Sharding-JDBC 实战（史上最全）

原创

曾高飞

发布于 2026-05-26 16:59:14

1010

Sharding-JDBC介绍

Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件，从 3.0 开始Sharding-JDBC被包含在 Sharding-Sphere中，之后该项目进入进入Apache 孵化器，4.0版本之后的版本为Apache版本。

ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。

咱们目前只需关注Sharding-JDBC，它定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

Sharding-JDBC的核心功能为数据分片和读写分离，通过Sharding-JDBC，应用可以透明的使用jdbc访问已经分库分表、读写分离的多个数据源，而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。

适用于任何基于Java的ORM框架，如： Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。
支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。

上图展示了Sharding-Jdbc的工作方式，使用Sharding-Jdbc前需要人工对数据库进行分库分表，在应用程序中加入Sharding-Jdbc的Jar包，应用程序通过Sharding-Jdbc操作分库分表后的数据库和数据表，由于Sharding-Jdbc是对Jdbc驱动的增强，使用Sharding-Jdbc就像使用Jdbc驱动一样，在应用程序中是无需指定具体要操作的分库和分表的。

与 JDBC 性能对比

性能损耗测试

服务器资源充足、并发数相同，比较JDBC和Sharding-JDBC性能损耗，Sharding-JDBC相对JDBC损耗不超过7%

性能对比测试

服务器资源使用到极限，相同的场景JDBC与Sharding-JDBC的吞吐量相当。

服务器资源使用到极限，Sharding-JDBC采用分库分表后，Sharding-JDBC吞吐量较JDBC不分表有接近2倍的提升。

快速入门

需求说明

本章节使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验Sharding-JDBC的使用方法。

人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这两张表是订单表拆分后的表，通过Sharding-Jdbc向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的进入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Sharding-Jdbc 查询数据，根据 SQL语句的内容从t_order_1或t_order_2查询数据。

##环境搭建

环境说明

操作系统：Win10
数据库：MySQL-5.7.25
JDK：64位 jdk1.8.0_201
应用框架：spring-boot-2.1.3.RELEASE，Mybatis3.5.0
Sharding-JDBC：sharding-jdbc-spring-boot-starter-4.0.0-RC1

创建数据库

创建订单库order_db

CREATE DATABASE `order_db` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';
一键获取完整项目代码sql1

在order_db中创建t_order_1、t_order_2表

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1`;
CREATE TABLE `t_order_1` (
`order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',
`price` decimal(10, 2) NOT NULL COMMENT '订单价格',
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',
`status` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '订单状态',
PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_2`;
CREATE TABLE `t_order_2` (
`order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',
`price` decimal(10, 2) NOT NULL COMMENT '订单价格',
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',
`status` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '订单状态',
PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
一键获取完整项目代码sql1234567891011121314151617

引入maven依赖

引入 sharding-jdbc和SpringBoot整合的Jar包：

<dependency>
	<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
	<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
	<version>4.0.0-RC1</version>
</dependency
一键获取完整项目代码xml12345

编写程序

分片规则配置

分片规则配置是sharding-jdbc进行对分库分表操作的重要依据，配置内容包括：数据源、主键生成策略、分片策略等。

在application.properties中配置

server.port=56081
spring.application.name = sharding-jdbc-simple-demo
server.servlet.context-path = /sharding-jdbc-simple-demo
spring.http.encoding.enabled = true
spring.http.encoding.charset = UTF-8
spring.http.encoding.force = true
spring.main.allow-bean-definition-overriding = true
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case = true
# 以下是分片规则配置
# 定义数据源
spring.shardingsphere.datasource.names = m1
spring.shardingsphere.datasource.m1.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url = jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password = root
# 指定t_order表的数据分布情况，配置数据节点。$会被{}内的数组替换
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = m1.t_order_$->{1..2}
# 指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE
# 指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_$->{order_id % 2 + 1}
# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show = true
swagger.enable = true
logging.level.root = info
logging.level.org.springframework.web = info
logging.level.com.itheima.dbsharding = debug
logging.level.druid.sql = debug
一键获取完整项目代码properties12345678910111213141516171819202122232425262728293031

首先根据实际自定义命名数据源m1，并对m1进行实际的参数配置。
指定t_order表的数据分布情况，他分布在m1.t_order_1，m1.t_order_2
指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE，SNOWFLAKE是一种分布式自增算法，保证id全局唯一
定义t_order分片策略，order_id为偶数的数据落在t_order_1，为奇数的落在t_order_2，分表策略的表达式为t_order_$->{order_id % 2 + 1}

