首先在pom文件中引入需要的依赖

<dependency>
<groupId>io.shardingjdbc</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core-spring-namespace</artifactId>
<version>2.0.3</version>
</dependency>

  二、新建一个sharding-jdbc.xml文件,实现分库分表的配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xmlns:rdb="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx
http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb
http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd"> <rdb:strategy id="tableShardingStrategy" sharding-columns="user_id" algorithm-class="com.meiren.member.common.sharding.MemberSingleKeyTableShardingAlgorithm"/> <rdb:data-source id="shardingDataSource">
<rdb:sharding-rule data-sources="dataSource">
<rdb:table-rules>
<rdb:table-rule logic-table="member_index" actual-tables="member_index_tbl_${[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]}${0..9}" table-strategy="tableShardingStrategy"/>
<rdb:table-rule logic-table="member_details" actual-tables="member_details_tbl_${[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]}${0..9}" table-strategy="tableShardingStrategy"/>
</rdb:table-rules>
</rdb:sharding-rule>
</rdb:data-source> <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
<property name="dataSource" ref="shardingDataSource" />
</bean>
</beans>

  这里我简单介绍下一些属性的含义,

   <rdb:strategy id="tableShardingStrategy" sharding-columns="user_id" algorithm-class="com.meiren.member.common.sharding.MemberSingleKeyTableShardingAlgorithm"/>  配置分表规则器  sharding-columns:分表规 则 

  依赖的名(根据user_id取模分表),algorithm-class:分表规则的实现类

  <rdb:sharding-rule data-sources="dataSource"> 这里填写关联数据源(多个数据源用逗号隔开),

  <rdb:table-rule logic-table="member_index" actual-tables="member_index_tbl_${[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]}${0..9}"  table-strategy="tableShardingStrategy"/>  logic-table:逻辑表名(mybatis中代替的表名)actual-tables:

  数据库实际的表名,这里支持inline表达式,比如:member_index_tbl_${0..2}会解析成member_index_tbl_0,member_index_tbl_1,member_index_tbl_2;member_index_tbl_${[a,b,c]}会被解析成

    member_index_tbl_a,member_index_tbl_b和member_index_tbl_c,两种表达式一起使用的时候,会采取笛卡尔积的方式:member_index_tbl_${[a,b]}${0..2}解析为member_index_tbl_a0,member_index_tbl_a1                                       member_index_tbl_a2,member_index_tbl_b0,member_index_tbl_b1,member_index_tbl_b2;table-strategy:前面定义的分表规则器;

三、配置好改文件后,需要修改之前我们的spring-dataSource的几个地方,把sqlSessionFactory和transactionManager原来关联的dataSource统一修改为shardingDataSource(这一步作用就是把数据源全部托管给sharding去管理)

  

 四、实现分表(分库)逻辑,我们的分表逻辑类需要实现SingleKeyTableShardingAlgorithm接口的三个方法doBetweenSharding、doEqualSharding、doInSharding

/**
* 分表逻辑
* @author zhangwentao
*
*/
public class MemberSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Long> { /**
* sql between 规则
*/
public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<String>(tableNames.size());
Range<Long> range = (Range<Long>) shardingValue.getValueRange();
for (long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
Long modValue = i % 100;
String modStr = modValue < 10 ? "0" + modValue : modValue.toString();
for (String each : tableNames) {
if (each.endsWith(modStr)) {
result.add(each);
}
}
}
return result;
} /**
* sql == 规则
*/
public String doEqualSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
Long modValue = shardingValue.getValue() % 100;
String modStr = modValue < 10 ? "0" + modValue : modValue.toString();
for (String each : tableNames) {
if (each.endsWith(modStr)) {
return each;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
} /**
* sql in 规则
*/
public Collection<String> doInSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Long> shardingValue) { Collection<String> result = new LinkedHashSet<String>(tableNames.size());
for (long value : shardingValue.getValues()) {
Long modValue = value % 100;
String modStr = modValue < 10 ? "0" + modValue : modValue.toString();
for (String tableName : tableNames) {
if (tableName.endsWith(modStr)) {
result.add(tableName);
}
}
}
return result;
} }

五、以上四步,我们就完成了sharding-jdbc的搭建,我们可以写一个测试demo来检查我们的成果

<select id="getDetailsById" resultType="com.meiren.member.dataobject.MemberDetailsDO"
parameterType="java.lang.Long">
select user_id userId ,qq,email from member_details where user_id =#{userId} limit 1
</select>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
private static final String SERVICE_PROVIDER_XML = "/spring/member-service.xml";
      private static final String BEAN_NAME = "idcacheService";
       
      private ClassPathXmlApplicationContext context = null;
      IdcacheServiceImpl bean = null;
      IdcacheDao idcacheDao;
       
      @Before
      public void before() {
          context= new ClassPathXmlApplicationContext(
                  new String[] {SERVICE_PROVIDER_XML});
         idcacheDao=context.getBean("IdcacheDao", IdcacheDao.class);
      }
       
      @Test
      public void getAllCreditActionTest() {
       // int id = bean.insertIdcache();
          Long s=100l;
        MemberDetailsDO memberDetailsDO=idcacheDao.getDetailsById(s);
        System.out.println("QQ---------------------"+memberDetailsDO.getQq());
      }

  打印sql语句,输出结果:QQ-------------------------------------100,证明成功!

