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ShardingJdbc数据分库分表查询项目实战

标签：
Java 数据库
概述

本文介绍了ShardingJdbc数据分库分表查询项目实战，涵盖环境搭建、分片策略配置、查询操作优化以及复杂查询示例。通过具体案例详细展示了如何将用户表和订单表进行分片存储并实现查询功能，帮助读者解决大数据量和高并发场景下的数据库性能瓶颈问题。

ShardingJdbc简介
ShardingJdbc基本概念

ShardingJdbc是阿里巴巴开源的一个分布式数据库中间件，它提供了数据库分片和分布式事务的功能。ShardingJdbc主要功能包括SQL解析与路由、SQL执行与数据分片、SQL结果聚合与合并等。通过ShardingJdbc，可以实现数据库表的水平分片和垂直分片，以解决传统单体数据库在大数据量、高并发场景下的性能瓶颈和容量限制问题。

ShardingJdbc应用场景

ShardingJdbc适用于以下应用场景：

  1. 大数据量场景：当单张表的数据量达到千万甚至亿级别时，传统数据库容易出现性能瓶颈，通过数据分片可以将大数据量分散到多个数据库实例中。
  2. 高并发场景：在高并发情况下，单个数据库实例可能无法承受巨大流量，通过ShardingJdbc可以将请求分散到多个实例上，提高系统的并发处理能力。
  3. 扩展性需求：随着业务发展，数据量和用户量快速增长，需要动态扩展数据库容量。ShardingJdbc能够随着业务增长，动态增加或减少数据库实例。
  4. 数据冷热分离：将高频访问的数据与低频访问的数据存储在不同的数据库中，通过数据分片达到冷热数据分离的效果，优化访问性能。
ShardingJdbc与传统数据库的区别

ShardingJdbc与传统数据库主要有以下区别：

  1. 数据存储模式：传统数据库是集中式的存储，所有数据都存在一个或几个集中式的数据库中。而在使用ShardingJdbc后，数据会被分片存储在多个数据库实例中，每个实例只保存部分数据，这被称为分布式存储。

  2. 查询方式：在传统数据库中，直接通过SQL语句查询数据库即可，而使用ShardingJdbc时，需要通过ShardingJdbc解析SQL语句，并根据分片规则将查询请求路由到相应的数据库实例上执行。之后，ShardingJdbc会将多个子查询的结果合并成最终结果返回给应用程序。

  3. 扩展性：传统数据库需要通过更换更强大的硬件或者数据库集群来实现扩展。使用ShardingJdbc后，可以通过增加数据库实例的方式实现水平扩展。
ShardingJdbc环境搭建
准备工作

为了搭建ShardingJdbc环境，你需要确保以下环境已经安装和配置好：

  • JDK 1.8及以上版本
  • MySQL数据库
  • Maven构建工具
数据库环境搭建

首先，安装数据库环境。这里假设你已经安装了MySQL数据库，接下来创建多个数据库实例以用于分片：

CREATE DATABASE shard_db0;
CREATE DATABASE shard_db1;
ShardingJdbc依赖配置

你需要在你的项目中加入ShardingJdbc的依赖。下面是在Spring Boot项目中的依赖配置示例：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Sharding-JDBC Starter -->
    <dependency>
        <groupId>com.dangdang</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.5.1</version>
    </dependency>
</dependencies>
ShardingJdbc配置文件详解

ShardingJdbc的配置文件主要位于src/main/resources/application.properties中：

# 数据源配置
spring.shardingsphere.datasource.names=db0,db1
spring.shardingsphere.datasource.db0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db0.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db0?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.db0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db0.password=root

spring.shardingsphere.datasource.db1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db1?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.db1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db1.password=root

# 分片规则配置
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.parsing-sql.hint-action=Sharding
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.key-generate-strategy.column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.key-generate-strategy.key-generator.name=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.key-generate-strategy.key-generator.type=SNOWFLAKE
ShardingJdbc数据分库分表基础
数据分库分表的必要性

数据库分库分表是为了应对大数据量、高并发场景下传统单体数据库的性能瓶颈。通过将数据分散到多个数据库实例中，可以实现数据库的水平扩展，从而提升系统的整体性能和可维护性。

具体来说，数据库分库分表可以带来以下好处：

  • 提升查询性能：通过水平分片，将大数据量分散存储，可以减少单个数据库实例的查询压力。
  • 增加系统并发能力：分库分表能够将请求分散到多个数据库实例上，提高系统的并发处理能力。
  • 便于水平扩展：随着业务的发展，可以动态增加或减少数据库实例，以适应业务变化。
ShardingJdbc的数据分片策略

