股票系统gh_mirrors/st/stock数据库分库分表：ShardingSphere集成实践
【免费下载链接】stock stock，股票系统。使用python进行开发。 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock
一、分库分表背景与挑战
1.1 股票数据增长的痛点
股票系统（Stock System）作为金融数据处理平台，面临着三大数据挑战：
- 高频交易数据：A股市场每日产生约5000万条行情记录，包含开盘价、收盘价、最高价、最低价等18个核心字段
- 历史数据沉淀：按年度计算需存储超过150亿条历史交易记录，单表存储导致查询延迟超过3秒
- 多维度分析需求：支持按股票代码、时间周期、技术指标等多维度组合查询，传统数据库架构难以应对
1.2 分库分表必要性分析
| 数据规模 | 查询延迟 | 索引维护成本 | 扩展能力 |
|---|---|---|---|
| 单表1000万行 | <500ms | 低 | 垂直扩展有限 |
| 单表1亿行 | 2-5s | 中 | 几乎不可扩展 |
| 单表10亿行 | >10s | 高 | 完全不可扩展 |
注：测试环境为4核8G云服务器，MySQL 5.7 InnoDB引擎
二、ShardingSphere技术选型
2.1 分库分表中间件对比
| 特性 | ShardingSphere | MyCat | DRDS |
|---|---|---|---|
| 开发语言 | Java | Java | Java |
| 开源协议 | Apache 2.0 | GPL 2.0 | 商业 |
| 动态扩容 | 支持 | 有限支持 | 支持 |
| 分布式事务 | 支持 | 部分支持 | 支持 |
| 股票系统适配度 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
2.2 ShardingSphere架构优势
ShardingSphere采用无中心化架构，通过JDBC驱动层实现透明化分库分表，完美适配Python股票系统的技术栈。
三、分库分表设计方案
3.1 分片策略设计
3.1.1 水平分片规则
采用复合分片策略处理股票数据：
-
时间维度：按季度分片，格式为
stock_quote_${year}q${quarter}# 时间分片算法示例（Python伪代码） def time_based_sharding(timestamp): dt = datetime.fromtimestamp(timestamp) year = dt.year quarter = (dt.month - 1) // 3 + 1 return f"stock_quote_{year}q{quarter}" -
股票代码维度：采用哈希取模分片，将6位股票代码映射至8个表
# 股票代码分片算法 def stock_code_sharding(stock_code): # 排除前缀（如600开头为沪市，000开头为深市） code = int(stock_code[1:]) return code % 8 # 8个分片表
3.2 数据库架构设计
stock_cluster/
├── stock_meta_db # 元数据库（不分片）
│ ├── t_stock_basic # 股票基本信息表
│ └── t_sharding_rule # 分片规则配置表
├── stock_db_0 # 分片数据库0
│ ├── stock_quote_2023q1_0
│ ├── stock_quote_2023q1_1
│ ...
├── stock_db_1 # 分片数据库1
│ ├── stock_quote_2023q1_2
│ ├── stock_quote_2023q1_3
│ ...
└── stock_db_2 # 分片数据库2
├── stock_quote_2023q1_4
├── stock_quote_2023q1_5
...
