2.0</version></dependency></dependencies>

二、创建数据库

在这里插入图片描述

create database ds-0;create table t_order_0
(order_id    bigint         not nullprimary key,order_no    varchar(100)   null,create_name varchar(50)    null,price       decimal(10, 2) null
)
create table t_order_1
(order_id    bigint         not nullprimary key,order_no    varchar(100)   null,create_name varchar(50)    null,price       decimal(10, 2) null
)create table t_order_item_0
(order_item_id bigint         not nullprimary key,item_id       bigint         null,order_id      bigint         null,item_name     varchar(50)    null,price         decimal(10, 2) null
)
create table t_order_item_1
(order_item_id bigint         not nullprimary key,item_id       bigint         null,order_id      bigint         null,item_name     varchar(50)    null,price         decimal(10, 2) null
)

三、项目搭建

在这里插入图片描述

package com.shardingsphere.demo;import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
@SpringBootApplication
@MapperScan({"com.shardingsphere.demo.dal.mapper"})
public class ShardingsphereDemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(ShardingsphereDemoApplication.class, args);}@RequestMappingpublic String health() {return "shardingsphere-demo is ok!";}
}

实体类以及 mapper 的具体代码就不贴了，就是一个简单的 springboot + mybatis 项目。

四、单个表配置 ShardingSphere 分片策略

# sharding-jdbc 水平分表策略
# 给数据源起别名，这里名称需要和下面的一致
spring.shardingsphere.datasource.names=ds-0# 配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.jdbc-url=jdbc:mysql://xxx:3306/ds-0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.username=xxx
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.password=xxx####################### 配置分片表t_order #######################
# 指定真实数据节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds-0.t_order_$->{0..1}### 分表策略
# 分表分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
# 分表算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_$->{order_id % 2}# 是否开启 SQL解析日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=truemybatis.mapper-locations=classpath:sqlmapper/*.xml

1. 插入数据

/*** 单个表水平分表测试-保存*/
@GetMapping("/test1")
public String test1(@RequestParam("count") Integer count) {for (int i = 0; i < count; i++) {OrderDO order = new OrderDO();order.setOrderId(this.getId());order.setOrderNo("A" + order.getOrderId());order.setCreateName("订单 " + order.getOrderId());orderMapper.insertSelective(order);}return "success";
}

运行代码，可以看到 order_id 为偶数进了 t_order_0，为奇数进了t_order_1，和我们配置的分片规则一致。

在这里插入图片描述

2. 查询数据

/*** 单个表水平分表测试-查询*/
@GetMapping("/test2")
public String test2(@RequestParam("orderId") Long orderId) {OrderDO orderDO = orderMapper.selectByPrimaryKey(orderId);log.info("orderDO: {}", orderDO.toString());return "success";
}

运行代码，可以看到 order_id 为偶数查询 t_order_0，为奇数查询t_order_1，和我们配置的分片规则一致。
在这里插入图片描述
到目前为止，一个最简单的分表 demo 就完成了。

五、多个表配置 ShardingSphere 分片策略

如果我们还有一张t_order_item表，也需要分表，并且同样需要按照order_id分片
在上面配置的基础上，加上下面的配置：

####################### 配置分片表t_order_item #######################
# 指定真实数据节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.actual-data-nodes=ds-0.t_order_item_$->{0..1}### 分表策略
# 分表分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
# 分表算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_item_$->{order_id % 2}

1. 插入数据

/*** 多个表水平分表测试-保存*/
@GetMapping("/test3")
public String test3(@RequestParam("count") Integer count) {for (int i = 0; i < count; i++) {OrderDO order = new OrderDO();order.setOrderId(this.getId());order.setOrderNo("A" + order.getOrderId());order.setCreateName("订单 " + order.getOrderId());orderMapper.insertSelective(order);OrderItemDO orderItem = new OrderItemDO();orderItem.setOrderItemId(order.getOrderId());orderItem.setOrderId(order.getOrderId());orderItemMapper.insertSelective(orderItem);}return "success";
}

运行结果就不看了，和上面一致，按照order_id分片

2. 查询数据

/*** 多个表水平分表测试-查询*/
@GetMapping("/test4")
public String test4(@RequestParam("orderId") Long orderId) {List<OrderItemExtDO> orderDO = orderMapper.findOrderAndOrderItemsByOrderId(orderId);log.info("orderDO: {}", orderDO.toString());return "success";
}

<select id="findOrderAndOrderItemsByOrderId" resultType="com.shardingsphere.demo.dal.entity.OrderItemExtDO">select t1.order_id t1OrderId,t1.order_no orderNo,t2.order_id t2OrderIdfrom t_order t1inner join t_order_item t2 on t1.order_id = t2.order_idwhere t1.order_id = #{orderId,jdbcType=BIGINT}
</select>

和单表不一样，这次是t_order和t_order_item表关联查询，观察结果：
在这里插入图片描述
可以看到，sql 执行了两次，也就是说取的是笛卡尔积，可以想象，如果我们分表数量多，查询效率肯定极低，所以针对这种情况，我们需要配置绑定表

总结：简单实现了水平分表，下一篇博客，学习分库分表以及绑定表和广播表

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