sharding-jdbc数据分片配置
数据分片
不使用Spring
引入Maven依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
<version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
基于Java编码的规则配置
Sharding-JDBC的分库分表通过规则配置描述,以下例子是根据user_id取模分库, 且根据order_id取模分表的两库两表的配置。
// 配置真实数据源
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
// 配置第一个数据源
BasicDataSource dataSource1 = new BasicDataSource();
dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds0");
dataSource1.setUsername("root");
dataSource1.setPassword("");
dataSourceMap.put("ds0", dataSource1);
// 配置第二个数据源
BasicDataSource dataSource2 = new BasicDataSource();
dataSource2.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource2.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds1");
dataSource2.setUsername("root");
dataSource2.setPassword("");
dataSourceMap.put("ds1", dataSource2);
// 配置Order表规则
TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration();
orderTableRuleConfig.setLogicTable("t_order");
orderTableRuleConfig.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order${0..1}");
// 配置分库 + 分表策略
orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id", "ds${user_id % 2}"));
orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order${order_id % 2}"));
// 配置分片规则
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderTableRuleConfig);
// 省略配置order_item表规则...
// ...
// 获取数据源对象
DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig, new ConcurrentHashMap(), new Properties());
基于Yaml的规则配置
或通过Yaml方式配置,与以上配置等价:
dataSources:
ds0: !!org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
username: root
password:
ds1: !!org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
username: root
password:
tables:
t_order:
actualDataNodes: ds${0..1}.t_order${0..1}
databaseStrategy:
inline:
shardingColumn: user_id
algorithmInlineExpression: ds${user_id % 2}
tableStrategy:
inline:
shardingColumn: order_id
algorithmInlineExpression: t_order${order_id % 2}
t_order_item:
actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_item${0..1}
databaseStrategy:
inline:
shardingColumn: user_id
algorithmInlineExpression: ds${user_id % 2}
tableStrategy:
inline:
shardingColumn: order_id
algorithmInlineExpression: t_order_item${order_id % 2}
DataSource dataSource = YamlShardingDataSourceFactory.createDataSource(yamlFile);
使用原生JDBC
通过ShardingDataSourceFactory或者YamlShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource,ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后可通过DataSource选择使用原生JDBC开发,或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。 以JDBC原生实现为例:
DataSource dataSource = YamlShardingDataSourceFactory.createDataSource(yamlFile);
String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.user_id=? AND o.order_id=?";
try (
Connection conn = dataSource.getConnection();
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql)) {
preparedStatement.setInt(1, 10);
preparedStatement.setInt(2, 1001);
try (ResultSet rs = preparedStatement.executeQuery()) {
while(rs.next()) {
System.out.println(rs.getInt(1));
System.out.println(rs.getInt(2));
}
}
}
使用Spring
引入Maven依赖
<!-- for spring boot -->
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
<!-- for spring namespace -->
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
<version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
基于Spring boot的规则配置
sharding.jdbc.datasource.names=ds0,ds1
sharding.jdbc.datasource.ds0.type=org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
sharding.jdbc.datasource.ds0.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds0.password=
sharding.jdbc.datasource.ds1.type=org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
sharding.jdbc.datasource.ds1.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds1.password=
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order$->{order_id % 2}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order_item$->{0..1}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_item$->{order_id % 2}
基于Spring命名空间的规则配置
<?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:sharding="http://shardingsphere.io/schema/shardingsphere/sharding"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://shardingsphere.io/schema/shardingsphere/sharding
http://shardingsphere.io/schema/shardingsphere/sharding/sharding.xsd
">
<bean id="ds0" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds0" />
<property name="username" value="root" />
<property name="password" value="" />
</bean>
<bean id="ds1" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds1" />
<property name="username" value="root" />
<property name="password" value="" />
</bean>
<sharding:inline-strategy id="databaseStrategy" sharding-column="user_id" algorithm-expression="ds$->{user_id % 2}" />
<sharding:inline-strategy id="orderTableStrategy" sharding-column="order_id" algorithm-expression="t_order$->{order_id % 2}" />
<sharding:inline-strategy id="orderItemTableStrategy" sharding-column="order_id" algorithm-expression="t_order_item$->{order_id % 2}" />
<sharding:data-source id="shardingDataSource">
<sharding:sharding-rule data-source-names="ds0,ds1">
<sharding:table-rules>
<sharding:table-rule logic-table="t_order" actual-data-nodes="ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}" database-strategy-ref="databaseStrategy" table-strategy-ref="orderTableStrategy" />
<sharding:table-rule logic-table="t_order_item" actual-data-nodes="ds$->{0..1}.t_order_item$->{0..1}" database-strategy-ref="databaseStrategy" table-strategy-ref="orderItemTableStrategy" />
</sharding:table-rules>
</sharding:sharding-rule>
</sharding:data-source>
</beans>
在Spring中使用DataSource
直接通过注入的方式即可使用DataSource,或者将DataSource配置在JPA、Hibernate或MyBatis中使用。
@Resource
private DataSource dataSource;
规则配置包括数据源配置、表规则配置、分库策略和分表策略组成。这只是最简
sharding-jdbc数据分片配置的更多相关文章
- MongoDB Sharding分片配置
Ps:mongod是mongodb实例,mongos被默认为为mongodb sharding的路由实例. 本文使用的mongodb版本为3.2.9,因此参考网址为:https://docs.mong ...