数据操作

@Mapper
@Component
public interface OrderDao {
    /**
    * 新增订单
    * @param price 订单价格
    * @param userId 用户id
    * @param status 订单状态
    * @return
    */
    @Insert("insert into t_order(price,user_id,status) value(#{price},#{userId},#{status})")
    int insertOrder(@Param("price") BigDecimal price, @Param("userId")Long userId,
    	@Param("status")String status);
    
    /**
    * 根据id列表查询多个订单
    * @param orderIds 订单id列表
    * @return
    */
    @Select({"<script>" +
        "select " +
        " * " +
        " from t_order t" +
        " where t.order_id in " +
        "<foreach collection='orderIds' item='id' open='(' separator=',' close=')'>" +
        " #{id} " +
        "</foreach>"+
        "</script>"})
    List<Map> selectOrderbyIds(@Param("orderIds")List<Long> orderIds);
}
一键获取完整项目代码java123456789101112131415161718192021222324252627282930

测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {ShardingJdbcSimpleDemoBootstrap.class})
public class OrderDaoTest {
    @Autowired
    private OrderDao orderDao;
    @Test
    public void testInsertOrder(){
        for (int i = 0 ; i<10; i++){
        orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i+1)*5),1L,"WAIT_PAY");
        }
    }

    @Test
    public void testSelectOrderbyIds(){
        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        ids.add(373771636085620736L);
        ids.add(373771635804602369L);
        List<Map> maps = orderDao.selectOrderbyIds(ids);
        System.out.println(maps);
    }
}
一键获取完整项目代码java123456789101112131415161718192021

执行testInsertOrder：

通过日志可以发现order_id为奇数的被插入到t_order_2表，为偶数的被插入到t_order_1表，达到预期目标。

执行testSelectOrderbyIds：

通过日志可以发现，根据传入order_id的奇偶不同，sharding-jdbc分别去不同的表检索数据，达到预期目标。

流程分析

通过日志分析，Sharding-JDBC在拿到用户要执行的sql之后干了哪些事儿：

解析sql，获取片键值，在本例中是order_id
Sharding-JDBC通过规则配置 t_order_$->{order_id % 2 + 1}，知道了当order_id为偶数时，应该往t_order_1表插数据，为奇数时，往t_order_2插数据。
于是Sharding-JDBC根据order_id的值改写sql语句，改写后的SQL语句是真实所要执行的SQL语句。
执行改写后的真实sql语句
将所有真正执行sql的结果进行汇总合并，返回。

其他集成方式

Sharding-JDBC不仅可以与spring boot良好集成，它还支持其他配置方式，共支持以下四种集成方式。

Yaml 配置

定义application.yml，内容如下：

server:
	port: 56081
	servlet:
		context‐path: /sharding‐jdbc‐simple‐demo
spring:
	application:
		name: sharding‐jdbc‐simple‐demo
	http:
		encoding:
			enabled: true
			charset: utf‐8
			force: true
	main:
		allow‐bean‐definition‐overriding: true
	shardingsphere:
		datasource:
			names: m1
			m1:
				type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
				driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
				url: jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true
				username: root
				password: mysql
		sharding:
			tables:
				t_order:
					actualDataNodes: m1.t_order_$‐>{1..2}
					tableStrategy:
						inline:
							shardingColumn: order_id
							algorithmExpression: t_order_$‐>{order_id % 2 + 1}
					keyGenerator:
						type: SNOWFLAKE
						column: order_id
		props:
			sql:
				show: true
	mybatis:
		configuration:
			map‐underscore‐to‐camel‐case: true
	swagger:
		enable: true
	logging:
		level:
			root: info
			org.springframework.web: info
			com.itheima.dbsharding: debug
			druid.sql: debug
一键获取完整项目代码yaml123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748

Java 配置

添加配置类：

@Configuration
public class ShardingJdbcConfig {
    // 定义数据源
    Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
        DruidDataSource dataSource1 = new DruidDataSource();
        dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true");
        dataSource1.setUsername("root");
        dataSource1.setPassword("root");
        Map<String, DataSource> result = new HashMap<>();
        result.put("m1", dataSource1);
        return result;
    }
    // 定义主键生成策略
    private static KeyGeneratorConfiguration getKeyGeneratorConfiguration() {
        KeyGeneratorConfiguration result = new
        KeyGeneratorConfiguration("SNOWFLAKE","order_id");
        return result;
    }
    // 定义t_order表的分片策略
    TableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration() {
        TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration("t_order","m1.t_order_$‐>
        {1..2}");
        result.setTableShardingStrategyConfig(new
        InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order_$‐>{order_id % 2 + 1}"));
        result.setKeyGeneratorConfig(getKeyGeneratorConfiguration());
        return result;
    }
    // 定义sharding‐Jdbc数据源
    @Bean
    DataSource getShardingDataSource() throws SQLException {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getOrderTableRuleConfiguration());
        //spring.shardingsphere.props.sql.show = true
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("sql.show","true");
        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(),
        shardingRuleConfig,properties);
    }
}
一键获取完整项目代码java12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940

