EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架)
EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架)
简介
本框架旨在为EF Core提供Sharding(即读写分离分库分表)支持,不仅提供了一套强大的普通数据操作接口,并且降低了分表难度,支持按时间自动分表扩容,提供的操作接口简洁统一.
源码地址:EFCore.SHarding
引言
读写分离分库分表一直是数据库领域中的重难点,当数据规模达到单库极限的时候,就不得不考虑分表方案。EF Core作为.NET Core中最为主流的ORM,用起来十分方便快捷,但是官方并没有相应的Sharding支持,鄙人不才,经过一番摸索之后终于完成这个框架.
开始
准备
首先根据需要安装对应的Nuget包
| 包名 | 说明 |
|---|---|
| EFCore.Sharding | 必装包,3.x版本对应EF Core3.x,2.x版本对应EF Core2.x |
| EFCore.Sharding.MySql | MySql支持 |
| EFCore.Sharding.PostgreSql | PostgreSql支持 |
| EFCore.Sharding.SQLite | SQLite支持 |
| EFCore.Sharding.SqlServer | SqlServer支持 |
| EFCore.Sharding.Oracle | Oracle支持(暂不支持3.x) |
配置
class Base_UnitTestShardingRule : ModShardingRule<Base_UnitTest>
{
protected override string KeyField => "Id";
protected override int Mod => 3;
}
ShardingConfig.Init(config =>
{
config.AddAbsDb(DatabaseType.SQLite)
.AddPhysicDb(ReadWriteType.Read | ReadWriteType.Write, "DataSource=db.db")
.AddPhysicDbGroup()
.AddPhysicTable<Base_UnitTest>("Base_UnitTest_0")
.AddPhysicTable<Base_UnitTest>("Base_UnitTest_1")
.AddPhysicTable<Base_UnitTest>("Base_UnitTest_2")
.SetShardingRule(new Base_UnitTestShardingRule());
});
上述代码中完成了Sharding配置
- AddAbsDb是指添加抽象数据库,抽象数据库就是将多个分库看成同一个数据库来进行操作
- AddPhysicDbGroup是指添加物理数据库组,在同一组物理数据库中,它们数据库类型相同,拥有的表相同,每个数据库拥有的数据是一致的(之间通过主主复制或主从复制进行数据同步)
- AddPhysicTable是指添加物理数据表,传入的Base_UnitTest是抽象数据表(即将Base_UnitTest拆分为Base_UnitTest_0~2)
- Base_UnitTestShardingRule是采用的分表规则,上述代码中采用的是哈希取模的分表方式
使用
配置完成,下面开始使用,使用方式非常简单,与平常使用基本一致
首先获取分片仓储接口IShardingRepository
using(IShardingRepository _db = DbFactory.GetShardingRepository())
{
}
然后即可进行数据操作:
Base_UnitTest _newData = new Base_UnitTest
{
Id = Guid.NewGuid().ToString(),
UserId = "Admin",
UserName = "超级管理员",
Age = 22
};
List<Base_UnitTest> _insertList = new List<Base_UnitTest>
{
new Base_UnitTest
{
Id = Guid.NewGuid().ToString(),
UserId = "Admin1",
UserName = "超级管理员1",
Age = 22
},
new Base_UnitTest
{
Id = Guid.NewGuid().ToString(),
UserId = "Admin2",
UserName = "超级管理员2",
Age = 22
}
};
//添加单条数据
_db.Insert(_newData);
//添加多条数据
_db.Insert(_insertList);
//清空表
_db.DeleteAll<Base_UnitTest>();
//删除单条数据
_db.Delete(_newData);
//删除多条数据
_db.Delete(_insertList);
//删除指定数据
_db.Delete<Base_UnitTest>(x => x.UserId == "Admin2");
//更新单条数据
_db.Update(_newData);
//更新多条数据
_db.Update(_insertList);
//更新单条数据指定属性
_db.UpdateAny(_newData, new List<string> { "UserName", "Age" });
//更新多条数据指定属性
_db.UpdateAny(_insertList, new List<string> { "UserName", "Age" });
//更新指定条件数据
_db.UpdateWhere<Base_UnitTest>(x => x.UserId == "Admin", x =>
{
x.UserId = "Admin2";
});
//GetList获取表的所有数据
var list=_db.GetList<Base_UnitTest>();
//GetIQPagination获取分页后的数据
var list=_db.GetIShardingQueryable<Base_UnitTest>().GetPagination(pagination);
//Max
var max=_db.GetIShardingQueryable<Base_UnitTest>().Max(x => x.Age);
//Min
var min=_db.GetIShardingQueryable<Base_UnitTest>().Min(x => x.Age);
//Average
var min=_db.GetIShardingQueryable<Base_UnitTest>().Average(x => x.Age);
//Count
var min=_db.GetIShardingQueryable<Base_UnitTest>().Count();
//事务,使用方式与普通事务一致
bool succcess = _db.RunTransaction(() =>
{
_db.Insert(_newData);
var newData2 = _newData.DeepClone();
_db.Insert(newData2);
}).Success;
Assert.AreEqual(succcess, false);
上述操作中表面上是操作Base_UnitTest表,实际上却在按照一定规则使用Base_UnitTest_0~2三张表,使分片对业务操作透明,极大提高开发效率
具体使用方式请参考单元测试源码:连接
按时间自动分表
上面的哈希取模的方式虽然简单,但是却十分不实用,因为当3张分表到达瓶颈时,将会面临扩容的问题,这种方式扩容需要进行大量的数据迁移,这无疑是十分麻烦的。因此需要一种方式能够系统自动建表扩容,并且无需人工干预,这就是按时间自动分表.
