Sharding-JDBC简单实现水平分表初体验

一、介绍

sharding-jdbc是轻量级的java框架，是增强版的JDBC驱动

sharding-jdbc并不是做分库分表，是操作多个库多个表

sharding-jdbc主要两个功能：数据分片和读写分离

sharding-jdbc目的是：简化对分库分表之后的数据相关操作

参考文档：

数据源配置 :: ShardingSpherehttps://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/user-manual/shardingsphere-jdbc/yaml-config/data-source/

二、实操-使用sharding-jdbc操作水平分表

1、按照水平分表的方式，创建数据库和数据库表

1）创建数据库sharding_jdbc_user_db

2）在该数据库中创建两张表或多张表，这里分别是user_1、user_2

3）记录插入规则：根据主键id，如果主键id为偶数，将数据添加如user_1中；如果主键id为奇数，将数据添加到user_2中。

2、环境

Spring Boot、Mybatis-Plus、Sharding-JDBC、Druid连接池、Mysql

3、导入如下依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>3.4.2</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.23</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.0.0-RC1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>

4、配置sharding-jdbc分片策略

其他技术框架的配置在这里不描述，以下主要针对sharding-jdbc相关配置

这里一开始使用yml格式进行配置，建议使用properties格式配置，因为配置一旦多起来，yml很占位置。

spring:
  #sharding-jdbc分片策略
  shardingsphere:
    datasource:
      #配置数据源，给数据源起名称
      names: m1
      #配置数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_jdbc_user_db?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: root
    sharding:
      #指定user表分布情况，配置表在哪个数据库里面，表名称是什么
      tables:
        user:
          actual-data-nodes: m1.user_$->{1..2}
          #指定user表里面主键生成策略
          key-generator:
            column: uid
            type: SNOWFLAKE
          # 指定分片策略，约定uid值偶数添加到user_1表，如果cid是奇数添加到user_2，偶数添加到user_1中
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: uid
              algorithm-expression: user_$->{uid % 2 + 1}
    #打开sql输出日志
    props:
      sql:
        show: true

5、mode、mapper

@Data
@ToString
public class User {

    private Long uid;

    private String name;

    private String tellphone;


}

@Repository
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
}

6、测试

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class Test01 {

    @Resource
    private UserMapper userMapper;

    @Test
    public void add(){
        User user = new User();
        user.setName("tom");
        user.setTellphone("111");
        for(int i=0; i<6; i++){
            userMapper.insert(user);
        }
    }

}

7、执行出现如下错误

Consider renaming one of the beans or enabling overriding by setting spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

以上是数据源问题（应该是datasource bean重复存在），加上提示的配置再重试即可。

8、效果，数据根据策略进入到了对应的表中

user_1:

user_2:

文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/99681.html

Sharding-JDBC简单实现水平分表初体验

一、介绍

二、实操-使用sharding-jdbc操作水平分表

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