由于采用了配置类所以需要屏蔽原来application.properties文件中spring.shardingsphere 开头的配置信息。还需要在SpringBoot启动类中屏蔽使用spring.shardingsphere配置项的类：

@SpringBootApplication(exclude = {SpringBootConfiguration.class})
public class ShardingJdbcSimpleDemoBootstrap {....}
一键获取完整项目代码java12

命名空间配置

<?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:p="http://www.springframework.org/schema/p"
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
    xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
    xmlns:sharding="http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
    	http://www.springframework.org/schema/beans/spring‐beans.xsd
    	http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding
    	http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding/sharding.xsd
    	http://www.springframework.org/schema/context
    	http://www.springframework.org/schema/context/spring‐context.xsd
    	http://www.springframework.org/schema/tx
    	http://www.springframework.org/schema/tx/spring‐tx.xsd">
    <context:annotation‐config />
    <!‐‐定义多个数据源‐‐>
    <bean id="m1" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy‐method="close">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/order_db_1?useUnicode=true" />
        <property name="username" value="root" />
        <property name="password" value="root" />
    </bean>
    <!‐‐定义分库策略‐‐>
    <sharding:inline‐strategy id="tableShardingStrategy" sharding‐column="order_id" algorithm-expression="t_order_$‐>{order_id % 2 + 1}" />
    <!‐‐定义主键生成策略‐‐>
    <sharding:key‐generator id="orderKeyGenerator" type="SNOWFLAKE" column="order_id" />
    <!‐‐定义sharding‐Jdbc数据源‐‐>
    <sharding:data‐source id="shardingDataSource">
    <sharding:sharding‐rule data‐source‐names="m1">
    <sharding:table‐rules>
    <sharding:table‐rule logic‐table="t_order" table‐strategy‐
    	ref="tableShardingStrategy" key‐generator‐ref="orderKeyGenerator" />
    </sharding:table‐rules>
    </sharding:sharding‐rule>
    </sharding:data‐source>
</beans>
一键获取完整项目代码xml12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637

properties配置

此方式同快速入门程序。

执行原理

基本概念

在了解Sharding-JDBC的执行原理前，需要了解以下概念：

逻辑表

水平拆分的数据表的总称。例：订单数据表根据主键尾数拆分为10张表，分别是 t_order_0 、 t_order_1 到t_order_9 ，他们的逻辑表名为 t_order。

真实表

在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的 t_order_0 到t_order_9 。

数据节点

数据分片的最小物理单元。由数据源名称和数据表组成，例： ds_0.t_order_0 。

绑定表

指分片规则一致的主表和子表。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片,绑定表之间的分区键完全相同，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果SQL为：

SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10,
11);
一键获取完整项目代码sql12

在不配置绑定表关系时，假设分片键 order_id 将数值10路由至第0片，将数值11路由至第1片，那么路由后的SQL应该为4条，它们呈现为笛卡尔积：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in
(10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in
(10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in
(10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in
(10, 11);
一键获取完整项目代码sql12345678

在配置绑定表关系后，路由的SQL应该为2条：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in
(10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in
(10, 11);
一键获取完整项目代码sql1234

广播表

指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如：字典表、地址表。

分片策略

包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键 + 分片算法，也就是分片策略。内置的分片策略大致可分为尾数取模、哈希、范围、标签、时间等。由用户方配置的分片策略则更加灵活，常用的使用行表达式配置分片策略，它采用Groovy表达式表示，如: t_user_$->{u_id % 8} 表示t_user表根据u_id模8，而分成8张表，表名称为 t_user_0 到 t_user_7 。

组成

分片键

用于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段。例：将订单表中的订单主键的尾数取模分片，则订单主键为分片字段。 SQL中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差。除了对单分片字段的支持，Sharding-Jdbc也支持根据多个字段进行分片。

分片算法

通过分片算法将数据分片，支持通过 = 、 BETWEEN 和 IN 分片。分片算法需要应用方开发者自行实现，可实现的灵活度非常高。包括：精确分片算法、范围分片算法，复合分片算法等。例如：where order_id = ? 将采用精确分片算法，where order_id in (?,?,?)将采用精确分片算法，where order_id BETWEEN ? and ? 将采用范围分片算法，复合分片算法用于分片键有多个复杂情况。

支持的策略

Sharding-JDBC支持以下几种分片策略：

不管理分库还是分表，策略基本一样。

标准分片策略 (standard)

