Spring-ShardingSphere-jdbc 分库 分表

本文记录了使用ShardingSphere进行分库分表的实践过程,包括配置两个数据源、启用SQL显示、定义分库与分表策略以及ID生成策略。分库策略基于book_type字段,取值0或1,对应ds0和ds1数据源。分表策略依据system_user字段,取值0-3,在ds0数据库中创建4张book_user表。详细配置代码和更多信息可在GitHub找到。

最近搞了ShardingSphere,这里做一下记录。

官网:http://shardingsphere.apache.org/index_zh.html

先确定一下版本

<dependency>
  <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
  <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>4.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.alibaba</groupId>
  <artifactId>druid</artifactId>
  <version>1.1.24</version>
</dependency>

不过这里吐槽,ShardingSphere的源码会出现不一致的情况,然后断点查问题真是不舒服。

然后给一下配置文件内容

# 配置真实数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 配置第 1 个数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/bookstore
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=root123
# 配置第 2 个数据源
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/bookstore_slave
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
<think>首先,用户的问题是:“我想使用ShardingSphere-JDBC实现按月份分库分表的配置方法 请问ShardingSphere-JDBC 按月份分库分表配置示例”。这是一个关于ShardingSphere-JDBC的具体配置问题,用户想要按月份分库分表。 根据系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 用户可见层要求: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用: - [^1] 提到了ShardingSphere-JDBC分库分表实战。 - [^2] 讨论了SpringBoot集成ShardingSphere-JDBC实现分库分表- [^3] 解释了ShardingSphere-JDBC的原理。 - [^4] 提供了基于ShardingSphere-JDBCMySQL分库分表,包括分页查询慢的解决思路。 - [^5] 展示了基于SpringBoot和ShardingSphere-jdbc5.0.0的分库分表配置,包括yml配置和代码方式。 用户的需求是“按月份分库分表”,所以我需要提供一个配置示例。基于引用[^5],它提到了使用yml配置分库分表,包括行表达式策略和自定义算法类。 关键点: - 分库分表通常基于分片键(sharding key),比如时间戳。 - 按月份分表,意味着每个月的数据存储在不同的表或库中。 - ShardingSphere支持通过行表达式(Inline)或自定义算法(Class-based)来实现。 在引用[^5]中,有示例配置: ```yaml sharding-algorithms: database-inline: type: CLASS_BASED props: strategy: STANDARD algorithmClass‐Name: cloud.cloudwings.hwq.third.common.sharding.DbStandardShardingAlgorithm ``` 这显示了自定义算法类的使用。 对于按月份分表,我可以建议使用时间戳作为分片键,并编写一个自定义的ShardingAlgorithm来实现按月份分片。 步骤: 1. **理解需求**:用户要按月份分库分表。这意味着基于日期字段(如create_time)将数据路由到不同的表或库。 2. **配置方法**: - 在yml配置文件中定义数据源、分片规则。 - 使用自定义分片算法来处理月份逻辑。 3. **示例配置**:提供一个Spring Boot的yml配置示例。 4. **自定义算法**:编写一个Java类实现ShardingSphere的接口。 5. **注意事项**:如引用[^4]提到的分页查询慢的问题,可能需要优化。 现在,构建回答结构: - **引言**:解释按月份分库分表的概念和好处。 - **配置步骤**: - 添加依赖。 - 配置数据源。 - 定义分片规则。 - 实现自定义分片算法。 - **示例代码**:提供yml配置和Java类示例。 - **注意事项**:讨论潜在问题如分布式事务、分页查询。 - **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 引用标识:在引用站内内容时添加[^1]、[^2]等。 例如,在提到ShardingSphere-JDBC介绍时引用[^1],在讨论SpringBoot集成时引用[^2]。 用户问题中没有直接引用数学表达式,所以可能不需要使用LaTeX数学格式。但如果涉及计算,比如分片算法中的表达式,可以使用行内数学格式。 例如,在描述分片逻辑时,可以用$month = extract_month(create_time)$。 现在,草拟回答: ### 回答 为了使用ShardingSphere-JDBC实现按月份分库分表,我将提供一个基于Spring Boot的配置示例。按月份分表意味着根据时间字段(如`create_time`)将数据分布到不同的表,通常用于时间序列数据管理[^1]。 #### 步骤1: 添加依赖 在`pom.xml`中添加ShardingSphere-JDBC和数据库驱动依赖。 ```xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>5.3.2</version> <!-- 使用最新版本 --> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> ``` #### 步骤2: 配置数据源和分片规则 在`application.yml`中配置。假设我们有多个库(db0, db1),每个库有按月分的表(如`order_202301`, `order_202302`)。 ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds0, ds1 ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useSSL=false username: root password: root ds1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useSSL=false username: root password: root rules: sharding: tables: order: actual-data-nodes: ds$->{0..1}.order_$->{202301..202312} # 示例范围 table-strategy: standard: sharding-column: create_time sharding-algorithm-name: table-monthly sharding-algorithms: table-monthly: type: CLASS_BASED props: strategy: STANDARD algorithmClassName: com.example.sharding.MonthShardingAlgorithm ``` #### 步骤3: 实现自定义分片算法 创建一个Java类`MonthShardingAlgorithm`实现`StandardShardingAlgorithm`接口。 ```java package com.example.sharding; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.Collection; import java.util.Properties; public class MonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<LocalDateTime> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<LocalDateTime> shardingValue) { LocalDateTime date = shardingValue.getValue(); String month = date.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM")); return "order_" + month; // 返回表名,如order_202301 } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<LocalDateTime> shardingValue) { // 实现范围查询的分片逻辑,这里简化处理 return availableTargetNames; } @Override public void init(Properties properties) { // 初始化逻辑 } @Override public Properties getProps() { return new Properties(); } @Override public void setProps(Properties properties) { // 设置属性 } } ``` #### 注意事项 - **分片键选择**:确保`create_time`字段存在,并且是时间类型。 - **分布式事务**:ShardingSphere支持分布式事务,但需要额外配置[^2]。 - **分页查询**:分页查询可能变慢,建议使用辅助存储如Elasticsearch优化[^4]。 - **动态表创建**:ShardingSphere不自动创建表,需提前建表或使用动态DDL。 #### 解释 - 在yml中,`actual-data-nodes`定义了物理表节点。 - 自定义算法根据`create_time`计算出月份,并映射到表名。 - 对于库分片,可以类似配置,使用不同算法。 §§相关问题§§ 1. 如何优化ShardingSphere-JDBC的分页查询性能? 2.分库分表场景下如何处理分布式事务? 3. ShardingSphere-JDBC支持哪些类型的分片算法? 4. 如何动态添加新的月份表? 5. 按月份分表时,如何处理历史数据的迁移? 在回答中,我引用了: - 在提到分库分表概念时,引用[^1]。 - 在讨论分布式事务时,引用[^2]。 - 在分页查询优化时,引用[^4]。 确保语言为中文。</think>### ShardingSphere-JDBC 按月份分库分表配置示例 按月份分库分表是一种常见的时间序列数据管理策略,特别适用于日志、订单等随时间增长的数据场景。ShardingSphere-JDBC 通过自定义分片算法实现这一需求,以下是基于 Spring Boot 的完整配置示例(以 MySQL 为例)。配置核心思路是使用时间字段(如 `create_time`)作为分片键,通过算法动态路由到不同月份的库或表[^1][^3]。 --- ### 步骤1: 添加 Maven 依赖 在 `pom.xml` 中添加 ShardingSphere-JDBC 和数据库驱动依赖: ```xml <dependencies> <!-- ShardingSphere-JDBC --> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>5.3.2</version> <!-- 推荐最新版本 --> </dependency> <!-- MySQL 驱动 --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.33</version> </dependency> <!-- Spring Boot Starter --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> </dependencies> ``` --- ### 步骤2: 配置 application.yml 在 `application.yml` 中定义数据源和分片规则。以下示例实现: - **分库**:两个库(`ds0`, `ds1`),按月份奇偶路由。 - **分表**:按月分表(如 `order_202301`)。 ```yaml spring: shardingsphere: # 数据源配置 datasource: names: ds0, ds1 # 逻辑数据源名 ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useSSL=false username: root password: root ds1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useSSL=false username: root password: root # 分片规则 rules: sharding: tables: order: # 逻辑表名 actual-data-nodes: ds$->{0..1}.order_$->{202301..202312} # 物理表节点范围 database-strategy: standard: sharding-column: create_time # 分片键 sharding-algorithm-name: db-monthly # 分库算法 table-strategy: standard: sharding-column: create_time sharding-algorithm-name: table-monthly # 分表算法 # 分片算法定义 sharding-algorithms: db-monthly: type: CLASS_BASED # 自定义算法类 props: strategy: STANDARD algorithmClassName: com.example.sharding.DbMonthShardingAlgorithm # 分库算法实现类 table-monthly: type: CLASS_BASED props: strategy: STANDARD algorithmClassName: com.example.sharding.TableMonthShardingAlgorithm # 分表算法实现类 # 其他配置 props: sql-show: true # 打印SQL日志 ``` --- ### 步骤3: 实现自定义分片算法 创建分片算法类,处理按月路由逻辑。ShardingSphere 通过 `StandardShardingAlgorithm` 接口实现精确分片。 #### 分库算法示例(`DbMonthShardingAlgorithm.java`) ```java package com.example.sharding; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.Collection; import java.util.Properties; public class DbMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<LocalDateTime> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<LocalDateTime> shardingValue) { // 提取月份并计算库索引(例如:月份为奇数路由到 ds0,偶数路由到 ds1) LocalDateTime createTime = shardingValue.getValue(); int month = createTime.getMonthValue(); int dbIndex = month % 2; // 简单示例:$dbIndex = \text{month} \mod 2$ return "ds" + dbIndex; // 返回数据源名,如 ds0 } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<LocalDateTime> rangeShardingValue) { // 范围查询分片逻辑(需根据业务实现) return availableTargetNames; // 简化处理:返回所有库 } @Override public void init(Properties properties) {} @Override public Properties getProps() { return new Properties(); } } ``` #### 分表算法示例(`TableMonthShardingAlgorithm.java`) ```java package com.example.sharding; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.Collection; import java.util.Properties; public class TableMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<LocalDateTime> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<LocalDateTime> shardingValue) { // 生成表后缀(格式:yyyyMM) LocalDateTime createTime = shardingValue.getValue(); String tableSuffix = createTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM")); return "order_" + tableSuffix; // 返回物理表名,如 order_202301 } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<LocalDateTime> rangeShardingValue) { // 范围查询分片逻辑(需遍历所有可能表) return availableTargetNames; } @Override public void init(Properties properties) {} @Override public Properties getProps() { return new Properties(); } } ``` --- ### 关键配置说明 1. **分片键选择**:必须使用时间类型字段(如 `create_time`),确保精确提取月份[^3]。 2. **动态表管理**: - `actual-data-nodes` 需预先定义表范围(如 `order_$->{202301..202312}`),但实际表名由算法动态生成。 - 新月份表需提前创建(可通过定时任务自动化)。 3. **算法灵活性**: - 行表达式(`INLINE`)适用于简单规则,但月份分片需自定义类(`CLASS_BASED`)[^5]。 - 分库逻辑可扩展(例如:按年份分库,月份分表)。 4. **性能优化**: - 范围查询(如 `BETWEEN`)需在算法中实现多表路由。 - 分页查询建议结合 Elasticsearch 等二级存储优化[^4]。 --- ### 注意事项 - **分布式事务**:跨库操作需启用 `XA` 或 `Seata` 事务管理器[^2]。 - **数据均衡**:如果月份数据量不均,可结合哈希算法分散热点(如 `month % 4`)。 - **历史数据迁移**:旧数据迁移需停写,通过 `INSERT INTO ... SELECT` 操作。 - **版本兼容性**:ShardingSphere 5.x+ 完全兼容 MyBatis/MyBatis-Plus[^3]。 通过此配置,插入数据时 ShardingSphere 会自动根据 `create_time` 路由到对应库表,例如: - `create_time = '2023-05-15'` → 路由到 `ds1.order_202305`(因 5 是奇数)。 - 查询时无需修改 DAO 层代码,保持 ORM 框架透明性[^2]。 ---
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