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ShardingJdbc数据分库分表查询学习：新手入门指南

标签：

大数据运维数据库

概述

ShardingJdbc数据分库分表查询学习涵盖了ShardingJdbc的基本概念、安装配置、数据库分库分表原理以及ShardingJdbc的具体配置和查询操作。文章详细介绍了如何使用ShardingJdbc进行数据分片、分布式事务管理和SQL查询优化，并提供了实战案例来帮助读者深入理解。

ShardingJdbc简介与安装

ShardingJdbc的基本概念

ShardingJdbc 是一个开源的分布式数据库中间件，由阿里巴巴开源并维护，旨在简化分布式应用的开发难度。它实现了透明的数据分片、分布式事务等功能，允许开发者使用标准的SQL和JDBC API来操作分布式的数据库系统。ShardingJdbc的核心特性包括：

数据分片：通过将数据分散到不同的数据库表中，实现水平拆分。
分布式事务：支持分布式事务的管理，确保数据的一致性。
SQL兼容性：兼容大多数标准的SQL语法，方便开发者使用。
高性能：通过优化查询和写入策略，提高数据库的吞吐量。

ShardingJdbc的架构主要包括了分片引擎、SQL解析、SQL改写等模块。分片引擎负责根据路由策略将SQL请求路由到具体的数据库表；而SQL解析和改写模块则负责解析SQL语句，并根据分片策略对SQL进行改写，确保查询的正确性和性能。

ShardingJdbc的下载与环境配置

ShardingJdbc的下载与环境配置可以通过以下步骤完成：

下载ShardingJdbc：访问ShardingJdbc的GitHub仓库（https://github.com/apache/shardingsphere），下载最新版本的ShardingJdbc JAR包。
配置环境：ShardingJdbc支持多种数据库，包括MySQL、PostgreSQL等。以下是MySQL环境配置示例：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.27</version>
</dependency>

配置数据库连接：在Spring Boot应用中，可以通过配置文件application.yml或application.properties设置数据库连接信息。

spring:
  database:
  # MySQL数据库连接配置
  driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_sharding?useSSL=false&serverTimezone=UTC
  username: root
  password: root

配置ShardingJdbc：ShardingJdbc的配置文件通常是sharding-jdbc.yaml，定义了数据库、表的分片策略等信息。

spring:
  database:
  sharding:
    # 数据库分片规则
    tables:
      user:
        actual-data-nodes: ds_${0..1}.user_${0..1}
        key-generator-column-name: id
        sharding-algorithm-name: table_inline
    rules:
      - sharding-rule:
          data-source-rules:
            - data-source-name: ds_0
              actual-data-source-name: ds0
            - data-source-name: ds_1
              actual-data-source-name: ds1
          table-rules:
            - table: user
              actual-tables: user_0, user_1
              database-strategy:
                standard:
                  sharding-column: id
                  sharding-algorithm-name: table_inline
    sharding-algorithms:
      table_inline:
        props:
          algorithm-expression: user_${id % 2}

数据库分库分表的基本原理

数据库分库的原因及好处

数据库分库是一种常见的解决数据规模过大问题的方法。当单个数据库存储的数据量达到一定规模时，查询和写入性能会显著下降，影响系统的整体性能。通过将数据分散到不同的数据库中，可以有效地分散数据访问的压力，提高系统的吞吐量和响应速度。

数据库分库的好处包括：

提高性能：分库可以减轻单个数据库的负载，提高查询和写入的速度。
扩展性：随着业务的发展，可以方便地扩展更多的数据库，增加存储容量。
容错性：即使某个数据库发生故障，其他数据库仍可以继续正常工作，提高了系统的稳定性和可用性。
数据隔离：不同的数据库可以存储不同业务的数据，实现数据的逻辑隔离。

数据库分表的原因及好处

数据库分表通常是指在单个数据库中创建多个表，将数据分散到多个表中，以避免单个表的过大导致的性能瓶颈。分表的主要原因包括：

提高查询性能：通过分表可以减少单个表中的数据量，提高查询的效率。
负载均衡：不同的表可以分布在不同的磁盘或存储设备上，实现负载均衡。
扩展性：随着数据量的增长，可以方便地增加更多的表，扩展存储容量。
数据隔离：不同的表可以存储不同类型的业务数据，实现数据的逻辑隔离。