对应StandardShardingStrategy。需要通过Java算法类实现。

提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。

StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。

PreciseShardingAlgorithm，精确查询。是必选的，用于处理=和IN的分片。
RangeShardingAlgorithm，范围查询。是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。

使用配置参考

复合分片策略 (complex)

对应ComplexShardingStrategy。

提供对SQL语句中的=, IN和 BETWEEN AND的分片操作支持。

ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。

使用配置参考

行表达式分片策略 (inline)

对应InlineShardingStrategy。

使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持，无法支持BETWEEN AND。只支持单分片键。对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java。

代码开发，如: t_user_$->{u_id % 8} 表示t_user表根据u_id模8，而分成8张表，表名称为 t_user_0 到t_user_7

使用范围查询会提示以下异常：

Hint分片策略 (hint)

对应HintShardingStrategy。

通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。对于分片字段非SQL决定，而由其他外置条件决定的场景，可使用SQL Hint灵活的注入分片字段。

例：内部系统，按照员工登录主键分库，而数据库中并无此字段。SQL Hint支持通过Java API和SQL注释(待实现)两种方式使用。

不分片策略 (none)

对应NoneShardingStrategy。不分片的策略。

目前例子中都使用inline分片策略。

自增主键生成策略

通过在客户端生成自增主键替换以数据库原生自增主键的方式，做到分布式主键无重复。

执行过程

SQL 解析

当Sharding-JDBC接受到一条SQL语句时，会陆续执行 SQL解析 => 查询优化 => SQL路由 => SQL改写 => SQL执行 =>结果归并 ，最终返回执行结果。

SQL解析过程分为词法解析和语法解析。

词法解析器

用于将SQL拆解为不可再分的原子符号，称为Token 。并根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。

语法解析器

将SQL转换为抽象语法树。

例如，以下SQL：

SELECT id, name FROM t_user WHERE status = 'ACTIVE' AND age > 18
一键获取完整项目代码sql1

解析之后的为抽象语法树见下图：

为了便于理解，抽象语法树中的关键字的Token用绿色表示，变量的Token用红色表示，灰色表示需要进一步拆分。

最后，通过对抽象语法树的遍历去提炼分片所需的上下文，并标记有可能需要SQL改写(后边介绍)的位置。供分片使用的解析上下文包含查询选择项（Select Items）、表信息（Table）、分片条件（Sharding Condition）、自增主键信息（Auto increment Primary Key）、排序信息（Order By）、分组信息（Group By）以及分页信息（Limit、Rownum、Top）。

SQL 路由

SQL路由就是把针对逻辑表的数据操作映射到对数据结点操作的过程。

根据解析上下文匹配数据库和表的分片策略，并生成路由路径。

对于携带分片键的SQL，根据分片键操作符不同可以划分为：

单片路由(分片键的操作符是等号)
多片路由(分片键的操作符是IN)
范围路由(分片键的操作符是BETWEEN)

不携带分片键的SQL则采用广播路由。

根据分片键进行路由的场景可分为直接路由、标准路由、笛卡尔路由等。

标准路由

标准路由是Sharding-Jdbc最为推荐使用的分片方式，它的适用范围是不包含关联查询或仅包含绑定表之间关联查询的SQL。当分片运算符是等于号时，路由结果将落入单库（表），当分片运算符是BETWEEN或IN时，则路由结果不一定落入唯一的库（表），因此一条逻辑SQL最终可能被拆分为多条用于执行的真实SQL。举例说明，如果按照 order_id 的奇数和偶数进行数据分片，一个单表查询的SQL如下：

SELECT * FROM t_order WHERE order_id IN (1, 2);
一键获取完整项目代码sql1

那么路由的结果应为：

SELECT * FROM t_order_0 WHERE order_id IN (1, 2);
SELECT * FROM t_order_1 WHERE order_id IN (1, 2);
一键获取完整项目代码sql12

绑定表的关联查询与单表查询复杂度和性能相当。举例说明，如果一个包含绑定表的关联查询的SQL如下：

SELECT * FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE order_id IN (1, 2);
一键获取完整项目代码sql1

那么路由的结果应为：

SELECT * FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE order_id IN (1,
2);
SELECT * FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE order_id IN (1,
2);
一键获取完整项目代码sql1234

可以看到，SQL拆分的数目与单表是一致的。

笛卡尔路由

笛卡尔路由是最复杂的情况，它无法根据绑定表的关系定位分片规则，因此非绑定表之间的关联查询需要拆解为笛卡尔积组合执行。如果上个示例中的SQL并未配置绑定表关系，那么路由的结果应为：

SELECT * FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE order_id IN (1,
2);
SELECT * FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE order_id IN (1,
2);
SELECT * FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE order_id IN (1,
2);
SELECT * FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE order_id IN (1,
2);
一键获取完整项目代码sql12345678

