ShardingSphere中如何进行Sharding-JDBC分库的实战

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我们使用SpringBoot+Mybaits-plus来搭建。数据库表我们使用 User、HealthRecord、HealthLevel 和 HealthTask 这四个业务对象。在下面这张图中，对每个业务对象给出最基础的字段定义，以及这四个对象之间的关联关系：

pom.xml结构如下

  
        1.8
        UTF-8
        UTF-8
        2.3.0.RELEASE
    

    
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

        
            org.apache.shardingsphere
            sharding-jdbc-spring-boot-starter
            4.1.1
        
        
            com.baomidou
            mybatis-plus-boot-starter
            3.4.0
        
        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
            MySQL
            mysql-connector-java
            runtime
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
            
                
                    org.junit.vintage
                    junit-vintage-engine

项目结构如

ShardingSphere中如何进行Sharding-JDBC分库的实战

构造测试数据

@SpringBootTest
@ActiveProfiles("sharding-database")
public class InitData {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @Autowired
    private HealthLevelService healthLevelService;
    @Autowired
    private HealthRecordMapper healthRecordMapper;
    @Autowired
    private HealthTaskMapper healthTaskMapper;
    @Autowired
    private OtherTableMapper otherTableMapper;


    @Test
    public void init() {
        insertUser();

    }

    public int insertHealthLevel(int count) {
        for (int i = 1; i <= count; i++) {
            HealthLevel healthLevel = new HealthLevel();
            healthLevel.setLevelId((long) i);
            healthLevel.setLevelName(i + "_level");
            healthLevelService.insert(healthLevel);
        }
        return count;
    }

    public void insertUser() {
        int level = insertHealthLevel(5);
        for (int i = 1; i < 15; i++) {
            User user = new User();
            user.setUserId((long) i);
            user.setUserName(i + "_userName");
            userService.insertUser(user);
            insertHealthRecord(level, i, user);
        }
    }

    public void insertHealthRecord(int levelCount, int i, User user) {
        HealthRecord healthRecord = new HealthRecord();
        healthRecord.setUserId(user.getUserId());
        healthRecord.setLevelId((long) (i % levelCount));
        healthRecord.setRemark("u:" + user.getUserId());
        healthRecordMapper.insert(healthRecord);
        insertHealthTask(user, healthRecord);
    }

    public void insertHealthTask(User user, HealthRecord healthRecord) {
        HealthTask healthTask = new HealthTask();
        healthTask.setRecordId(healthRecord.getRecordId());
        healthTask.setUserId(user.getUserId());
        healthTask.setTaskName("u:" + user.getUserId() + " h:" + healthRecord.getRecordId());
        healthTaskMapper.insert(healthTask);
    }
}

分库配置

配置数据源，这里分库配置了两个数据源分别为 test0、test1

#配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=test0,test1
#test0
spring.shardingsphere.datasource.test0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.test0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.test0.jdbcUrl=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test0
spring.shardingsphere.datasource.test0.username=devadmin
spring.shardingsphere.datasource.test0.password=
#test1
spring.shardingsphere.datasource.test1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.test1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.test1.jdbcUrl=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test1
spring.shardingsphere.datasource.test1.username=devadmin
spring.shardingsphere.datasource.test1.password=

设置分库的策略

# 指定分片列名称的 shardingColumn
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
# 指定分片算法行表达式的 algorithmExpression
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=test$->{user_id % 2}

设置绑定表和广播表

绑定表

所谓绑定表，是指与分片规则一致的一组主表和子表。例如，在我们的业务场景中，health_record 表和 health_task 表中都存在一个 record_id 字段。如果我们在应用过程中按照这个 record_id 字段进行分片，那么这两张表就可以构成互为绑定表关系。

引入绑定表概念的根本原因在于，互为绑定表关系的多表关联查询不会出现笛卡尔积，因此关联查询效率将大大提升。举例说明，如果所执行的为下面这条 SQL：

SELECT record.remark_name FROM health_record record JOIN health_task task ON record.record_id=task.record_id WHERE record.record_id in (1, 2);

如果没有绑定关系就会出现为笛卡尔积：

SELECT record.remark_name FROM health_record0 record JOIN health_task0 task ON record.record_id=task.record_id WHERE record.record_id in (1, 2);
 
SELECT record.remark_name FROM health_record0 record JOIN health_task1 task ON record.record_id=task.record_id WHERE record.record_id in (1, 2);
 
SELECT record.remark_name FROM health_record1 record JOIN health_task0 task ON record.record_id=task.record_id WHERE record.record_id in (1, 2);
 
SELECT record.remark_name FROM health_record1 record JOIN health_task1 task ON record.record_id=task.record_id WHERE record.record_id in (1, 2);

然后，在配置绑定表关系后，路由的 SQL 就会减少到 2 条：

SELECT record.remark_name FROM health_record0 record JOIN health_task0 task ON record.record_id=task.record_id WHERE record.record_id in (1, 2);
 
