水平拆分

本文介绍了一种根据用户ID的最后四位数进行模运算来确定数据存储的数据库及表的方法。通过具体示例展示了如何使用SQL语句计算出用户ID对应的数据库名称和表名称,从而实现数据的有效分布。

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用户id的最后4位数:8065

确定库:
用户id的后4位数,取32的模(取模就是除以这个数后,余多少)。余下的数,是0-31之间。
这样可以表示从0-31之间,总共32个数字。用这个32个数字代表着32个库名称:order_db_0、order_db_2.........................order_db_31
SELECT MOD(8065,32) AS aa FROM dual;

确定表:
用户id的最后4位数,除以32,向下取整数。将整数除以32,得到余数,能够表示从0-31之间32个数字,表示表名称。
SELECT mod( floor(8065/32),32) AS aa FROM dual;

解决根据订单查询:
用户id和订单号的索引关系表

### MySQL 数据库水平拆分 (Sharding) 实施 #### 配置 Sharding-JDBC 和 Spring Boot 整合 为了在MySQL中实施水平拆分方案,可以借助阿里巴巴的ShardingSphere项目中的Sharding-JDBC组件来完成这一目标。通过将Sharding-JDBC集成至Spring Boot应用环境之中,可方便地设置分片策略并管理多个数据源[^1]。 ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds_0,ds_1 ds_0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_name?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: pwd ds_1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3307/db_name?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: pwd ``` #### 定义分片规则 定义合理的分片算法对于提高查询效率至关重要。当SQL语句包含分区键时,分布式数据库能迅速定位所需的数据片段位置;反之,则需遍历所有分区进行检索。因此,在设计阶段应精心挑选具有代表性的业务字段作为分区键[^2]。 ```java public class ModuloDatabaseShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) { for (String each : availableTargetNames) { if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) { return each; } } throw new UnsupportedOperationException(); } @Override public Collection<String> doInSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) { List<String> result = new LinkedList<>(); Range<Long> valueRange = rangeShardingValue.getValueRange(); for (long i = valueRange.lowerEndpoint(); i <= valueRange.upperEndpoint(); i++) { for (String each : collection) { if (each.endsWith(i % 2 + "")) { result.add(each); } } } return result.isEmpty() ? collection : result; } } ``` #### 支持多种数据库连接池和协议兼容性 值得注意的是,Sharding-JDBC不仅限于特定类型的数据库连接池,还广泛适用于各种实现了JDBC接口的标准关系型数据库管理系统,这使得开发者可以根据实际需求灵活选用最合适的工具集[^3]。 #### 架构优化与维护建议 随着时间推移和技术演进,应当定期审视现有的系统架构,评估是否有必要引入新的技术手段或者调整当前的设计模式以适应变化的工作负载特性。例如,可以通过垂直扩展增强单节点处理能力,或是进一步深化水平分割策略减少热点问题的影响范围[^4]。
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