笛卡尔路由查询性能较低，需谨慎使用。

全库表路由

对于不携带分片键的SQL，则采取广播路由的方式。根据SQL类型又可以划分为全库表路由、全库路由、全实例路由、单播路由和阻断路由这5种类型。其中全库表路由用于处理对数据库中与其逻辑表相关的所有真实表的操作，主要包括不带分片键的DQL(数据查询)和DML（数据操纵），以及DDL（数据定义）等。例如：

SELECT * FROM t_order WHERE good_prority IN (1, 10);
一键获取完整项目代码sql1

则会遍历所有数据库中的所有表，逐一匹配逻辑表和真实表名，能够匹配得上则执行。路由后成为

SELECT * FROM t_order_0 WHERE good_prority IN (1, 10);
SELECT * FROM t_order_1 WHERE good_prority IN (1, 10);
SELECT * FROM t_order_2 WHERE good_prority IN (1, 10);
SELECT * FROM t_order_3 WHERE good_prority IN (1, 10);
一键获取完整项目代码sql1234

SQL 改写

工程师面向逻辑表书写的SQL，并不能够直接在真实的数据库中执行，SQL改写用于将逻辑SQL改写为在真实数据库中可以正确执行的SQL。

如一个简单的例子，若逻辑SQL为：

SELECT order_id FROM t_order WHERE order_id=1;
一键获取完整项目代码sql1

假设该SQL配置分片键order_id，并且order_id=1的情况，将路由至分片表1。那么改写之后的SQL应该为：

SELECT order_id FROM t_order_1 WHERE order_id=1;
一键获取完整项目代码sql1

再比如，Sharding-JDBC需要在结果归并时获取相应数据，但该数据并未能通过查询的SQL返回。这种情况主要是针对GROUP BY和ORDER BY。结果归并时，需要根据 GROUP BY 和 ORDER BY 的字段项进行分组和排序，但如果原始SQL的选择项中若并未包含分组项或排序项，则需要对原始SQL进行改写。先看一下原始SQL中带有结果归并所需信息的场景：

SELECT order_id, user_id FROM t_order ORDER BY user_id;
一键获取完整项目代码sql1

由于使用user_id进行排序，在结果归并中需要能够获取到user_id的数据，而上面的SQL是能够获取到user_id数据的，因此无需补列。

如果选择项中不包含结果归并时所需的列，则需要进行补列，如以下SQL：

SELECT order_id FROM t_order ORDER BY user_id;
一键获取完整项目代码sql1

由于原始SQL中并不包含需要在结果归并中需要获取的user_id，因此需要对SQL进行补列改写。补列之后的SQL是：

SELECT order_id, user_id AS ORDER_BY_DERIVED_0 FROM t_order ORDER BY user_id;
一键获取完整项目代码sql1

SQL执行

Sharding-JDBC采用一套自动化的执行引擎，负责将路由和改写完成之后的真实SQL安全且高效发送到底层数据源执行。它不是简单地将SQL通过JDBC直接发送至数据源执行；也并非直接将执行请求放入线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率，他能在以下两种模式自适应切换：

内存限制模式

使用此模式的前提是，Sharding-JDBC对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的SQL需要对某数据库实例中的200张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的方式并发处理，以达成执行效率最大化。

内存限制模式适用于OLAP操作(面向分析操作)，可以通过放宽对数据库连接的限制提升系统吞吐量；

连接限制模式

使用此模式的前提是，Sharding-JDBC严格控制对一次操作所耗费的数据库连接数量。如果实际执行的SQL需要对某数据库实例中的200张表做操作，那么只会创建唯一的数据库连接，并对其200张表串行处理。如果一次操作中的分片散落在不同的数据库，仍然采用多线程处理对不同库的操作，但每个库的每次操作仍然只创建一个唯一的数据库连接。

连接限制模式适用于OLTP操作(面向事务操作)，OLTP通常带有分片键，会路由到单一的分片，因此严格控制数据库连接，以保证在线系统数据库资源能够被更多的应用所使用，是明智的选择。

