表分片

表分片通常也被称为分表,散表。 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率。 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片。

先来看一段mango框架中表分片的代码:

@DB(table = "t_order")
@Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class)
public interface TableShardingOrderDao { @SQL("insert into #table(id, uid, price, status) values(:id, :uid, :price, :status)")
public void addOrder(@TableShardingBy("uid") Order order); @SQL("select id, uid, price, status from #table where uid = :1")
public List<Order> getOrdersByUid(@TableShardingBy int uid); class OrderTableShardingStrategy implements TableShardingStrategy<Integer> { @Override
public String getTargetTable(String table, Integer shardingParameter) {
return table + "_" + (shardingParameter % 2);
} } }

上面的代码实现了所有的表分片逻辑,以上面的代码为例,总结一下mango框架实现表分片的3个步骤:

  1. 填写@DB注解中的table参数,这个参数将启用 全局表名,上面代码的全局表名是t_order
  2. 引入 @Sharding 注解,并填写@Sharding注解中的tableShardingStrategy参数,这个参数的作用是定义表分片策略,上面代码使用了自定义的表分片策略OrderTableShardingStrategy
  3. 使用 @TableShardingBy 注解指定对表分片策略传入的参数。上面的代码中,调用 addOrder(@TableShardingBy("uid")Order order) 方法时,会使用order对象中的uid属性作为参数传递给第2步中的表分片策略,而调用 getOrdersByUid(@TableShardingBy int uid) 方法时,会使用uid作为参数传递给第2步中的表分片策略

上面的3个步骤步中,最核心的是第2步中的表分片策略。mango框架使用@Sharding注解中的tableShardingStrategy参数来指定表分片策略,tableShardingStrategy参数接受任何实现了 TableShardingStrategy 接口的类。

我们来看一下TableShardingStrategy接口的定义:

public interface TableShardingStrategy<T> {

    public String getTargetTable(String table, T shardingParameter);

}

TableShardingStrategy接口非常简单,只有一个getTargetTable方法,其中:

  • 输入参数table,对应的是全局表名
  • 输入参数shardingParameter,接收被@TableShardingBy注解修饰的参数,shardingParameter的类型是泛型,将由实现类根据@TableShardingBy修饰的参数确定具体类型
  • 输出则为真正的表名

以上面的OrderTableShardingStrategy表分片策略为例:

  • 输入参数table将被传入字符串”t_order”
  • 输入参数shardingParameter则会分两种情况,在调用 addOrder(@TableShardingBy("uid") Order order) 方法时,shardingParameter会被传入order对象中的uid属性,而在调用 getOrdersByUid(@TableShardingBy int uid) 方法时,shardingParameter会被传入参数uid
  • 当uid为偶数时,使用t_order_0表,当uid为奇数时,使用t_order_1表

数据库分片

数据库分片通常也被称为分库,散库等。 当我们在某个库中,把某张大表拆分成多个小表后还不能满足性能要求,这时我们需要把一部分拆分的表挪到另外一个库中,以提高sql执行效率。

先来看一段mango框架中数据库分片的代码:

@DB()
@Sharding(databaseShardingStrategy = DatabaseShardingOrderDao.OrderDatabaseShardingStrategy.class)
public interface DatabaseShardingOrderDao { @SQL("insert into t_order(id, uid, price, status) values(:id, :uid, :price, :status)")
public void addOrder(@DatabaseShardingBy("uid") Order order); @SQL("select id, uid, price, status from t_order where uid = :1")
public List<Order> getOrdersByUid(@DatabaseShardingBy int uid); class OrderDatabaseShardingStrategy implements DatabaseShardingStrategy<Integer> { @Override
public String getDatabase(Integer shardingParameter) {
return shardingParameter < 1000 ? "db1" : "db2";
} } }

上面的代码实现了所有的数据库分片逻辑,以上面的代码为例,总结一下mango框架实现数据库分片的2个步骤:

