基于smilehappiness-framework-base，快速集成ShardingSphere JDBC

1 前言

为什么使用分库分表？随着业务量的增加，单表的数据量非常庞大，查询性能会变得非常差，速度非常慢，分库分表可以很友好的解决这个问题。

数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。

2 分库分表

分库分表的目的是为了解决单表数据量过大的问题，将数据分散到不同的库的不同的表中，从而提高查询效率。当然啦，分库还可以很好的配合读写分离使用，进一步提高系统的性能。

2.1 什么是分库分表

分库分表，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。根据目前社区活跃度，本项目采用
shardingsphere-jdbc 进行分库分表，可以很好的兼容SpringBoot。

使用的组件版本： shardingsphere-jdbc使用的是5.2.1版本，动态数据源使用的是4.2.0版本

• ShardingSphere
  JDBC（前身称为Sharding-JDBC）并不是包含多个独立组件，而是一个统一的数据库访问层解决方案的组成部分。它是一个轻量级的Java框架，通过提供一套完整的JDBC驱动的方式来透明化分库分表操作，使得用户能够像操作单个数据库一样操作分布式的数据库集群。
• Sharding-JDBC：最初是指的一个专注于在Java应用中进行数据库分片（sharding）的轻量级框架，通过JDBC驱动扩展的方式实现在应用端的数据库水平扩展能力。

ShardingSphere JDBC：随着项目发展，该项目被纳入到了更广泛的Apache ShardingSphere项目之下，并正式更名为“ShardingSphere
JDBC”，其不仅保留了原有的数据库分片功能，还可能增加了更多如分布式事务、数据治理等企业级特性，成为了Apache
ShardingSphere项目中针对Java应用环境下的一个模块。
所以，现在大家所说的“ShardingSphere JDBC”就是以前“Sharding-JDBC”的延续和发展，具备更强大的功能和更完善的设计。

2.2 垂直分库

垂直分库是指将表中的数据按照一定的规则，将数据分散到不同的库中，通常是按照业务功能划分到不同的数据库中，比如，将用户数据、订单数据、商品数据分别存储到不同的数据库中。

2.3 水平分表

水平分表是指将表中的数据按照一定的规则，将数据分散到表结构相同的，数据量相似的不同的表中。

3 如何集成使用分库分表

3.1 添加maven依赖

在需要使用分库分表的项目中，添加如下依赖：

<parent><groupId>cn.smilehappiness</groupId><artifactId>smilehappiness-framework-base</artifactId><version>3.0.3-RELEASE</version>
</parent>

<dependency><groupId>cn.smilehappiness</groupId><artifactId>smilehappiness-shardingjdbc</artifactId>
</dependency>

3.2 添加 shardingSphere 数据源

为需要使用分库分表的mapper类打上 @DS(“shardingSphere”) 注解添加指定数据源，示例如下：

@DS("shardingSphere")
@Repository
public interface TShardingTestModeMapper extends BaseMapper<TShardingTestMod> {
}

3.2 添加 sharding jdbc 配置

注：查询分表的数据时，需要包含分表的分片键，比如使用biz_id分表，查询数据时，where条件中，需要包含biz_id这个字段，否则将会查询所有的表数据。

3.2.1 分表配置示例

spring:shardingsphere:mode:type: Standaloneprops:sql-show: truedatasource:common:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Drivernames: creditcredit:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcejdbc-url: jdbc:mysql://ip:port/xxx?characterEncoding=utf8&connectTimeout=10000&socketTimeout=30000&autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=trueusername: adminpassword: 666rules:sharding:tables:bpm_process_data_record:actual-data-nodes: credit.bpm_process_data_record_$->{0..19}# 分库策略databaseStrategy:none:# 分表策略table-strategy:standard:sharding-column: biz_idsharding-algorithm-name: bpm-process-data-record-inlinebpm_process_record:actual-data-nodes: credit.bpm_process_record_$->{0..9}table-strategy:standard:sharding-column: biz_idsharding-algorithm-name: bpm-process-record-inlinesharding-algorithms:bpm-process-data-record-inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: bpm_process_data_record_$->{Long.parseLong(biz_id) % 20}bpm-process-record-inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: bpm_process_record_$->{Long.parseLong(biz_id) % 10}

3.2.2 分库且分表配置示例

spring:shardingsphere:mode:type: Standaloneprops:sql-show: truedatasource:common:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Drivernames: db0,db1,db2db0:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcejdbc-url: jdbc:mysql://local-mysql.xxx.com:3306/db0?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=trueusername: javapassword: AtOd5SYDRapIOU2O!NyjL!cMK90db1:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcejdbc-url: jdbc:mysql://local-mysql.xxx.com:3306/db1?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=trueusername: javapassword: AtOd5SYDRapIOU2O!NyjL!cMK90db2:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcejdbc-url: jdbc:mysql://local-mysql.xxx.com:3306/db2?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=trueusername: javapassword: AtOd5SYDRapIOU2O!NyjL!cMK90rules:sharding:tables:t_sharding_test_mod:actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_sharding_test_mod_$->{0..2}database-strategy:standard:sharding-column: idsharding-algorithm-name: database-inlinetable-strategy:standard:sharding-column: user_idsharding-algorithm-name: table-inlinet_sharding_time_range:#如果多种时间区间组合，可以使用如下配置方式#actual-data-nodes: db2.t_sharding_time_range_$->{2023}_$->{12},db2.t_sharding_time_range_$->{2024..2025}_$->{(1..12).collect{t ->t.toString().padLeft(2,'0')}}actual-data-nodes: db2.t_sharding_time_range_$->{2024..2025}_$->{(1..12).collect{t ->t.toString().padLeft(2,'0')}}table-strategy:standard:sharding-column: created_timesharding-algorithm-name: time-inlinesharding-algorithms:database-inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: db$->{id % 2}table-inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: t_sharding_test_mod_$->{user_id % 3}time-inline:type: INTERVALprops:datetime-pattern: "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"sharding-suffix-pattern: "yyyy_MM"datetime-lower: "2024-01-01 00:00:00"datetime-upper: "2099-12-30 00:00:00"datetime-interval-amount: 1datetime-interval-unit: MONTHS