结果归并

将从各个数据节点获取的多数据结果集，组合成为一个结果集并正确的返回至请求客户端，称为结果归并。

Sharding-JDBC支持的结果归并从功能上可分为遍历、排序、分组、分页和聚合5种类型，它们是组合而非互斥的关系。

归并引擎的整体结构划分如下图。

结果归并从结构划分可分为流式归并、内存归并和装饰者归并。

流式归并和内存归并是互斥的，装饰者归并可以在流式归并和内存归并之上做进一步的处理。

内存归并

内存归并很容易理解，他是将所有分片结果集的数据都遍历并存储在内存中，再通过统一的分组、排序以及聚合等计算之后，再将其封装成为逐条访问的数据结果集返回。

流式归并

每一次从数据库结果集中获取到的数据，都能够通过游标逐条获取的方式返回正确的单条数据，它与数据库原生的返回结果集的方式最为契合。

下边举例说明排序归并的过程，如下图是一个通过分数进行排序的示例图，它采用流式归并方式。

图中展示了3张表返回的数据结果集，每个数据结果集已经根据分数排序完毕，但是3个数据结果集之间是无序的。

将3个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0的第一个数据值最大，t_score_2的第一个数据值次之，t_score_1的第一个数据值最小，因此优先级队列根据t_score_0，t_score_2和t_score_1的方式排序队列。

下图则展现了进行next调用的时候，排序归并是如何进行的。

通过图中我们可以看到，当进行第一次next调用时，排在队列首位的t_score_0将会被弹出队列，并且将当前游标指向的数据值（也就是100）返回至查询客户端，并且将游标下移一位之后，重新放入优先级队列。而优先级队列也会根据t_score_0的当前数据结果集指向游标的数据值（这里是90）进行排序，根据当前数值，t_score_0排列在队列的最后一位。之前队列中排名第二的t_score_2的数据结果集则自动排在了队列首位。

可以看到，对于每个数据结果集中的数据有序，而多数据结果集整体无序的情况下，Sharding-JDBC无需将所有的数据都加载至内存即可排序。它使用的是流式归并的方式，每次next仅获取唯一正确的一条数据，极大的节省了内存的消耗。

装饰者归并

是对所有的结果集归并进行统一的功能增强，比如归并时需要聚合SUM前，在进行聚合计算前，都会通过内存归并或流式归并查询出结果集。因此，聚合归并是在之前介绍的归并类型之上追加的归并能力，即装饰者模式。

水平分表

前面已经介绍过，水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。在快速入门里，我们已经对水平分库进行实现，这里不再重复介绍。

水平分库

水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上。接下来看一下如何使用Sharding-JDBC实现水平分库，咱们继续对快速入门中的例子进行完善。

##数据库拆分

将原有order_db库拆分为order_db_1、order_db_2

分片规则修改

由于数据库拆分了两个，这里需要配置两个数据源。

分库需要配置分库的策略，和分表策略的意义类似，通过分库策略实现数据操作针对分库的数据库进行操作。

# 定义多个数据源
spring.shardingsphere.datasource.names = m1,m2
spring.shardingsphere.datasource.m1.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver‐class‐name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url = jdbc:mysql://localhost:3306/order_db_1?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password = root

spring.shardingsphere.datasource.m2.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m2.driver‐class‐name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m2.url = jdbc:mysql://localhost:3306/order_db_2?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m2.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m2.password = root
...
# 分库策略，以user_id为分片键，分片策略为user_id % 2 + 1，user_id为偶数操作m1数据源，否则操作m2。
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database‐strategy.inline.sharding‐column = user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database‐strategy.inline.algorithm‐expression = m$‐>{user_id % 2 + 1}
一键获取完整项目代码properties1234567891011121314151617

分库策略定义方式如下：

#分库策略，如何将一个逻辑表映射到多个数据源
spring.shardingsphere.sharding.tables.<逻辑表名称>.database‐strategy.<分片策略>.<分片策略属性名>= #分片策略属性值
#分表策略，如何将一个逻辑表映射为多个实际表
spring.shardingsphere.sharding.tables.<逻辑表名称>.table‐strategy.<分片策略>.<分片策略属性名>= #分片策略属性值
一键获取完整项目代码properties1234

测试

插入测试

修改testInsertOrder方法，插入数据中包含不同的user_id

@Test
public void testInsertOrder(){
    for (int i = 0 ; i<10; i++){
  	  orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i+1)*5),1L,"WAIT_PAY");
    }
    for (int i = 0 ; i<10; i++){
  	  orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i+1)*10),2L,"WAIT_PAY");
	}
}
一键获取完整项目代码java123456789

执行testInsertOrder:

通过日志可以看出，根据user_id的奇偶不同，数据分别落在了不同数据源，达到目标。

查询测试

调用快速入门的查询接口进行测试：

List<Map> selectOrderbyIds(@Param("orderIds")List<Long> orderIds);
一键获取完整项目代码java1