  1. 引入 @Sharding 注解,并填写@Sharding注解中的databaseShardingStrategy参数,这个参数的作用是定义数据库分片策略,上面代码使用了自定义的数据库分片策略OrderDatabaseShardingStrategy
  2. 使用 @DatabaseShardingBy 注解指定对数据库分片策略传入的参数。上面的代码中,调用 addOrder(@DatabaseShardingBy("uid") Order order) 方法时,会使用order对象中的uid属性作为参数传递给第1步中的数据库分片策略,而调用 getOrdersByUid(@DatabaseShardingBy int uid) 方法时,会使用uid作为参数传递给第1步中的数据库分片策略

上面的2个步骤步中,最核心的是第1步中的数据库分片策略。mango框架使用@Sharding注解中的databaseShardingStrategy参数来指定数据库分片策略,databaseShardingStrategy参数接受任何实现了 DatabaseShardingStrategy 接口的类。

我们来看一下DatabaseShardingStrategy接口的定义:

public interface DatabaseShardingStrategy<T> {

    public String getDatabase(T shardingParameter);

}

DatabaseShardingStrategy接口非常简单,只有一个getDatabase方法,其中:

  • 输入参数shardingParameter,接收被@DatabaseShardingBy注解修饰的参数,shardingParameter的类型是泛型,将由实现类根据@DatabaseShardingBy修饰的参数确定具体类型
  • 输出则为database名称

以上面的OrderDatabaseShardingStrategy数据库分片策略为例:

  • 输入参数shardingParameter则会分两种情况,在调用 addOrder(@DatabaseShardingBy("uid") Order order) 方法时,shardingParameter会被传入order对象中的uid属性,而在调用 getOrdersByUid(@DatabaseShardingBy int uid)方法时,shardingParameter会被传入参数uid
  • 当uid小于1000时,使用的database为db1,当uid大于等于1000时,使用的database为db2

同时使用数据库分片与表分片

我们将上面的数据库分片策略与表分片策略一起使用,形成同时使用数据库分片与表分片的代码:

@DB(table = "t_order")
@Sharding(
databaseShardingStrategy = ShardingOrderDao.OrderDatabaseShardingStrategy.class,
tableShardingStrategy = ShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class
)
public interface ShardingOrderDao { @SQL("insert into #table(id, uid, price, status) values(:id, :uid, :price, :status)")
public void addOrder(@DatabaseShardingBy("uid") @TableShardingBy("uid") Order order); @SQL("select id, uid, price, status from #table where uid = :1")
public List<Order> getOrdersByUid(@DatabaseShardingBy @TableShardingBy int uid); class OrderDatabaseShardingStrategy implements DatabaseShardingStrategy<Integer> { @Override
public String getDatabase(Integer uid) {
return uid < 1000 ? "db1" : "db2";
} } class OrderTableShardingStrategy implements TableShardingStrategy<Integer> { @Override
public String getTargetTable(String table, Integer uid) {
return table + "_" + (uid % 2);
} } }

上面的代码中,数据库分片策略使用了OrderDatabaseShardingStrategy,即uid小于1000时使用的database为db1,uid大于等于1000时使用的database为db2。 表分片策略则使用了OrderTableShardingStrategy,即uid为偶数时使用t_order_0表,uid为奇数时使用t_order_1表。

组合数据库分片策略与表分片策略得到如下规则:

  1. uid小于1000并且uid为偶数时,使用db1中的t_order_0表
  2. uid小于1000并且uid为奇数时,使用db1中的t_order_1表
  3. uid大于等于1000并且uid为偶数时,使用db2中的t_order_0表
  4. uid大于等于1000并且uid为奇数时,使用db2中的t_order_1表

