这篇文章给大家介绍怎样理解ShardingSphere，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
为了解决由于数据量过大而导致的数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分成若干数据库，把原来数据量大的表拆分成若干数据表，使得单一数据库、单一数据表的数据量变得足够小，从而达到提升数据库性能的效果。
分库分表包括分库和分表两个维度，在开发过程中，对于每个维度都可以采用两种拆分思路，即垂直拆分和水平拆分： 
垂直分表的处理方式就是将一个表按照字段分成多张表，每个表存储其中一部分字段。
垂直分库是指按照业务将表进行分类，然后分布到不同的数据库上。然后，每个库可以位于不同的服务器上，其核心理念是专库专用。从实现上讲，垂直分库很大程度上取决于业务的规划和系统边界的划分。
水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中年。
水平分表是把同一个表的数据按一定规则拆分到不同的数据库中，每个库同样可以位于不同的服务器上。
读写分离这个技术与数据库主从架构有关。 
可以看到图中的数据库集群中存在一个主库，也存在一个从库，主库和从库之间通过同步机制实现两者数据的一致性。在互联网系统中，普遍认为对数据库读操作的频率要远远高于写操作，所以瓶颈往往出现在读操作上。通过读写分离，就可以把读操作分离出来，在独立的从库上进行。现实中的主从架构，主库和从库的数量，尤其从库的数量都是可以根据数据量的大小进行扩充的。
读写分离主要解决的就是高并发下的数据库访问，也是一种常用的解决方案。 但是跟提升服务器配置一样，并不是终极解决方案。终极的解决方案还是前面介绍的分库分表，按照用户ID等规则来拆分库或拆分表。但是，分库分表与读写分离之间的关系并不是互斥的，而是可以相辅相成的，完全可以在分库分表的基础上引入读写分离机制。
基于前面关于分库分表的讨论，我们可以抽象其背后的一个核心概念，即分片(Sharding)。无论是分库还是分表，都是把数据划分成不同的数据片，并存储在不同的目标对象中。而具体的分片方式涉及实现分库分表的不同解决方案。
业界实际上也有不少关于分库分表的框架，这些框架显然并不是采用同一种解决方案。但通过分析这些框架在实现数据分片方案上的区别，也可以把它们分成三大类型，即客户端分片、代理服务器分片以及分布式数据库。
客户端分片
所谓客户端分片，相当于在数据库的客户端就实现了分片规则。显然，这种方式将分片处理的工作进行前置，客户端管理和维护这所有的分片逻辑，并决定每次SQL执行所对应的目标数据库和数据表。
客户端分片这一解决方案也有不同的表现形式，其中最为简单的方式就是应用层分片，也就是说在应用程序中直接维护者分片规则和分片逻辑：
在具体实现上，我们通常会将分片规则的处理逻辑打包成一个公共 JAR 包，其他业务开发人员只需要在代码工程中引入这个 JAR 包即可。针对这种方案，因为没有独立的服务器组件，所以也不需要专门维护某一个具体的中间件。然而，这种直接在业务代码中嵌入分片组件的方法也有明显的缺点：
一方面，由于分片逻辑侵入到了业务代码中，业务开发人员在理解业务的基础上还需要掌握分片规则的处理方式，增加了开发和维护成本；
另一方面，一旦出现问题，也只能依赖业务开发人员通过分析代码来找到原因，而无法把这部分工作抽离出来让专门的中间件团队进行完成。
基于以上分析，客户端分片在实现上通常会进一步抽象，把分片规则的管理工作从业务代码中剥离出来，形成单独演进的一套体系。这方面典型的设计思路是重写 JDBC 协议，也就是说在 JDBC 协议层面嵌入分片规则。这样，业务开发人员还是使用与 JDBC 规范完全兼容的一套 API 来操作数据库，但这套 API 的背后却自动完成了分片操作，从而实现了对业务代码的零侵入：
客户端分片结构：重写JDBC协议
这种解决方案的优势在于，分片操作对于业务而言是完全透明的，从而一定程度上实现业务开发人员与数据库中间件团队在职责上的分离。这样，业务开发人员只需要理解 JDBC 规范就可以完成分库分表，开发难度以及代码维护成本得到降低。
对于客户端分片，典型的中间件包括阿里巴巴的 TDDL 以及本课程将要介绍的 ShardingSphere。因为 TDDL 并没有开源，所以无法判断客户端分片的具体实现方案。而对于 ShardingSphere 而言，它是重写 JDBC 规范以实现客户端分片的典型实现框架。
代理服务器分片
代理服务器分片的解决方案也比较明确，也就是采用了代理机制，在应用层和数据库层之间添加一个代理层。有了代理层之后，就可以把分片规则集中维护在这个代理层中，并对外提供与 JDBC 兼容的 API 给到应用层。这样，应用层的业务开发人员就不用关心具体的分片规则，而只需要完成业务逻辑的实现：
显然，代理服务器分片的优点在于解放了业务开发人员对分片规则的管理工作，而缺点就是添加了一层代理层，所以天生具有代理机制所带来的一些问题，比方说因为新增了一层网络传输对性能所产生的影响。
对于代理服务器分片，常见的开源框架有阿里的 Cobar 以及民间开源社区的 MyCat。而在 ShardingSphere 3.X 版本中，也添加了 Sharding-Proxy 模块来实现代理服务器分片。
分布式数据库
以 TiDB 为代表的分布式数据库的兴起赋予了关系型数据库一定程度的分布式特性。在这些分布式数据库中，数据分片及分布式事务将是其内置的基础功能，对业务开发人员是透明的。业务开发人员只需要使用框架对外提供的 JDBC 接口，就像在使用 MySQL 等传统关系型数据库一样。
从这个角度讲，我们也可以认为 ShardingSphere 是一种分布式数据库中间件，它在提供标准化的数据分片解决方案之外，也实现了分布式事务和数据库治理功能。
事务一致性问题：由于分库分表把数据分布在不同库甚至不同服务器，不可避免会带来分布式事务问题。
跨节点关联查询
跨节点分页、排序函数
主键避重
公共表
关于怎样理解ShardingSphere就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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