ShardingSphere-JDBC 分片算法详解与实战指南

ShardingSphere-JDBC 分片算法详解与实战指南

shardingsphere 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/shard/shardingsphere

分片算法概述

在分布式数据库系统中，数据分片是解决海量数据存储与查询性能问题的关键技术。ShardingSphere-JDBC 作为一款优秀的分布式数据库中间件，提供了丰富多样的内置分片算法，帮助开发者轻松应对不同业务场景下的数据分片需求。

分片算法分类

ShardingSphere-JDBC 的分片算法主要分为以下几类：

1. 自动分片算法：由系统自动管理分片逻辑，需配合 autoTables 规则使用
2. 标准分片算法：适用于单分片键场景
3. 复合分片算法：适用于多分片键组合场景
4. Hint 分片算法：通过编程方式指定分片路由
5. 自定义分片算法：满足特殊业务需求的扩展方式

自动分片算法详解

1. 取模分片算法（MOD）

适用场景：数据均匀分布，需要简单取模分片的场景

配置参数：

• sharding-count：分片数量

特点：简单高效，数据分布均匀，但扩容困难

2. 哈希取模分片算法（HASH_MOD）

适用场景：需要先对分片键进行哈希处理再取模的场景

配置参数：

• sharding-count：分片数量

特点：相比直接取模，能更好处理非数值型分片键

3. 基于分片容量的范围分片算法（VOLUME_RANGE）

适用场景：按数据量范围进行分片的场景

配置参数：

• range-lower：范围下界
• range-upper：范围上界
• sharding-volume：每个分片承载的数据量

特点：适合数据量增长可预测的场景

4. 基于分片边界的范围分片算法（BOUNDARY_RANGE）

适用场景：需要自定义分片边界的场景

配置参数：

• sharding-ranges：分片边界值，多个值用逗号分隔

特点：灵活性高，可自定义分片区间

5. 自动时间段分片算法（AUTO_INTERVAL）

适用场景：按时间自动分片的场景

配置参数：

• datetime-lower：起始时间
• datetime-upper：结束时间
• sharding-seconds：单个分片承载的时间长度（秒）

特点：适合时间序列数据，自动管理分片

标准分片算法详解

行表达式分片算法（INLINE）

适用场景：简单分片规则，使用 Groovy 表达式配置

配置参数：

• algorithm-expression：分片表达式
• allow-range-query-with-inline-sharding：是否允许范围查询

示例：

algorithm-expression: t_order_${order_id % 8}

表示订单表按 order_id 模 8 分成 8 张表

特点：配置简单，无需编码，适合规则简单的场景

时间范围分片算法（INTERVAL）

适用场景：按时间范围分片的场景

配置参数：

• datetime-pattern：时间格式
• datetime-lower：时间下限
• datetime-upper：时间上限
• sharding-suffix-pattern：分片后缀格式
• datetime-interval-amount：时间间隔量
• datetime-interval-unit：时间间隔单位

特点：专为时间序列数据设计，支持自动分片管理

复合分片算法详解

复合行表达式分片算法（COMPLEX_INLINE）

适用场景：多分片键组合场景

配置参数：

• sharding-columns：分片列（多个列用逗号分隔）
• algorithm-expression：分片表达式
• allow-range-query-with-inline-sharding：是否允许范围查询

特点：支持多字段组合分片，灵活性高

Hint 分片算法详解

Hint 行表达式分片算法（HINT_INLINE）

适用场景：需要强制路由的场景

配置参数：

• algorithm-expression：分片表达式

特点：通过编程方式指定路由，不依赖分片键

自定义分片算法

当内置算法无法满足需求时，可通过实现标准接口自定义分片逻辑。

配置参数：

• strategy：分片策略类型（STANDARD/COMPLEX/HINT）
• algorithmClassName：自定义算法类全限定名

实现要点：

1. 实现对应策略接口
2. 通过 Properties 接收配置参数
3. 实现完整的分片逻辑

最佳实践建议

1. 分片键选择：选择区分度高、查询频繁的字段
2. 分片数量：考虑未来2-3年的数据增长
3. 算法选择：
   • 均匀分布选MOD/HASH_MOD
   • 时间序列选INTERVAL/AUTO_INTERVAL
   • 复杂规则考虑自定义
4. 避免全表扫描：合理设计分片策略，减少全路由

典型配置示例

shardingAlgorithms:
  database_inline:
    type: INLINE
    props:
      algorithm-expression: ds_${user_id % 2}
  t_order_inline:
    type: INLINE
    props:
      algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
  t_account_interval:
    type: INTERVAL
    props:
      datetime-pattern: "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      datetime-lower: "2020-01-01 00:00:00"
      sharding-suffix-pattern: "yyyyMM"
      datetime-interval-amount: 1
      datetime-interval-unit: "MONTHS"

通过合理选择和配置分片算法，可以充分发挥 ShardingSphere-JDBC 的分布式能力，构建高性能、易扩展的数据库架构。

shardingsphere 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/shard/shardingsphere