精简分片代码

下面的代码同样实现了同时使用数据库分片与表分片,不过更加简洁。

@DB(table = "t_order")
@Sharding(shardingStrategy = ShardingOrder2Dao.OrderShardingStrategy.class)
public interface ShardingOrder2Dao { @SQL("insert into #table(id, uid, price, status) values(:id, :uid, :price, :status)")
public void addOrder(@ShardingBy("uid") Order order); @SQL("select id, uid, price, status from #table where uid = :1")
public List<Order> getOrdersByUid(@ShardingBy int uid); class OrderShardingStrategy implements ShardingStrategy<Integer, Integer> { @Override
public String getDatabase(Integer uid) {
return uid < 1000 ? "db1" : "db2";
} @Override
public String getTargetTable(String table, Integer uid) {
return table + "_" + (uid % 2);
} } }

上面的代码中,引入了@ShardingBy注解,@ShardingBy=@DatabaseShardingBy+@TableShardingBy。

多维度分片策略

上面的所有的代码我们都使用uid作为分片策略的计算参数,我们称之为一维分片策略。

考虑下面一个问题,当我们把数据库分片信息与表分片信息保存到order表中id字段的头部时,我们不但能把uid作为分片策略的计算参数,也能把id作为分片策略的计算参数。但@Sharding注解放在类上时,我们只能要么选择uid作为分片策略的计算参数,要们选择id作为分片策略的计算参数。这时我们需要将@Sharding注解下移到方法上,不同的方法指定不同的分片策略,实现多维度分片策略。

请看下面的代码:

@DB(table = "t_order")
public interface ShardingOrder3Dao { @SQL("insert into #table(id, uid, price, status) values(:id, :uid, :price, :status)")
@Sharding(shardingStrategy = ShardingOrder3Dao.OrderUidShardingStrategy.class)
public void addOrder(@ShardingBy("uid") Order order); @SQL("select id, uid, price, status from #table where uid = :1")
@Sharding(shardingStrategy = ShardingOrder3Dao.OrderUidShardingStrategy.class)
public List<Order> getOrdersByUid(@ShardingBy int uid); @SQL("select id, uid, price, status from #table where id = :1")
@Sharding(shardingStrategy = OrderIdShardingStrategy.class)
public Order getOrderById(@ShardingBy String id); class OrderUidShardingStrategy implements ShardingStrategy<Integer, Integer> { @Override
public String getDatabase(Integer uid) {
return uid < 1000 ? "db1" : "db2";
} @Override
public String getTargetTable(String table, Integer uid) {
return table + "_" + (uid % 2);
} } class OrderIdShardingStrategy implements ShardingStrategy<String, String> { @Override
public String getDatabase(String orderId) {
return "db" + orderId.substring(0, 1);
} @Override
public String getTargetTable(String table, String orderId) {
return table + "_" + orderId.substring(1, 2);
} } }

上面的代码中,addOrder(@ShardingBy("uid") Order order) 方法与 getOrdersByUid(@ShardingBy int uid) 方法使用了以uid作为参数的分片策略OrderUidShardingStrategy,而 getOrderById(@ShardingBy String id) 方法则使用了以id作为参数的分片策略OrderIdShardingStrategy。

查看完整示例代码和表结构

表分片与数据库分片 的所有代码和表结构均可以在 mango-example 中找到。

mango框架中表分片与数据库分片(分表与分库)的更多相关文章

  1. MySql从一窍不通到入门(五)Sharding:分表、分库、分片和分区

    转载:用sharding技术来扩展你的数据库(一)sharding 介绍 转载:MySQL架构方案 - Scale Out & Scale Up. 转载: 数据表分区策略及实现(一) 转载:M ...

  2. MySql分表、分库、分片和分区的区别

    一.前言 数据库的数据量达到一定程度之后,为避免带来系统性能上的瓶颈.需要进行数据的处理,采用的手段是分区.分片.分库.分表. 二.分片(类似分库) 分片是把数据库横向扩展(Scale Out)到多个 ...

  3. 支持MySql的数据库自动分表工具DBShardTools发布

    支持MySql的数据库自动分表工具DBShardTools发布 前段时间参与了公司的一个项目,这个项目的特点是数据量.访问量都比较大,考虑使用数据库水平分表策略,Google了大半天,竟然没有找到分表 ...