ShardingJdbc的数据分库分表配置

数据库分库配置示例

在ShardingJdbc中，数据库分库的配置主要包括定义多个数据源和分片规则。以下是数据库分库的一个配置示例：

sharding:
  database:
    data-sources:
      ds_0:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_sharding_0?serverTimezone=UTC
        username: root
        password: root
      ds_1:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_sharding_1?serverTimezone=UTC
        username: root
        password: root
    rules:
      - sharding-rule:
          data-source-rules:
            - data-source-name: ds_0
              actual-data-source-name: ds_0
            - data-source-name: ds_1
              actual-data-source-name: ds_1
          table-rules:
            - table: user
              actual-tables: t_user_0, t_user_1
              database-strategy:
                inline:
                  sharding-column: user_id
                  algorithm-expression: t_user_${user_id % 2}

在这个配置示例中，定义了两个数据源ds_0和ds_1，每个数据源对应一个数据库。sharding-rule定义了分片规则，data-source-rules定义了数据源名称和实际数据源名称的映射，table-rules定义了表的分片规则，包括实际的表名和分片算法。

数据库分表配置示例

分表的配置主要涉及到定义实际的表名和分片算法。以下是分表的一个配置示例：

sharding:
  database:
    tables:
      user:
        actual-data-nodes: ds_${0..1}.t_user_${0..1}
        key-generator-column-name: user_id
        sharding-algorithm-name: user_table_inline
    rules:
      - sharding-rule:
          data-source-rules:
            - data-source-name: ds_0
              actual-data-source-name: ds0
            - data-source-name: ds_1
              actual-data-source-name: ds1
          table-rules:
            - table: user
              actual-tables: t_user_0, t_user_1
              database-strategy:
                inline:
                  sharding-column: user_id
                  algorithm-expression: t_user_${user_id % 2}
    sharding-algorithms:
      user_table_inline:
        props:
          algorithm-expression: t_user_${user_id % 2}

在这个配置示例中，tables定义了实际的数据节点，sharding-algorithm-name定义了分片算法名称。sharding-rule中定义了分片规则，包括数据源规则和表规则，实际的表名通过actual-tables定义，分片算法通过sharding-column和algorithm-expression定义。分片算法将用户表分散到不同的库中，根据user_id的值将其路由到不同的表。

ShardingJdbc的基本查询操作

查询单个表的数据

在ShardingJdbc中，查询单个表的数据可以通过标准的JDBC API来实现。下面是一个示例代码：

import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;

import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;

public class ShardingJdbcExample {
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public ShardingJdbcExample(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }

    public void queryUserById(int userId) {
        String sql = "SELECT * FROM user WHERE user_id = ?";
        User user = jdbcTemplate.queryForObject(sql, new Object[]{userId}, new UserRowMapper());
        System.out.println("User: " + user);
    }

    private class UserRowMapper implements RowMapper<User> {
        @Override
        public User mapRow(ResultSet resultSet, int i) throws SQLException {
            User user = new User();
            user.setUserId(resultSet.getInt("user_id"));
            user.setName(resultSet.getString("name"));
            return user;
        }
    }

    public static class User {
        private int userId;
        private String name;

        public int getUserId() {
            return userId;
        }

        public void setUserId(int userId) {
            this.userId = userId;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "User{" +
                    "userId=" + userId +
                    ", name='" + name + '\'' +
                    '}';
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ShardingJdbcExample example = new ShardingJdbcExample(new JdbcTemplate());
        example.queryUserById(1001);
    }
}

在这个示例中，ShardingJdbcExample类定义了查询用户信息的方法queryUserById，通过JDBC模板执行SQL查询，并将结果映射到User对象中。UserRowMapper类实现了RowMapper接口，用于将查询结果映射到Java对象。

初始化Spring Boot应用

为了在Spring Boot中使用ShardingJdbc，需要进行以下配置：

import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.spring.SpringShardingJdbcDataSourceFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