  注意点:这次搭建过程中,执行的时候报错,官方文档是有解决方案:引入 <context:property-placeholder location="classpath:/member_service.properties" ignore-unresolvable="true" />  ,引入这行代码的时候,·必须要要把这边管理配配置文件的bean删除,换句话说,即Spring容器仅允许最多定义一个PropertyPlaceholderConfigurer(或<context:property-placeholder/>),其余的会被Spring忽略掉

Sharding-jdbc实现分库分表的更多相关文章

  1. Sharding Sphere的分库分表

    什么是 ShardingSphere? 1.一套开源的分布式数据库中间件解决方案 2.有三个产品:Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 3.定位为关系型数据库中间件,合理在分布 ...

  2. 分库分表后跨分片查询与Elastic Search

    携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jian ...

  3. 【大数据和云计算技术社区】分库分表技术演进&最佳实践笔记

    1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千 ...

  4. java 取模运算% 实则取余 简述 例子 应用在数据库分库分表

    java 取模运算%  实则取余 简述 例子 应用在数据库分库分表 取模运算 求模运算与求余运算不同.“模”是“Mod”的音译,模运算多应用于程序编写中. Mod的含义为求余.模运算在数论和程序设计中 ...

  5. 分库分表技术演进&最佳实践

    每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点. 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿:微信用户更是10亿.订单表更夸张, ...

  6. Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表

    Sharding JDBC整合SpringBoot 2.x 和 MyBatis Plus 进行分库分表 交易所流水表的单表数据量已经过亿,选用Sharding-JDBC进行分库分表.MyBatis-P ...

  7. 转数据库分库分表(sharding)系列(二) 全局主键生成策略

    本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表( ...

  8. 数据库分库分表(sharding)系列【转】

    原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三 ...

  9. 数据库分库分表(sharding)系列(二) 全局主键生成策略

    本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表( ...

  10. 数据库分库分表(sharding)系列

    数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的 ...

随机推荐

  1. DataContractJsonSerializer序列化时间类型时转换为UTC溢出问题

    问题描述 如下一个实体类,含有非空时间类型属性,默认是C#的最小时间,在使用DataContractJsonSerializer将该类对象序列化成JSON时,抛出异常信息:System.Runtime ...

  2. 微信小程序开发-IP地址查询-例子

    微信小程序开发  小程序搜索框  IP地址查询  搜索查询  样例 微信小程序 开发 参考   https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/component/ ...

  3. AutoFac+MVC+WebApi源码----我踩过的坑

    发现网上关于AutoFac的Demo源码比较少,综合MVC和WepApi的更少.所以贴出源码 WebApi项目(MVC4不需要引用,历史遗留问题,人懒没删) 建项目 新建类库IAutoFacDal(接 ...

  4. 阿里云、腾讯云开通端口 telnet不通的原因

    1.安全组是否已经开通相对应的端口: 阿里云:https://help.aliyun.com/document_detail/25471.html 腾讯云:http://bbs.qcloud.com/ ...

  5. Temple Build~dp(01背包的变形)

    The Dwarves of Middle Earth are renowned for their delving and smithy ability, but they are also mas ...

  6. [HNOI 2008]玩具装箱

    Description P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京.他使用自己的压缩器进行压 缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为1.. ...

  7. [NOI 2011]道路修建

    Description 在 W 星球上有 n 个国家.为了各自国家的经济发展,他们决定在各个国家 之间建设双向道路使得国家之间连通.但是每个国家的国王都很吝啬,他们只愿 意修建恰好 n – 1条双向道 ...

  8. POJ 3590 The shuffle Problem

    Any case of shuffling of n cards can be described with a permutation of 1 to n. Thus there are total ...

  9. [SDOI2008]烧水问题

    题目描述 把总质量为1kg的水分装在n个杯子里,每杯水的质量均为(1/n)kg,初始温度均为0℃.现需要把每一杯水都烧开.我们可以对任意一杯水进行加热.把一杯水的温度升高t℃所需的能量为(4200*t ...

  10. ●洛谷P3242 [HNOI2015]接水果

    题链: https://www.luogu.org/problemnew/show/P3242 题解: 整体二分,扫描线+树状数组. 详细的题解:http://blog.csdn.net/thy_as ...