小编给大家分享一下SpringBoot2如何整合Sharding-Jdbc中间件实现数据分库分表，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
1)、概念：
以字段为依据，按照一定策略，将一个库中的数据拆分到多个库中。
2)、结果
每个库的结构都一样；数据都不一样；
所有库的并集是全量数据；
1)、概念
以字段为依据，按照一定策略，将一个表中的数据拆分到多个表中。
2)、结果
每个表的结构都一样；数据都不一样；
所有表的并集是全量数据；
1)、Sharding-JDBC直接封装JDBC API，旧代码迁移成本几乎为零。
2)、适用于任何基于Java的ORM框架，如Hibernate、Mybatis等 。
3)、可基于任何第三方的数据库连接池，如DBCP、C3P0、 BoneCP、Druid等。
4)、以jar包形式提供服务，无proxy代理层，无需额外部署，无其他依赖。
5)、分片策略灵活，可支持等号、between、in等多维度分片，也可支持多分片键。
6)、SQL解析功能完善，支持聚合、分组、排序、limit、or等查询。
springboot 2.0 版本 druid 1.1.13 版本 sharding-jdbc 3.1 版本
一台基础库映射（shard_one） 两台库做分库分表（shard_two，shard_three）。 表使用：table_one，table_two
数据源配置文件
spring: datasource: # 数据源：shard_one dataOne: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource druid: driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_one?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false username: root password: 123 initial-size: 10 max-active: 100 min-idle: 10 max-wait: 60000 pool-prepared-statements: true max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 max-evictable-idle-time-millis: 60000 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL # validation-query-timeout: 5000 test-on-borrow: false test-on-return: false test-while-idle: true connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000 # 数据源：shard_two dataTwo: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource druid: driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_two?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false username: root password: 123 initial-size: 10 max-active: 100 min-idle: 10 max-wait: 60000 pool-prepared-statements: true max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 max-evictable-idle-time-millis: 60000 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL # validation-query-timeout: 5000 test-on-borrow: false test-on-return: false test-while-idle: true connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000 # 数据源：shard_three dataThree: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource druid: driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_three?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false username: root password: 123 initial-size: 10 max-active: 100 min-idle: 10 max-wait: 60000 pool-prepared-statements: true max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 max-evictable-idle-time-millis: 60000 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL # validation-query-timeout: 5000 test-on-borrow: false test-on-return: false test-while-idle: true connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
数据库分库策略
/**
* 数据库映射计算
*/
public class DataSourceAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(DataSourceAlg.class);
@Override
public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
LOG.debug("分库算法参数 {},{}",names,value);
int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
return "ds_" + ((hash % 2) + 2) ;
}
}数据表1分表策略
/**
* 分表算法
*/
public class TableOneAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TableOneAlg.class);
/**
* 该表每个库分5张表
*/
@Override
public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
LOG.debug("分表算法参数 {},{}",names,value);
int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
return "table_one_" + (hash % 5+1);
}
}数据表2分表策略
/**
* 分表算法
*/
public class TableTwoAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TableTwoAlg.class);
/**
* 该表每个库分5张表
*/
@Override
public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
LOG.debug("分表算法参数 {},{}",names,value);
int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
return "table_two_" + (hash % 5+1);
}
}数据源集成配置
/**
* 数据库分库分表配置
*/
@Configuration
public class ShardJdbcConfig {
// 省略了 druid 配置，源码中有
/**
* Shard-JDBC 分库配置
*/
@Bean
public DataSource dataSource (
@Autowired DruidDataSource dataOneSource,
@Autowired DruidDataSource dataTwoSource,
@Autowired DruidDataSource dataThreeSource) throws Exception {
ShardingRuleConfiguration shardJdbcConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(getTableRule01());
shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(getTableRule02());
shardJdbcConfig.setDefaultDataSourceName("ds_0");
Map<String,DataSource> dataMap = new LinkedHashMap<>() ;
dataMap.put("ds_0",dataOneSource) ;
dataMap.put("ds_2",dataTwoSource) ;
dataMap.put("ds_3",dataThreeSource) ;
Properties prop = new Properties();
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataMap, shardJdbcConfig, new HashMap<>(), prop);
}
/**
* Shard-JDBC 分表配置
*/
private static TableRuleConfiguration getTableRule01() {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
result.setLogicTable("table_one");
result.setActualDataNodes("ds_${2..3}.table_one_${1..5}");
result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new DataSourceAlg()));
result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new TableOneAlg()));
return result;
}
private static TableRuleConfiguration getTableRule02() {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
result.setLogicTable("table_two");
result.setActualDataNodes("ds_${2..3}.table_two_${1..5}");
result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new DataSourceAlg()));
result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new TableTwoAlg()));
return result;
}
}测试代码执行流程
@RestController
public class ShardController {
@Resource
private ShardService shardService ;
/**
* 1、建表流程
*/
@RequestMapping("/createTable")
public String createTable (){
shardService.createTable();
return "success" ;
}
/**
* 2、生成表 table_one 数据
*/
@RequestMapping("/insertOne")
public String insertOne (){
shardService.insertOne();
return "SUCCESS" ;
}
/**
* 3、生成表 table_two 数据
*/
@RequestMapping("/insertTwo")
public String insertTwo (){
shardService.insertTwo();
return "SUCCESS" ;
}
/**
* 4、查询表 table_one 数据
*/
@RequestMapping("/selectOneByPhone/{phone}")
public TableOne selectOneByPhone (
@PathVariable("phone") String phone){
return shardService.selectOneByPhone(phone);
}
/**
* 5、查询表 table_one 数据
*/
@RequestMapping("/selectTwoByPhone/{phone}")
public TableTwo selectTwoByPhone (
@PathVariable("phone") String phone){
return shardService.selectTwoByPhone(phone);
}
}看完了这篇文章，相信你对“SpringBoot2如何整合Sharding-Jdbc中间件实现数据分库分表”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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