- spring boot:配置shardingsphere(sharding jdbc)使用druid数据源(druid 1.1.23 / sharding-jdbc 4.1.1 / mybatis / spring boot 2.3.3)
一,为什么要使用druid数据源? 1,druid的优点 Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池 它的优点包括: 可以监控数据库访问性能 SQL执行日志 SQL防火墙 但spring ...
- sharding jdbc(sphere) 3.1.0 spring boot配置
sharding jdbc 2.x系列详解参见https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/9221634.html. 最近将sharding jdbc的配置从xml切换到了sp ...
- Sharding jdbc 强制路由策略(HintShardingStrategy)使用记录
背景 随着项目运行时间逐渐增加,数据库中的数据也越来越多,虽然加索引,优化查询,但是数据量太大,还是会影响查询效率,也给数据库增加了负载. 再加上冷数据基本不使用的场景,决定采用分表来处理数据,从而来 ...
- Sharding JDBC案例实战
基础分库 以下实例基于shardingsphere 4.1.0 + SpringBoot 2.2.5.RELEASE版本 依赖导入: <properties> <project.bu ...
- ShardingSphere数据分片
码农在囧途 坚持是一件比较难的事,坚持并不是自欺欺人的一种自我麻痹和安慰,也不是做给被人的,我觉得,坚持的本质并没有带着过多的功利主义,如果满是功利主义,那么这个坚持并不会长久,也不会有好的收获,坚持 ...
- MyCat 学习笔记 第十二篇.数据分片 之 分片事务处理
1 环境说明 VM 模拟3台MYSQL 5.6 服务器 VM1 192.168.31.187:3307 VM2 192.168.31.212:3307 VM3 192.168.31.150: 330 ...
- elastic-job详解(一):数据分片
数据分片的目的在于把一个任务分散到不同的机器上运行,既可以解决单机计算能力上限的问题,也能降低部分任务失败对整体系统的影响.elastic-job并不直接提供数据处理的功能,框架只会将分片项分配至各个 ...
- MongoDB ReplacaSet & Sharding集群安装 配置 和 非集群情况的安装 配置 -摘自网络
单台机器做sharding --单机配置集群服务(Sharding) --shard1_1 mongod --install --serviceName MongoDBServerShard1 --s ...
随机推荐
- zookeeper介绍及集群的搭建(利用虚拟机)
ZooKeeper ZooKeeper是一个分布式的,开放源码(apache)的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase.dubbox.kaf ...
- DataSet、DataTable转换List(泛型集合与DataSet互相转换 )
using System.Data; using System.Reflection; using System.Collections; using System.Collections.Gener ...
- 【总结整理】pv、uv
1.pv的全称是page view,译为页面浏览量或点击量,通常是衡量一个网站甚至一条网络新闻的指标.用户每次对网站中的一个页面的请求或访问均被记录1个PV,用户对同一页面的多次访问,pv累计.例如, ...
- Shiro的 rememberMe 功能使用指导(为什么rememberMe设置了没作用?)
UsernamePasswordToken token = new UsernamePasswordToken(loginForm.getUsername(),loginForm.getPasswor ...
- mysql 主键
什么是主键 表中的每一行都应该具有可以唯一标识自己的一列(或一组列).而这个承担标识作用的列称为主键. 任何列都可以作为主键,只要它满足以下条件: • 任何两行都不具有相同的主键值.就是说这列的值都是 ...
- jmap, jhat命令
jmap命令有下面几种常用的用法 jmap [pid] jmap -histo:live [pid] >a.log jmap -dump:live,format=b,file=xxx.xxx [ ...
- Python PyPI中国镜像
from:http://blog.makto.me/post/2012-11-01/pypi-mirror from:http://www.pypi-mirrors.org/ from:http:// ...
- linux c 获取系统时间
#include <time.h> main() { time_t timep; time (&timep); printf(“%s”,asctime(gmtime(&ti ...
- HDU 6055 Regular polygon (暴力)
题意,二维平面上给N个整数点,问能构成多少个不同的正多边形. 析:容易得知只有正四边形可以使得所有的顶点为整数点.所以只要枚举两个点,然后去查找另外两个点就好. 代码如下: #pragma comme ...
- Kernel的意义
在第7章最后一段讲到Kernel,Kernel就是用向量表示元素的和的乘积. Back in our discussion of linear regression, we had a problem ...