@SpringBootApplication
public class ShardingJdbcApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingJdbcApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public JdbcTemplate jdbcTemplate() throws Exception {
        return new JdbcTemplate(SpringShardingJdbcDataSourceFactory.createDataSource());
    }
}

跨库跨表查询

在ShardingJdbc中，跨库跨表查询通常涉及复杂的路由策略。下面是一个示例代码，展示如何执行跨库跨表的查询操作：

import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;

import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;

public class ShardingJdbcExample {
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public ShardingJdbcExample(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }

    public void crossDatabaseAndTableQuery(int userId) {
        String sql = "SELECT u.name, o.order_id FROM user u JOIN order o ON u.user_id = o.user_id WHERE u.user_id = ?";
        UserAndOrder userAndOrder = jdbcTemplate.queryForObject(sql, new Object[]{userId}, new UserAndOrderRowMapper());
        System.out.println("UserAndOrder: " + userAndOrder);
    }

    private class UserAndOrderRowMapper implements RowMapper<UserAndOrder> {
        @Override
        public UserAndOrder mapRow(ResultSet resultSet, int i) throws SQLException {
            UserAndOrder userAndOrder = new UserAndOrder();
            userAndOrder.setName(resultSet.getString("name"));
            userAndOrder.setOrderId(resultSet.getInt("order_id"));
            return userAndOrder;
        }
    }

    public static class UserAndOrder {
        private String name;
        private int orderId;

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public int getOrderId() {
            return orderId;
        }

        public void setOrderId(int orderId) {
            this.orderId = orderId;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "UserAndOrder{" +
                    "name='" + name + '\'' +
                    ", orderId=" + orderId +
                    '}';
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ShardingJdbcExample example = new ShardingJdbcExample(new JdbcTemplate());
        example.crossDatabaseAndTableQuery(1001);
    }
}

在这个示例中，crossDatabaseAndTableQuery方法执行了一个跨库跨表的查询操作，通过JDBC模板执行SQL查询，并将结果映射到UserAndOrder对象中。UserAndOrderRowMapper类实现了RowMapper接口，用于将查询结果映射到Java对象。

ShardingJdbc查询中的注意事项

SQL语句的兼容性问题

在使用ShardingJdbc进行查询时，需要注意SQL语句的兼容性问题。虽然ShardingJdbc支持大多数标准的SQL语法，但在某些复杂场景下，标准的SQL语句可能无法直接执行，需要进行适当的改写。

例如，某些数据库特有的SQL语法，如MySQL的LIMIT子句，可能无法直接在ShardingJdbc中执行。在这种情况下，需要将这些SQL语句改写为标准的SQL语法，或者使用ShardingJdbc提供的优化器和改写器来处理。

-- MySQL的LIMIT语句
SELECT * FROM user LIMIT 10;

-- ShardingJdbc优化后的查询语句
SELECT * FROM user WHERE ROWNUM <= 10;

性能优化的注意事项

在使用ShardingJdbc进行查询时，还需要注意性能优化的注意事项：

避免全表扫描：尽量避免使用全表扫描的查询语句，可以通过添加适当的索引或使用分片键进行查询。
合理使用JOIN：在跨库跨表查询时，合理使用JOIN操作，避免不必要的数据传输和计算。
分页查询：对于大容量数据的查询，使用分页查询以减少单次查询的数据量，提高查询效率。
缓存机制：对于频繁查询的数据，可以使用缓存机制减少数据库的访问次数。
优化分片策略：根据实际的业务需求和数据分布情况，优化分片策略，保证数据的均匀分布。

实战演练：ShardingJdbc查询案例

案例背景介绍

假设我们有一个电商系统，包含用户表和订单表。用户表存储用户信息，订单表存储用户的订单信息。随着用户数量的增加，单个数据库无法满足性能需求，决定使用ShardingJdbc进行数据分库和分表。

用户表：user，用户ID作为分片键，存储用户信息。
订单表：order，用户ID作为分片键，存储订单信息。

案例实现步骤

创建数据库和表：首先，创建多个数据库和表，根据分片策略将数据分散到不同的库和表中。
配置ShardingJdbc：配置ShardingJdbc的分片规则，定义多个数据源和表的分片策略。
编写查询代码：编写查询用户信息和订单信息的代码，使用ShardingJdbc提供的API执行查询操作。