通过日志发现，sharding-jdbc将sql路由到m1和m2：

问题分析：

由于查询语句中并没有使用分片键user_id，所以sharding-jdbc将广播路由到每个数据结点。

下边我们在sql中添加分片键进行查询在OrderDao中定义接口：

@Select({"<script>",
    " select",
    " * ",
    " from t_order t ",
    "where t.order_id in",
    "<foreach collection='orderIds' item='id' open='(' separator=',' close=')'>",
    "#{id}",
    "</foreach>",
    " and t.user_id = #{userId} ",
    "</script>"
})
List<Map> selectOrderbyUserAndIds(@Param("userId") Integer userId,@Param("orderIds")List<Long> orderIds);
一键获取完整项目代码java123456789101112

编写测试方法：

@Test
public void testSelectOrderbyUserAndIds(){
    List<Long> orderIds = new ArrayList<>();
    orderIds.add(373422416644276224L);
    orderIds.add(373422415830581248L);
    //查询条件中包括分库的键user_id
    int user_id = 1;
    List<Map> orders = orderDao.selectOrderbyUserAndIds(user_id,orderIds);
    JSONArray jsonOrders = new JSONArray(orders);
    System.out.println(jsonOrders);
}
一键获取完整项目代码java1234567891011

执行testSelectOrderbyUserAndIds:

查询条件user_id为1，根据分片策略m$->{user_id % 2 + 1}计算得出m2，此sharding-jdbc将sql路由到m2，见上图日志。

垂直分库

垂直分库是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用。接下来看一下如何使用Sharding-JDBC实现垂直分库。

创建数据库

创建数据库user_db

CREATE DATABASE `user_db` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';
一键获取完整项目代码sql1

在user_db中创建t_user表

DROP TABLE IF EXISTS `t_user`;
CREATE TABLE `t_user` (
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id',
`fullname` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '用户姓名',
`user_type` char(1) DEFAULT NULL COMMENT '用户类型',
PRIMARY KEY (`user_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
一键获取完整项目代码sql1234567

分片规则修改

# 新增m0数据源，对应user_db
spring.shardingsphere.datasource.names = m0,m1,m2
...
spring.shardingsphere.datasource.m0.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver‐class‐name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url = jdbc:mysql://localhost:3306/user_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m0.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password = root
....
# t_user分表策略，固定分配至m0的t_user真实表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual‐data‐nodes = m$‐>{0}.t_user
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table‐strategy.inline.sharding‐column = user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table‐strategy.inline.algorithm‐expression = t_user
一键获取完整项目代码properties12345678910111213

数据操作

新增UserDao

@Mapper
@Component
public interface UserDao {
    /**
    * 新增用户
    * @param userId 用户id
    * @param fullname 用户姓名
    * @return
    */
    @Insert("insert into t_user(user_id, fullname) value(#{userId},#{fullname})")
    int insertUser(@Param("userId")Long userId,@Param("fullname")String fullname);
    /**
    * 根据id列表查询多个用户
    * @param userIds 用户id列表
    * @return
    */
    @Select({"<script>",
        " select",
        " * ",
        " from t_user t ",
        " where t.user_id in",
        "<foreach collection='userIds' item='id' open='(' separator=',' close=')'>",
        "#{id}",
        "</foreach>",
        "</script>"
    })
    List<Map> selectUserbyIds(@Param("userIds")List<Long> userIds);
}
一键获取完整项目代码java12345678910111213141516171819202122232425262728

测试

新增单元测试方法

@Test
public void testInsertUser(){
    for (int i = 0 ; i<10; i++){
        Long id = i + 1L;
        userDao.insertUser(id,"姓名"+ id );
    }
}
@Test
public void testSelectUserbyIds(){
    List<Long> userIds = new ArrayList<>();
    userIds.add(1L);
    userIds.add(2L);
    List<Map> users = userDao.selectUserbyIds(userIds);
    System.out.println(users);
}
一键获取完整项目代码java123456789101112131415

执行testInsertUser

通过日志可以看出t_user表的数据被落在了m0数据源，达到目标。

执行testSelectUserbyIds

通过日志可以看出t_user表的查询操作被落在了m0数据源，达到目标。

公共表

公共表属于系统中数据量较小，变动少，而且属于高频联合查询的依赖表。参数表、数据字典表等属于此类型。可以将这类表在每个数据库都保存一份，所有更新操作都同时发送到所有分库执行。

接下来看一下如何使用Sharding-JDBC实现公共表。

创建数据库

分别在user_db、order_db_1、order_db_2中创建t_dict表：

CREATE TABLE `t_dict` (
`dict_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '字典id',
`type` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '字典类型',
`code` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '字典编码',
`value` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '字典值',
PRIMARY KEY (`dict_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
一键获取完整项目代码sql1234567