四、集成实现步骤
4.1 环境准备
# 1. 安装ShardingSphere-Proxy
wget https://archive.apache.org/dist/shardingsphere/5.3.0/apache-shardingsphere-5.3.0-shardingsphere-proxy-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-shardingsphere-5.3.0-shardingsphere-proxy-bin.tar.gz
cd apache-shardingsphere-5.3.0-shardingsphere-proxy-bin
# 2. 配置MySQL驱动
cp mysql-connector-java-8.0.26.jar lib/
# 3. 启动服务
bin/start.sh 3307
4.2 分片规则配置
# config-sharding.yaml
schemaName: stock_db
dataSources:
ds_0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/stock_db_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: 123456
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
ds_1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/stock_db_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: 123456
# 其他配置同ds_0
rules:
- !SHARDING
tables:
t_stock_quote:
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_stock_quote_${2023..2025}q${1..4}_${0..7}
databaseStrategy:
standard:
shardingColumn: trade_date
shardingAlgorithmName: trade_date_db_inline
tableStrategy:
standard:
shardingColumn: stock_code
shardingAlgorithmName: stock_code_table_inline
shardingAlgorithms:
trade_date_db_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds_${trade_date.toString('yyyy') % 2}
stock_code_table_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: t_stock_quote_${trade_date.toString('yyyy')}q${(trade_date.getMonthValue()-1)/3 + 1}_${stock_code.substring(1).toInteger() % 8}
4.3 Python应用集成
# libs/common.py 数据库连接模块改造
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
class ShardingDB:
def __init__(self):
self.conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3307, # ShardingSphere Proxy端口
user='root',
password='123456',
db='stock_db',
cursorclass=DictCursor
)
def query_stock_data(self, stock_code, start_date, end_date):
"""查询指定股票的历史行情数据"""
sql = """
SELECT trade_date, open_price, close_price, high_price, low_price
FROM t_stock_quote
WHERE stock_code = %s
AND trade_date BETWEEN %s AND %s
ORDER BY trade_date ASC
"""
with self.conn.cursor() as cursor:
cursor.execute(sql, (stock_code, start_date, end_date))
return cursor.fetchall()
# 使用示例
db = ShardingDB()
data = db.query_stock_data('600000', '2023-01-01', '2023-12-31')
五、性能测试与优化
5.1 分库分表前后性能对比
5.2 索引优化策略
- 全局二级索引实现：
CREATE TABLE t_stock_quote_idx (
stock_code VARCHAR(10) NOT NULL,
trade_date DATE NOT NULL,
actual_table VARCHAR(32) NOT NULL,
PRIMARY KEY (stock_code, trade_date)
);
- 强制路由查询优化：
# jobs/daily_job.py 优化示例
def get_latest_quote(stock_code):
# 直接路由到最新季度表
current_quarter = (datetime.now().month - 1) // 3 + 1
current_year = datetime.now().year
table_name = f"t_stock_quote_{current_year}q{current_quarter}_{int(stock_code[1:]) % 8}"
sql = f"SELECT * FROM {table_name} WHERE stock_code = %s ORDER BY trade_date DESC LIMIT 1"
# 执行强制路由查询...
六、生产环境部署方案
6.1 高可用架构设计
6.2 监控告警配置
# 监控规则配置 prometheus.yml
scrape_configs:
- job_name: 'shardingsphere'
metrics_path: '/metrics'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080', 'localhost:8081']
关键监控指标：
shardingsphere_proxy_sql_execute_count：SQL执行次数shardingsphere_proxy_sql_execute_latency_millis：SQL执行延迟shardingsphere_proxy_database_connections：数据库连接数
七、常见问题解决方案
7.1 跨分片聚合查询
问题：计算某行业指数需要跨多个分片表聚合数据
解决方案：使用ShardingSphere的分布式聚合功能
SELECT
AVG(close_price) as industry_avg,
COUNT(*) as total_records
FROM t_stock_quote
WHERE industry_code = 'BK0473'
AND trade_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY trade_date
7.2 数据迁移方案
使用ShardingSphere Migration工具：
# 数据迁移命令
migrate up \
--source-jdbc-url jdbc:mysql://old-mysql:3306/stock_db \
--source-username root \
--source-password 123456 \
--target-jdbc-url jdbc:mysql://sharding-proxy:3307/stock_db \
--target-username root \
--target-password 123456
八、未来扩展规划
- 弹性伸缩：实现按季度自动扩容新分片
- 冷热数据分离：历史数据自动归档至低成本存储
- 读写分离：结合ShardingSphere读写分离功能优化查询性能
- 多维度分片：引入股票板块维度进一步优化分片策略
项目完整代码示例：https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock
附录：关键配置文件清单
-
ShardingSphere Proxy配置
- server.yaml：基础配置
- config-sharding.yaml：分片规则配置
- config-encrypt.yaml：数据加密配置
-
Python应用配置
- libs/common.py：数据库连接模块
- jobs/18h_daily_job.py：数据同步任务
- web/dataTableHandler.py：查询接口实现
-
监控告警配置
- prometheus.yml：指标采集配置
- grafana-dashboard.json：可视化面板配置
【免费下载链接】stock stock，股票系统。使用python进行开发。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock
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