数据库表的创建脚本

-- 创建数据库
CREATE DATABASE db_sharding_0;
CREATE DATABASE db_sharding_1;

-- 使用数据库
USE db_sharding_0;

-- 创建用户表
CREATE TABLE t_user_0 (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

-- 使用数据库
USE db_sharding_1;

-- 创建用户表
CREATE TABLE t_user_1 (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

-- 使用数据库
USE db_sharding_0;

-- 创建订单表
CREATE TABLE t_order_0 (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_name VARCHAR(255)
);

-- 使用数据库
USE db_sharding_1;

-- 创建订单表
CREATE TABLE t_order_1 (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_name VARCHAR(255)
);

案例效果展示

以下是一个完整的ShardingJdbc查询案例的代码实现：

# 配置文件示例
spring:
  database:
    sharding:
      data-sources:
        ds_0:
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_sharding_0?serverTimezone=UTC
          username: root
          password: root
        ds_1:
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_sharding_1?serverTimezone=UTC
          username: root
          password: root
      rules:
        - sharding-rule:
            data-source-rules:
              - data-source-name: ds_0
                actual-data-source-name: ds0
              - data-source-name: ds_1
                actual-data-source-name: ds1
            table-rules:
              - table: user
                actual-tables: t_user_0, t_user_1
                database-strategy:
                  inline:
                    sharding-column: user_id
                    algorithm-expression: t_user_${user_id % 2}
              - table: order
                actual-tables: t_order_0, t_order_1
                database-strategy:
                  inline:
                    sharding-column: user_id
                    algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}
      sharding-algorithms:
        user_table_inline:
          props:
            algorithm-expression: t_user_${user_id % 2}
        order_table_inline:
          props:
            algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}

import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;

import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;

public class ShardingJdbcExample {
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public ShardingJdbcExample(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }

    public void queryUserById(int userId) {
        String sql = "SELECT * FROM user WHERE user_id = ?";
        User user = jdbcTemplate.queryForObject(sql, new Object[]{userId}, new UserRowMapper());
        System.out.println("User: " + user);
    }

    public void crossDatabaseAndTableQuery(int userId) {
        String sql = "SELECT u.name, o.order_id FROM user u JOIN order o ON u.user_id = o.user_id WHERE u.user_id = ?";
        UserAndOrder userAndOrder = jdbcTemplate.queryForObject(sql, new Object[]{userId}, new UserAndOrderRowMapper());
        System.out.println("UserAndOrder: " + userAndOrder);
    }

    private class UserRowMapper implements RowMapper<User> {
        @Override
        public User mapRow(ResultSet resultSet, int i) throws SQLException {
            User user = new User();
            user.setUserId(resultSet.getInt("user_id"));
            user.setName(resultSet.getString("name"));
            return user;
        }
    }

    private class UserAndOrderRowMapper implements RowMapper<UserAndOrder> {
        @Override
        public UserAndOrder mapRow(ResultSet resultSet, int i) throws SQLException {
            UserAndOrder userAndOrder = new UserAndOrder();
            userAndOrder.setName(resultSet.getString("name"));
            userAndOrder.setOrderId(resultSet.getInt("order_id"));
            return userAndOrder;
        }
    }

    public static class User {
        private int userId;
        private String name;

        public int getUserId() {
            return userId;
        }

        public void setUserId(int userId) {
            this.userId = userId;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "User{" +
                    "userId=" + userId +
                    ", name='" + name + '\'' +
                    '}';
        }
    }

    public static class UserAndOrder {
        private String name;
        private int orderId;

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public int getOrderId() {
            return orderId;
        }

        public void setOrderId(int orderId) {
            this.orderId = orderId;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "UserAndOrder{" +
                    "name='" + name + '\'' +
                    ", orderId=" + orderId +
                    '}';
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ShardingJdbcExample example = new ShardingJdbcExample(new JdbcTemplate());
        example.queryUserById(1001);
        example.crossDatabaseAndTableQuery(1001);
    }
}

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