using Demo.Common;
using EFCore.Sharding;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace Demo.AutoExpandByDate
{
class Base_UnitTestShardingRule : AbsShardingRule<Base_UnitTest>
{
public override DateTime BuildDate(Base_UnitTest obj)
{
return obj.CreateTime;
}
}
class Program
{
/// <summary>
/// 表都在同一个数据库中
/// </summary>
public static void OneGroup()
{
DateTime startTime = DateTime.Now.AddMinutes(-5);
DateTime endTime = DateTime.MaxValue;
//配置初始化
ShardingConfig.Init(config =>
{
config.AddAbsDb(DatabaseType.SqlServer)//添加抽象数据库
.AddPhysicDbGroup()//添加物理数据库组
.AddPhysicDb(ReadWriteType.Read | ReadWriteType.Write, Config.ConString1)//添加物理数据库1
.SetShardingRule(new Base_UnitTestShardingRule())//设置分表规则
.AutoExpandByDate<Base_UnitTest>(//设置为按时间自动分表
ExpandByDateMode.PerMinute,
(startTime, endTime, ShardingConfig.DefaultDbGourpName)
);
});
var db = DbFactory.GetShardingRepository();
while (true)
{
db.Insert(new Base_UnitTest
{
Id = Guid.NewGuid().ToString(),
Age = 1,
UserName = Guid.NewGuid().ToString(),
CreateTime = DateTime.Now
});
var count = db.GetIShardingQueryable<Base_UnitTest>().Count();
Console.WriteLine($"当前数据量:{count}");
Thread.Sleep(50);
}
}
/// <summary>
/// 表分布在两个数据库测试
/// </summary>
public static void TwoGroup()
{
DateTime startTime1 = DateTime.Now.AddMinutes(-5);
DateTime endTime1 = DateTime.Now.AddMinutes(5);
DateTime startTime2 = endTime1;
DateTime endTime2 = DateTime.MaxValue;
string group1 = "group1";
string group2 = "group2";
//配置初始化
ShardingConfig.Init(config =>
{
config.AddAbsDb(DatabaseType.SqlServer)//添加抽象数据库
.AddPhysicDbGroup(group1)//添加物理数据库组1
.AddPhysicDbGroup(group2)//添加物理数据库组2
.AddPhysicDb(ReadWriteType.Read | ReadWriteType.Write, Config.ConString1, group1)//添加物理数据库1
.AddPhysicDb(ReadWriteType.Read | ReadWriteType.Write, Config.ConString2, group2)//添加物理数据库2
.SetShardingRule(new Base_UnitTestShardingRule())//设置分表规则
.AutoExpandByDate<Base_UnitTest>(//设置为按时间自动分表
ExpandByDateMode.PerMinute,
(startTime1, endTime1, group1),
(startTime2, endTime2, group2)
);
});
List<Task> tasks = new List<Task>();
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
tasks.Add(Task.Run(() =>
{
var db = DbFactory.GetShardingRepository();
while (true)
{
db.Insert(new Base_UnitTest
{
Id = Guid.NewGuid().ToString(),
Age = 1,
UserName = Guid.NewGuid().ToString(),
CreateTime = DateTime.Now
});
var count = db.GetIShardingQueryable<Base_UnitTest>().Count();
Console.WriteLine($"当前数据量:{count}");
Thread.Sleep(50);
}
}));
}
Console.ReadLine();
}
static void Main(string[] args)
{
OneGroup();
Console.ReadLine();
}
}
}
上面Demo都在源码中
上面的代码实现了将Base_UnitTest表按照时间自动分表,每分钟创建一张表,实际使用中根据业务需求设置ExpandByDateMode参数,常用按天、按月分表
自动分表效果

全程无需人工干预,系统会自动定时创建分表,十分简单好用
性能测试
using Demo.Common;
using EFCore.Sharding;
using System;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
namespace Demo.Performance
{
class Base_UnitTestShardingRule : ModShardingRule<Base_UnitTest>
{
protected override string KeyField => "Id";
protected override int Mod => 3;