ShardingJdbc提供了多种数据分片策略，下面介绍几种常见的策略：

  • 分库策略：通过分库策略将数据分布到多个不同的数据库中，例如按照用户ID的奇偶性将用户数据分到db0和db1中。
  • 分表策略：通过分表策略将单个数据库中的数据拆分成多个表，例如将订单数据拆分成order_0到order_9。
  • 复合策略：结合分库和分表策略，根据不同的条件组合将数据分片到不同的数据库和表中。

分库策略示例

假设我们要将用户表user的数据分片存储到shard_db0和shard_db1两个数据库中，可以通过以下方式配置：

spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=shard_db${0..1}.user
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.parsing-sql.hint-action=Sharding
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database_remainder
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.0=1000
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.1=1001

这里定义了两个实际数据节点shard_db0.user和shard_db1.user，并将用户ID对2取模的结果分配到不同的数据库中。

分表策略示例

假设我们要将订单表order的数据拆分成order_0到order_9十个表存储，可以通过以下方式配置：

spring.shardingsphere.sharding.tables.order.actual-data-nodes=shard_db0.order_${0..9}
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.table-strategy.standard.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.table-strategy.standard.parsing-sql.hint-action=Sharding
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=table_remainder
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.0=0
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.1=1
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.2=2
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.3=3
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.4=4
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.5=5
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.6=6
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.7=7
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.8=8
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.9=9

这里定义了十个实际数据节点order_0到order_9，并将订单ID对10取模的结果分配到不同的表中。

复合策略示例

假设我们要将用户表user的数据分片存储到两个数据库shard_db0和shard_db1中，并且每个数据库中分别有两个表user_table0和user_table1，可以通过以下方式配置：

spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=shard_db${0..1}.user_table${0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.parsing-sql.hint-action=Sharding
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database_remainder
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.standard.parsing-sql.hint-action=Sharding
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=table_remainder
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.0=1000
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.1=1001
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.0=0
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.table_remainder.props.1=1

这里定义了四个实际数据节点shard_db0.user_table0、shard_db0.user_table1、shard_db1.user_table0和shard_db1.user_table1，并分别按照用户ID的奇偶性和取模结果分配到不同的数据库和表中。

如何配置简单的分库分表规则

假设我们要将用户表user的数据分片存储到两个数据库shard_db0和shard_db1中，可以通过以下配置实现：

spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=shard_db${0..1}.user
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.parsing-sql.hint-action=Sharding
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database_remainder
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.0=1000
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.1=1001

这里定义了两个实际数据节点shard_db0.user和shard_db1.user，并将用户ID对2取模的结果分配到不同的数据库中。

ShardingJdbc查询操作实战
查询操作的基本语法

在ShardingJdbc中，查询操作的基本语法与传统SQL查询类似，只是ShardingJdbc会根据分片规则自动将查询请求路由到相应的数据库实例上执行。

下面是一个简单的查询示例：

import org.apache.shardingsphere.api.shardingsphere.ShardingSphere;
import org.apache.shardingsphere.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;

public class ShardingJdbcExample {
    public static void main(String[] args) {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        TableRuleConfiguration userTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration("user", "shard_db${0..1}.user");
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(userTableRuleConfig);

        ShardingDataSourceConfiguration shardingDataSourceConfig = new ShardingDataSourceConfiguration("jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db0", "jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db1");
        ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource(shardingDataSourceConfig, shardingRuleConfig);

        String sql = "SELECT * FROM user WHERE user_id = ?";
        try (var connection = shardingDataSource.getConnection();
             var preparedStatement = connection.prepareStatement(sql)) {
            preparedStatement.setInt(1, 1);
            var resultSet = preparedStatement.executeQuery();
            while (resultSet.next()) {
                System.out.println(resultSet.getInt("user_id"));
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
复杂查询示例

在ShardingJdbc中，复杂查询通常涉及多个分片表的联合查询。ShardingJdbc会自动解析SQL语句，并将查询请求路由到相应的数据库实例上执行。

下面是一个复杂的查询示例：

import org.apache.shardingsphere.api.shardingsphere.ShardingSphere;
import org.apache.shardingsphere.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;

public class ShardingJdbcExample {
    public static void main(String[] args) {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        TableRuleConfiguration userTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration("user", "shard_db${0..1}.user");
        TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration("order", "shard_db${0..1}.order");
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(userTableRuleConfig);
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderTableRuleConfig);

        ShardingDataSourceConfiguration shardingDataSourceConfig = new ShardingDataSourceConfiguration("jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db0", "jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db1");
        ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource(shardingDataSourceConfig, shardingRuleConfig);

