怎么使用sharding-jdbc实现水平分表

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在mysql中新建数据库sharding_db，新增两张结构一样的表student_1和student_2。

CREATE TABLE `student_1` (`ID`  bigint(20) NOT NULL ,`NAME`  varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL ,`AGE`  int(11) NOT NULL ,`GENDER`  varchar(1) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL ,PRIMARY KEY (`ID`));

此处未指定主键自增，因为两张表的id不能重复，所以只能从后端传入id。

添加依赖

    org.springframework.boot    spring-boot-starter-jdbc    org.springframework.boot    spring-boot-starter-web    com.alibaba    druid    1.1.20    mysql    mysql-connector-java    com.baomidou    mybatis-plus-boot-starter    3.0.5    org.apache.shardingsphere    sharding-jdbc-spring-boot-starter    4.0.0-RC1    org.projectlombok    lombok    org.springframework.boot    spring-boot-test    test    junit    junit    test    org.springframework.boot    spring-boot-starter-test    test                        org.junit.vintage            junit-vintage-engine            

编写配置文件

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true# 配置Sharding-JDBC的分片策略# 配置数据源，给数据源起名g1,g2...此处可配置多数据源spring.shardingsphere.datasource.names=g1# 配置数据源具体内容:连接池，驱动,地址，用户名，密码# 由于上面配置数据源只有g1因此下面只配置g1.type,g1.driver-class-name,g1.url,g1.username,g1.passwordspring.shardingsphere.datasource.g1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.shardingsphere.datasource.g1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.g1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_db?characterEncoding=utf-8&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTCspring.shardingsphere.datasource.g1.username=rootspring.shardingsphere.datasource.g1.password=123456# 配置表的分布，表的策略spring.shardingsphere.sharding.tables.student.actual-data-nodes=g1.student_$->{1..2}# 指定student表 主键gid 生成策略为 SNOWFLAKEspring.shardingsphere.sharding.tables.student.key-generator.column=idspring.shardingsphere.sharding.tables.student.key-generator.type=SNOWFLAKE# 指定分片策略 约定id值是偶数添加到student_1表，如果id是奇数添加到student_2表spring.shardingsphere.sharding.tables.student.table-strategy.inline.sharding-column=idspring.shardingsphere.sharding.tables.student.table-strategy.inline.algorithm-expression=student_$->{id % 2 + 1}# 打开sql输出日志spring.shardingsphere.props.sql.show=true

或者是yml格式

spring:  main:    allow-bean-definition-overriding: true  shardingsphere:    datasource:      g1:        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver        password: 123456        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource        url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_db?characterEncoding=utf-8&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC        username: root      names: g1    props:      sql:        show: true    sharding:      tables:        student:          actual-data-nodes: g1.student_$->{1..2}          key-generator:            column: id            type: SNOWFLAKE          table-strategy:            inline:              algorithm-expression: student_$->{id % 2 + 1}              sharding-column: id

编写实体类

@Datapublic class Student {    private Long id;    private String name;    private int age;    private String gender;}

编写mapper接口

@Repositorypublic interface StudentMapper extends BaseMapper {}

编写测试类

@SpringBootTestclass ShardingJdbcDemoApplicationTests {    @Autowired    private StudentMapper studentMapper;    @Test    public void test01() {        for (int i = 0; i < 10; i++) {            Student student = new Student();            student.setName("wuwl");            student.setAge(27);            student.setGender("男");            studentMapper.insert(student);        }    }}

执行测试

执行成功，主键通过雪花算法在后端生成，传入到数据库中，根据奇偶性进行分表。

student_1表数据：

student_2表数据：

两张表的数据分别有5条，但这只是因为雪花算法生成的id奇数偶数各5个，不是1:1的关系，需要注意。
主键生成后，根据策略插入到对应的表中，从打印出来的sql可以证明这一点。
通过mapper接口的selectById方法进行查询时，会先根据主键策略判断在哪个库，再直接去那个库根据主键查询。而如果是通过其它条件查询，或者是多个id的selectById方法查询，又是如何的呢？

@Test    public void test03() {        List list = new ArrayList<>();        list.add(1362282042768609282l);        list.add(1362282040277192705l);        List studentList = studentMapper.selectBatchIds(list);        System.out.println(studentList);    }

取了两张表的id进行查询。

执行同样的sql，在两张表中都查询一遍，再组合结果。
如果所有的id，都来自同一张表，那是否会去多个表中重复查询呢？

只执行了一遍。所以，在执行查询时，sharding会先判断是否可以确定需要的数据来自那张表，如果能，则直接去那一张表中查询数据即可，而如果不能确定，则会多个表重复查询，以确定查询结果的完整性。

到此，关于"怎么使用sharding-jdbc实现水平分表"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！