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
ShardingConfig.Init(config =>
{
config.AddAbsDb(DatabaseType.SqlServer)
.AddPhysicDb(ReadWriteType.Read | ReadWriteType.Write, Config.ConString1)
.AddPhysicDbGroup()
.AddPhysicTable<Base_UnitTest>("Base_UnitTest_0")
.AddPhysicTable<Base_UnitTest>("Base_UnitTest_1")
.AddPhysicTable<Base_UnitTest>("Base_UnitTest_2")
.SetShardingRule(new Base_UnitTestShardingRule());
});
var db = DbFactory.GetRepository(Config.ConString1, DatabaseType.SqlServer);
Stopwatch watch = new Stopwatch();
var q = db.GetIQueryable<Base_UnitTest>()
.Where(x => x.UserName.Contains("00001C22-8DD2-4D47-B500-407554B099AB"))
.OrderByDescending(x => x.Id)
.Skip(0)
.Take(30);
q.ToList();
q.ToSharding().ToList();
watch.Restart();
var list1 = q.ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine($"未分表耗时:{watch.ElapsedMilliseconds}ms");
watch.Restart();
var list2 = q.ToSharding().ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine($"分表后耗时:{watch.ElapsedMilliseconds}ms");
Console.WriteLine("完成");
}
}
}
分表Base_UnitTest_0-2各有100万数据,然后将这三张表的数据导入Base_UnitTest中(即Base_UnitTest表的数据与Base_UnitTest_0-2三张表总合数据一致)
分表与不分表测试结果如下

这里仅仅分了3张表,其效果立杆见影,若分表几十张,那效果想想就很棒
其它简单操作(非Sharing)
框架不仅支持Sharing,而且封装了常用数据库操作,使用比较简单
详细使用方式参考 链接
常用配置
多主键支持
在实体类上加上EFCore.Sharding.DataAnnotations.Keys特性即可
自动建表时会自动创建主键
/// <summary>
/// 单元测试表
/// </summary>
[Table("Base_UnitTest")]
[Index(false, nameof(CreateTime))]
[Index(false, nameof(Age))]
[Keys(nameof(Id), nameof(UserName))]
public class Base_UnitTest
{
/// <summary>
/// 代理主键
/// </summary>
[Key, StringLength(50)]
public String Id { get; set; }
/// <summary>
/// 创建时间
/// </summary>
public DateTime CreateTime { get; set; }
/// <summary>
/// 用户名
/// </summary>
public String UserName { get; set; }
/// <summary>
/// Age
/// </summary>
public Int32? Age { get; set; }
}
索引支持
在实体类上加上EFCore.Sharding.DataAnnotations.Index特性即可
可以设置多个Index特性
自动建表时会自动创建索引
/// <summary>
/// 单元测试表
/// </summary>
[Table("Base_UnitTest")]
[Index(false, nameof(CreateTime))]
[Index(false, nameof(Age))]
[Keys(nameof(Id), nameof(UserName))]
public class Base_UnitTest
{
/// <summary>
/// 代理主键
/// </summary>
[Key, StringLength(50)]
public String Id { get; set; }
/// <summary>
/// 创建时间
/// </summary>
public DateTime CreateTime { get; set; }
/// <summary>
/// 用户名
/// </summary>
public String UserName { get; set; }
/// <summary>
/// Age
/// </summary>
public Int32? Age { get; set; }
}
总结
这个简单实用强大的框架希望能够帮助到大家,力求为.NET生态贡献一份力,大家一起壮大.NET生态
欢迎使用本框架,若觉得不错,请比心

Github欢迎星星:https://github.com/Coldairarrow
博客园欢迎点赞:https://www.cnblogs.com/coldairarrow/
QQ群3:940069478
个人QQ:862520575(欢迎技术支持及商务合作,提供.NET Core + Linux + Nginx+ jenkins + git整套持续集成快速开发平台)
本人将会对这个快速开发框架不断完善与维护,希望能够帮助到各位
若遇到任何问题或需要技术支持,请联系我
------学习永无止境,技术永无上限,代码就是艺术------
EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架)的更多相关文章
- efcore使用ShardingCore实现分表分库下的多租户
efcore使用ShardingCore实现分表分库下的多租户 介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业 ...