        String sql = "SELECT u.user_id, o.order_id FROM user u JOIN order o ON u.user_id = o.user_id WHERE u.user_id = ?";
        try (var connection = shardingDataSource.getConnection();
             var preparedStatement = connection.prepareStatement(sql)) {
            preparedStatement.setInt(1, 1);
            var resultSet = preparedStatement.executeQuery();
            while (resultSet.next()) {
                System.out.println(resultSet.getInt("user_id") + ", " + resultSet.getInt("order_id"));
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
查询性能优化技巧

为了优化查询性能，可以采取以下几种策略：

  • 使用合适的索引：为分片字段创建合适的索引，可以显著提高查询性能。
  • 优化SQL语句：避免复杂的SQL查询，尽可能使用简单的查询语句。
  • 预编译SQL语句：使用PreparedStatement预编译SQL语句，可以提高查询效率。
  • 读写分离：将读操作和写操作分离到不同的数据库实例上，减轻写操作的压力。
ShardingJdbc项目实战案例
实战案例背景介绍

假设你正在开发一个电商平台，用户量和订单量都在快速增长。为了应对大数据量、高并发场景下传统单体数据库的性能瓶颈，决定使用ShardingJdbc进行数据库分片。下面将详细介绍如何将用户表和订单表分片存储，并进行查询操作。

项目需求分析

项目需求如下：

  • 用户表：包含用户的基本信息，包括用户ID、用户名等字段。
  • 订单表：包含订单的基本信息，包括订单ID、用户ID、订单时间等字段。
  • 查询功能：支持根据用户ID查询用户信息和订单信息。
项目实现步骤详解

数据库设计

首先设计用户表和订单表，并根据分片策略将数据分布到不同的数据库实例中。

  1. 创建用户表
CREATE TABLE user (
  user_id INT PRIMARY KEY,
  username VARCHAR(255)
);
  1. 创建订单表
CREATE TABLE order (
  order_id INT PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  order_time TIMESTAMP
);

ShardingJdbc配置

接下来配置ShardingJdbc以实现用户表和订单表的分片存储。

  1. 配置数据源

在application.properties中配置数据源：

spring.shardingsphere.datasource.names=db0,db1
spring.shardingsphere.datasource.db0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db0.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db0?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.db0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db0.password=root

spring.shardingsphere.datasource.db1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db1?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.db1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db1.password=root
  1. 配置分片规则

在application.properties中配置分片规则：

spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=shard_db${0..1}.user
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.parsing-sql.hint-action=Sharding
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database_remainder
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.0=1000
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.1=1001

spring.shardingsphere.sharding.tables.order.actual-data-nodes=shard_db${0..1}.order
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.database-strategy.standard.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.database-strategy.standard.parsing-sql.hint-action=Sharding
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database_remainder
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.0=1000
spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.database_remainder.props.1=1001

项目实现

实现用户表和订单表的分片存储，并提供查询功能。

  1. UserService.java
import org.apache.shardingsphere.api.shardingsphere.ShardingSphere;
import org.apache.shardingsphere.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;

public class UserService {
    private ShardingDataSource shardingDataSource;

    public UserService(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        this.shardingDataSource = shardingDataSource;
    }

    public User getUserById(int userId) {
        String sql = "SELECT * FROM user WHERE user_id = ?";
        try (var connection = shardingDataSource.getConnection();
             var preparedStatement = connection.prepareStatement(sql)) {
            preparedStatement.setInt(1, userId);
            var resultSet = preparedStatement.executeQuery();
            if (resultSet.next()) {
                return new User(resultSet.getInt("user_id"), resultSet.getString("username"));
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}
  1. OrderService.java
import org.apache.shardingsphere.api.shardingsphere.ShardingSphere;
import org.apache.shardingsphere.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;

public class OrderService {
    private ShardingDataSource shardingDataSource;

    public OrderService(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        this.shardingDataSource = shardingDataSource;
    }

    public List<Order> getOrdersByUserId(int userId) {
        String sql = "SELECT * FROM order WHERE user_id = ?";
        try (var connection = shardingDataSource.getConnection();
             var preparedStatement = connection.prepareStatement(sql)) {
            preparedStatement.setInt(1, userId);
            var resultSet = preparedStatement.executeQuery();
            List<Order> orders = new ArrayList<>();
            while (resultSet.next()) {
                orders.add(new Order(resultSet.getInt("order_id"), userId, resultSet.getTimestamp("order_time")));
            }
            return orders;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}
  1. UserOrderQueryService.java
import org.apache.shardingsphere.api.shardingsphere.ShardingSphere;
import org.apache.shardingsphere.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;

public class UserOrderQueryService {
    private ShardingDataSource shardingDataSource;

    public UserOrderQueryService(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        this.shardingDataSource = shardingDataSource;
    }