  4. 数据库分表和分库的原理及基于thinkPHP的实现方法

    为什么要分表,分库: 当我们的数据表数据量,訪问量非常大.或者是使用频繁的时候,一个数据表已经不能承受如此大的数据訪问和存储,所以,为了减轻数据库的负担,加快数据的存储,就须要将一张表分成多张,及将一 ...

  5. MySql分区、分表和分库

    MySql分区.分表和分库 数据库的数据量达到一定程度之后,为避免带来系统性能上的瓶颈.需要进行数据的处理,采用的手段是分区.分片.分库.分表. 一些问题的解释: 1.为什么要分表和分区? 日常开发中 ...

  6. mysql数据库:分表、多表关联、外键约束、级联操作

    一.分表.外键.级联.多对一 二.多对多 三.一对一 一.分表.外键.级联.多对一 将部门数据与员工数据放到同一张表中会造成 数据重复 结构混乱 扩展维护性差 需要分表 create table de ...

  7. Mysql分区、分表、分库

    1.MySQL分区 一般情况下我们创建的表对应一组存储文件,使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件,使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm(表结构)文件. 当数据量较大时( ...

  8. 数据量大了一定要分表,分库分表组件Sharding-JDBC入门与项目实战

    最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分 ...

  9. MySQL——分表,分库操作

    说明 大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干个表.如果不分的话,进行一次查询就会将表锁住,导致不能进行其他操作,故分表.表分割垂直分割应用场景:热数据放一个表里,冷数据放一个表里.冷数据使用MyIsa ...

随机推荐

  1. resize

    resize 属性规定是否可由用户调整元素尺寸. resize: none|both|horizontal|vertical; none:用户无法调整元素的尺寸.      比较常用 both:用户可 ...

  2. word20161213

    journal queue / 日志队列 journal quota / 日志配额 junction point / 交叉点 KDC, Key Distribution Center / 密钥分发中心 ...

  3. MapKit/CoreLocation框架 总结

    MapKit/CoreLocation框架 /*英译 core:核心 track:踪迹 current:当前 statellite:卫星 hybird:混合  region:范围 annotation ...

  4. C++ 基础知识复习(五)

    UML建模部分 70. 什么是UML: 答: Unified Modeling Language, 统一建模语言,是一种标准的图形化建模语言.是面向对象分析和设计的标准表示. 71. UML有哪些图: ...

  5. [译]SSAS下玩转PowerShell(二)

    上一篇中简单的介绍了SSAS下的PowerShell,这一篇会演示更多的操作,比如根据当前时间创建备份,使用变量去指定处理哪一个分区,以及用XMLA脚本去创建分区,和在PowerShell中调用Pow ...

  6. Win10 UI入门窗口由默认500px to 320px

    https://code.msdn.microsoft.com/Layout-for-windows-that-ba648e1c/ https://msdn.microsoft.com/library ...

  7. CozyRSS开发记录0-RSS阅读器开坑

    CozyRSS开发记录0-RSS阅读器开坑 1.RSS RSS,全名是Really Simple Syndication,简易信息聚合. 关于RSS相关的介绍,网上可以很容易的找到.RSS阅读器是我几 ...

  8. 用JMeter进行Performance Test

    用JMeter可以对Http请求进行Performance Test,来分析哪些方法花费的时间多,哪些方法花费的时间少,有了这样的分析结果后,我们就可以集中力量来改进费时的方法. 官方文档请参考如下链 ...

  9. win10中将默认输入法设置为英文

    开始 设置 时间和语言 区域和语言 语言--中文--选项 微软拼音输入法--选项 IME默认模式--英语

  10. Codeforces Round #364 (Div. 2)

    这场是午夜场,发现学长们都睡了,改主意不打了,第二天起来打的virtual contest. A题 http://codeforces.com/problemset/problem/701/A 巨水无 ...