Sharding-JDBC 快速入门

需求说明

本章节使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验Sharding-JDBC的使用方法。

人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这两张表是订单表拆分后的表，通过Sharding-Jdbc向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的进入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Sharding-Jdbc 查询数据，根据 SQL语句的内容从t_order_1或t_order_2查询数据。

环境搭建

环境说明

• 操作系统：Win10
• 数据库：MySQL-5.7.25
• JDK：64位 jdk1.8.0_201
• 应用框架：spring-boot-2.1.3.RELEASE，Mybatis3.5.0
• Sharding-JDBC：sharding-jdbc-spring-boot-starter-4.0.0-RC1

创建数据库 

创建订单库order_db

CREATE DATABASE `order_db` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

在order_db中创建t_order_1、t_order_2表

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1`;
CREATE TABLE `t_order_1` (
`order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',
`price` decimal(10, 2) NOT NULL COMMENT '订单价格',
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',
`status` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '订单状态',
PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;


DROP TABLE IF EXISTS `t_order_2`;
CREATE TABLE `t_order_2` (
`order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',
`price` decimal(10, 2) NOT NULL COMMENT '订单价格',
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',
`status` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '订单状态',
PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

引入maven依赖

引入 sharding-jdbc和SpringBoot整合的Jar包： 

<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.mybatis</groupId>
    <artifactId>mybatis</artifactId>
    <version>3.4.6</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.16</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.47</version>
</dependency>

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

编写程序

分片规则配置

分片规则配置是sharding-jdbc进行对分库分表操作的重要依据，配置内容包括：数据源、主键生成策略、分片策略等。

在application.properties中配置 

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true

#sharding-jdbc分片规则配置
#数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=m1
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123456

# 指定t_order表的数据分布情况，配置数据节点 m1.t_order_1,m1.t_order_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=m1.t_order_$->{1..2}

# 指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_$->{order_id % 2 + 1}

# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

1. 首先定义数据源m1，并对m1进行实际的参数配置。
2. 指定t_order表的数据分布情况，他分布在m1.t_order_1，m1.t_order_2
3. 指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE，SNOWFLAKE是一种分布式自增算法，保证id全局唯一
4. 定义t_order分片策略，order_id为偶数的数据落在t_order_1，为奇数的落在t_order_2，分表策略的表达式为t_order_$->{order_id % 2 + 1} 

数据操作

package com.example.demo.dao;

import org.apache.ibatis.annotations.Insert;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * Created by Administrator.
 */
@Mapper
@Component
public interface OrderDao {

    /**
     * 插入订单
     *
     * @param price
     * @param userId
     * @param status
     * @return
     */
    @Insert("insert into t_order(price,user_id,status)values(#{price},#{userId},#{status})")
    int insertOrder(@Param("price") BigDecimal price, @Param("userId") Long userId, @Param("status") String status);

    /**
     * 根据id列表查询订单
     *
     * @param orderIds
     * @return
     */
    @Select("<script>" +
            "select" +
            " * " +
            " from t_order t " +
            " where t.order_id in " +
            " <foreach collection='orderIds' open='(' separator=',' close=')' item='id'>" +
            " #{id} " +
            " </foreach>" +
            "</script>")
    List<Map> selectOrderbyIds(@Param("orderIds") List<Long> orderIds);
}

测试

package com.example.demo.dao;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@SpringBootTest
public class OrderDaoTest {
    @Autowired
    private OrderDao orderDao;

    @Test
    public void testInsertOrder() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i + 1) * 5), 1L, "WAIT_PAY");
        }
    }

    @Test
    public void testSelectOrderbyIds() {
        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        ids.add(481164813670547456L);
        ids.add(481164813368557569L);

        List<Map> maps = orderDao.selectOrderbyIds(ids);
        System.out.println(maps);
    }
}

执行testInsertOrder：

通过日志可以发现order_id为奇数的被插入到t_order_2表，为偶数的被插入到t_order_1表，达到预期目标。

执行testSelectOrderbyIds：

通过日志可以发现，根据传入order_id的奇偶不同，sharding-jdbc分别去不同的表检索数据，达到预期目标