    public UserOrderQueryResult getUserOrderByUserId(int userId) {
        UserService userService = new UserService(shardingDataSource);
        OrderService orderService = new OrderService(shardingDataSource);
        User user = userService.getUserById(userId);
        List<Order> orders = orderService.getOrdersByUserId(userId);
        return new UserOrderQueryResult(user, orders);
    }
}
  1. UserOrderQueryResult.java
public class UserOrderQueryResult {
    private User user;
    private List<Order> orders;

    public UserOrderQueryResult(User user, List<Order> orders) {
        this.user = user;
        this.orders = orders;
    }

    public User getUser() {
        return user;
    }

    public List<Order> getOrders() {
        return orders;
    }
}

查询功能实现

实现根据用户ID查询用户信息和订单信息的功能。

  1. UserOrderQueryService.java
import org.apache.shardingsphere.api.shardingsphere.ShardingSphere;
import org.apache.shardingsphere.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;

public class UserOrderQueryService {
    private ShardingDataSource shardingDataSource;

    public UserOrderQueryService(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        this.shardingDataSource = shardingDataSource;
    }

    public UserOrderQueryResult getUserOrderByUserId(int userId) {
        UserService userService = new UserService(shardingDataSource);
        OrderService orderService = new OrderService(shardingDataSource);
        User user = userService.getUserById(userId);
        List<Order> orders = orderService.getOrdersByUserId(userId);
        return new UserOrderQueryResult(user, orders);
    }
}

项目测试及调试

测试项目是否能够正确实现分库分表功能。

  1. 测试数据插入
public class DataInsertionTest {
    private ShardingDataSource shardingDataSource;

    public DataInsertionTest(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        this.shardingDataSource = shardingDataSource;
    }

    public void insertData() {
        String sqlUser = "INSERT INTO user (user_id, username) VALUES (?, ?)";
        String sqlOrder = "INSERT INTO order (order_id, user_id, order_time) VALUES (?, ?, ?)";
        try (var connection = shardingDataSource.getConnection();
             var preparedStatementUser = connection.prepareStatement(sqlUser);
             var preparedStatementOrder = connection.prepareStatement(sqlOrder)) {
            preparedStatementUser.setInt(1, 1);
            preparedStatementUser.setString(2, "user1");
            preparedStatementUser.executeUpdate();

            preparedStatementOrder.setInt(1, 1);
            preparedStatementOrder.setInt(2, 1);
            preparedStatementOrder.setTimestamp(3, new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            preparedStatementOrder.executeUpdate();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
  1. 测试查询功能
public class QueryTest {
    private ShardingDataSource shardingDataSource;

    public QueryTest(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        this.shardingDataSource = shardingDataSource;
    }

    public void testQuery() {
        UserOrderQueryService userOrderQueryService = new UserOrderQueryService(shardingDataSource);
        UserOrderQueryResult result = userOrderQueryService.getUserOrderByUserId(1);
        System.out.println("User: " + result.getUser());
        System.out.println("Orders: " + result.getOrders());
    }
}

通过以上步骤，可以实现用户表和订单表的分片存储，并提供查询功能。在测试过程中，确保数据能够正确插入和查询，验证项目的正确性。

常见问题与解决方案
常见错误及解决方法

在使用ShardingJdbc过程中可能会遇到以下常见错误及解决方法：

  • 数据节点配置错误：请确保数据节点配置正确，包括数据库名、表名等。
  • SQL语句解析错误：请检查SQL语句是否符合ShardingJdbc的SQL解析规则。
  • 连接超时：请检查数据库连接配置是否正确，同时增加连接超时时间。
ShardingJdbc性能问题及优化方案

在使用ShardingJdbc时，可能会遇到性能问题，以下是一些优化方案：

  • 使用合适的索引：为分片字段创建合适的索引，可以显著提高查询速度。
  • 优化SQL语句：避免复杂的SQL查询，尽可能使用简单的查询语句。
  • 预编译SQL语句：使用PreparedStatement预编译SQL语句，可以提高查询效率。
  • 读写分离：将读操作和写操作分离到不同的数据库实例上，减轻写操作的压力。
ShardingJdbc与其他系统集成时的注意事项

在将ShardingJdbc与其他系统集成时，需要注意以下几点：

  • 数据一致性问题：在分片环境下，需要确保数据的一致性，可以通过分布式事务或者补偿机制来解决。
  • SQL兼容性问题：ShardingJdbc支持大部分标准的SQL语句，但某些特殊的SQL语句可能需要进行适配。
  • 监控与维护：需要定期监控ShardingJdbc的运行状态，并进行必要的维护工作，以确保系统的稳定运行。

通过以上介绍，可以了解ShardingJdbc的基本概念、环境搭建、数据分片配置、查询操作、项目实战案例及常见问题解决方法。希望这些内容对你有所帮助。

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发表于 2024.10.11 13:05， 共 183 人浏览

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