- 分布式事务-Sharding 数据库分库分表
Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载 ...
- 基于代理的数据库分库分表框架 Mycat实践
192.168.199.75 MySQL . MyCAT master 192.168.199.74 MySQL slave 192.168.199.76 MySQL standby master 如 ...
- 分库分表框架ShardingSphere入门学习1
背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能.可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景. 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的 ...
- efcore分表分库原理解析
ShardingCore ShardingCore 易用.简单.高性能.普适性,是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efcore2+的所有版本,支持efcore2+的所有数据 ...
- .Net下极限生产力之efcore分表分库全自动化迁移CodeFirst
.Net下极限生产力之分表分库全自动化Migrations Code-First ## 介绍 本文ShardinfCore版本x.6.x.x+ 本期主角: - [`ShardingCore`](htt ...
- 分库分表利器之Sharding Sphere(深度好文,看过的人都说好)
Sharding-Sphere Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架,到2017年的时候才开始对外开源,这几年在大量社区贡献者的不断迭代下,功能也逐渐完善,现已更名为 S ...
- 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 ...
- Furion分表分库我也要happy coding
Furion分表分库集成ShardingCore ShardingCore ShardingCore 易用.简单.高性能.普适性,是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efco ...
随机推荐
- [Dynamic Programming]动态规划之背包问题
动态规划之背包问题 例题 现有4样物品n = ['a', 'b', 'c', 'd'],重量分别为w = [2, 4, 5, 3],价值分别为v = [5, 4, 6, 2].背包最大承重c = 9. ...
- 毫米波大规模阵列中的AOA估计
1.AOA估计在毫米波大规模MIMO中的重要性 在毫米波大规模MIMO的CSI估计中,AoA估计具有重要地位,主要原因归纳如下: 毫米波大规模MIMO 的信道具有空域稀疏性,可以简单通过AoA 和路径 ...
- NDCG的理解
2019-05-29 14:15:44
- 浅谈VUE,使用watch方法监听父组件传到子组件的数据。
props:['updateData'], data(){ return{ form: { _name:'', }, } }, 第一步接收数据: props:['updateData'] 第二步动 ...
- python中的抽象类
今天给大家介绍一下python中一个强大的功能:抽象类 因为最近发现很多同事不理解抽象类,正好抽空写篇博客,给大家介绍一下抽象类 抽象类的作用就是控制子类的方法的名称,要求子类必须按照父类的要求的实现 ...
- 在django中如何从零开始搭建一个mock服务
mock概念 mock 就是模拟接口返回的一系列数据,用自定义的数据替换接口实际需要返回的数据,通过自定义的数据来实现对下级接口模块的测试.这里分为两类测试:一类是前端对接口的mock,一类是后端单元 ...
- 《Mathematical Analysis of Algorithms》中有关“就地排列”(In Situ Permutation)的算法分析
问题描述 把数列\((x_1,x_2,\cdots,x_n)\)变换顺序为\((x_{p(1)},x_{p(2)},\cdots,x_{p(n)})\),其中\(p\)是\(A=\{1,2,3,\cd ...
- javascript实现炫酷魔方
实现效果: 魔方动态转换,同时每个面里的每个块都能进行动态变换. 实现代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta char ...
- Debug 是门艺术
最近想结合发生在身边码农身上的一些小故事,尝试表达一个观点“Coding 是门技术,Debug 是门艺术”. 上期的分享<Coding 是门技术>主要通过引入身边 Code farmer ...
- DHCP完整过程详解及Wireshark抓包分析
DHCP,Dynamic Host Configuration Protocol,动态主机配置协议,简单来说就是主机获取IP地址的过程,属于应用层协议. DHCP采用UDP的68(客户端)和67(服务 ...