SELECT record.remark_name FROM health_record1 record JOIN health_task1 task ON record.record_id=task.record_id WHERE record.record_id in (1, 2);

广播表

所谓广播表（BroadCastTable），是指所有分片数据源中都存在的表，也就是说，这种表的表结构和表中的数据在每个数据库中都是完全一样的。广播表的适用场景比较明确，通常针对数据量不大且需要与海量数据表进行关联查询的应用场景，典型的例子就是每个分片数据库中都应该存在的字典表。

广播表在插入数据的时候每个数据库都插入一样的数据

配置如下：

# 设置绑定表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[0]=health_record,health_task
# 设置广播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables[0]=health_level

设置分片规则

# user 如果不加这个，数据会随机插入数据库中 ;  {[0,1]}和{0..1} 两种获取的结果一样，只是方式不同
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=test$->{[0,1]}.user
#路由到 test0 否则会随意添加到两个数据库中
spring.shardingsphere.sharding.tables.other_table.actual-data-nodes=test$->{0}.other_table
# health_record
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_record.actual-data-nodes=test$->{0..1}.health_record
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_record.key-generator.column=record_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_record.key-generator.type=SNOWFLAKE
# health_task
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_task.actual-data-nodes=test$->{0..1}.health_task
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_task.key-generator.column=task_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_task.key-generator.type=SNOWFLAKE

完整配置如下（application-sharding-database.properties）

server.port=8080
#打印sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
#配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=test0,test1
#test0
spring.shardingsphere.datasource.test0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.test0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.test0.jdbcUrl=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test0
spring.shardingsphere.datasource.test0.username=devadmin
spring.shardingsphere.datasource.test0.password=
#test1
spring.shardingsphere.datasource.test1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.test1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.test1.jdbcUrl=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test1
spring.shardingsphere.datasource.test1.username=devadmin
spring.shardingsphere.datasource.test1.password=
# 指定分片列名称的 shardingColumn
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
# 指定分片算法行表达式的 algorithmExpression
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=test$->{user_id % 2}
# 设置绑定表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[0]=health_record,health_task
# 设置广播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables[0]=health_level
# user 如果不加这个，数据会随机插入数据库中
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=test$->{[0,1]}.user
#路由到 test0 否则会随意添加到两个数据库中
spring.shardingsphere.sharding.tables.other_table.actual-data-nodes=test$->{0}.other_table
# health_record
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_record.actual-data-nodes=test$->{0..1}.health_record
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_record.key-generator.column=record_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_record.key-generator.type=SNOWFLAKE
# health_task
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_task.actual-data-nodes=test$->{0..1}.health_task
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_task.key-generator.column=task_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.health_task.key-generator.type=SNOWFLAKE

数据库中的结果如下：

两个数据库的结构如下图

ShardingSphere中如何进行Sharding-JDBC分库的实战

health_level 数据如下

health_level是广播表，两个库中的数据是完全一致的

ShardingSphere中如何进行Sharding-JDBC分库的实战

user 表在两个数据库中的数据分布如下

分库的策略 test$->{user_id % 2} ，根据user_id 奇偶分布插入 test1和test0

ShardingSphere中如何进行Sharding-JDBC分库的实战

health_record 数据如下：

ShardingSphere中如何进行Sharding-JDBC分库的实战

health_task 数据如下：

ShardingSphere中如何进行Sharding-JDBC分库的实战

查询测试

测试 health_record 和 health_task 关联，并通过 user_id进行过滤

SELECT t.task_id,t.record_id,t.user_id,t.task_name,r.level_id,r.remark 
            FROM health_task t INNER JOIN health_record r ON t.record_id = r.record_id
            WHERE t.user_id =2

执行日志：

Actual SQL: test0 ::: SELECT t.task_id,t.record_id,t.user_id,t.task_name,r.level_id,r.remark FROM health_task t INNER JOIN health_record r ON t.record_id = r.record_id WHERE t.user_id =? ::: [2]

根据日志可以看出，由于 user_id=2 会被路由到 test0表中进行查询。

*测试 health_record 和 health_task 关联不进行过滤

SELECT t.task_id,t.record_id,t.user_id,t.task_name,r.level_id,r.remark
           FROM health_task t INNER JOIN health_record r ON t.record_id = r.record_id

执行日志：

 Actual SQL: test0 ::: SELECT t.task_id,t.record_id,t.user_id,t.task_name,r.level_id,r.remark FROM health_task t INNER JOIN health_record r ON t.record_id = r.record_id
 Actual SQL: test1 ::: SELECT t.task_id,t.record_id,t.user_id,t.task_name,r.level_id,r.remark FROM health_task t INNER JOIN health_record r ON t.record_id = r.record_id

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ShardingSphere中如何进行Sharding-JDBC分库的实战

pom.xml结构如下

项目结构如

构造测试数据

分库配置

数据库中的结果如下：

查询测试

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