分片规则修改

# 指定t_dict为公共表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast‐tables=t_dict
一键获取完整项目代码properties12

数据操作

新增DictDao

@Mapper
@Component
public interface DictDao {
    /**
    * 新增字典
    * @param type 字典类型
    * @param code 字典编码
    * @param value 字典值
    * @return
    */
    @Insert("insert into t_dict(dict_id,type,code,value) value(#{dictId},#{type},#{code},#
    {value})")
    int insertDict(@Param("dictId") Long dictId,@Param("type") String type, @Param("code")String
    code, @Param("value")String value);
    /**
    * 删除字典
    * @param dictId 字典id
    * @return
    */
    @Delete("delete from t_dict where dict_id = #{dictId}")
    int deleteDict(@Param("dictId") Long dictId);
}
一键获取完整项目代码java12345678910111213141516171819202122

测试

插入/删除测试

新增单元测试方法

@Test
public void testInsertDict(){
    dictDao.insertDict(1L,"user_type","0","管理员");
    dictDao.insertDict(2L,"user_type","1","操作员");
}
@Test
public void testDeleteDict(){
    dictDao.deleteDict(1L);
    dictDao.deleteDict(2L);
}
一键获取完整项目代码java12345678910

执行testInsertDict

通过日志可以看出，对t_dict的表的操作被广播至所有数据源。

测试删除字典，观察是否把所有数据源中该公共表的记录删除。

关联查询测试

字典表已在各各分库存在，各业务表即可和字典表关联查询。

定义用户关联查询dao 在UserDao中定义

/**
* 根据id列表查询多个用户，关联查询字典表
* @param userIds 用户id列表
* @return
*/
@Select({"<script>",
    " select",
    " * ",
    " from t_user t ,t_dict b",
    " where t.user_type = b.code and t.user_id in",
    "<foreach collection='userIds' item='id' open='(' separator=',' close=')'>",
    "#{id}",
    "</foreach>",
    "</script>"
})
List<Map> selectUserInfobyIds(@Param("userIds")List<Long> userIds);
一键获取完整项目代码java12345678910111213141516

定义测试方法

@Test
public void testSelectUserInfobyIds(){
    List<Long> userIds = new ArrayList<>();
    userIds.add(1L);
    userIds.add(2L);
    List<Map> users = userDao.selectUserInfobyIds(userIds);
    JSONArray jsonUsers = new JSONArray(users);
    System.out.println(jsonUsers);
}
一键获取完整项目代码java123456789

执行测试方法，查看日志，成功关联查询字典表

读写分离

理解读写分离

面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。

通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。

读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水平分片和读写分离联合使用，能够更加有效的提升系统的性能。

Sharding-JDBC读写分离则是根据SQL语义的分析，将读操作和写操作分别路由至主库与从库。它提供透明化读写分离，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用主从数据库集群。

Sharding-JDBC提供一主多从的读写分离配置，可独立使用也可配合分库使用，同一分表注册码。

内，如有写入操作，以后的读操作均从主库读取，用于保证数据一致性。Sharding-JDBC不提供主从数据库的数据同步功能，需要采用其他机制支持。

接下来，咱们对上面例子中user_db进行读写分离实现。

MySQL主从同步

详见MySQL主从复制

分片规则修改

# 增加数据源s0，使用上面主从同步配置的从库。
spring.shardingsphere.datasource.names = m0,m1,m2,s0
...
spring.shardingsphere.datasource.s0.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.s0.driver‐class‐name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.s0.url = jdbc:mysql://localhost:3307/user_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.s0.username = root
spring.shardingsphere.datasource.s0.password = root
....
# 主库从库逻辑数据源定义 ds0为user_db
spring.shardingsphere.sharding.master‐slave‐rules.ds0.master‐data‐source‐name=m0
spring.shardingsphere.sharding.master‐slave‐rules.ds0.slave‐data‐source‐names=s0
# t_user分表策略，固定分配至ds0的t_user真实表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual‐data‐nodes = ds0.t_user
....
一键获取完整项目代码properties123456789101112131415

测试

执行testInsertUser单元测试

通过日志可以看出，所有写操作落入m0数据源。

执行testSelectUserbyIds单元测试

通过日志可以看出，所有读操作落入s0数据源，达到目标。

扩展

零迁移数据扩容方案

问题核心：如何不迁移数据，实现分库分表数据库动态扩缩容。

常见分片方式：

取模分片
- 优点:数据存放比较均匀。
- 缺点:扩容需要大量数据迁移。
范围分片
- 优点:扩容不需要迁移数据。
- 缺点:数据存放不均匀，容易产生数据倾斜。

基因法多分片查询

问题核心：数据按照一个分片键分散，如何同时支持多个分片键高效查询?

实现效果：按username和userid都可以快速查找分片，避免取全分片扫描

关键点:不影响业务数据的前提下，让多个分片键保持相同的分片结果

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

1+X 认证

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

1+X 认证