使用ShardingSphere实现数据库水平分表

发布时间: 2024-01-01 00:06:49 阅读量: 45 订阅数: 25
# 1. 引言 ## 1.1 什么是数据库水平分表 ## 1.2 ShardingSphere简介 在本章中,我们将介绍数据库水平分表的概念以及介绍ShardingSphere,一个用于实现数据库水平分表的开源框架。我们将首先了解什么是数据库水平分表,以及为什么需要进行数据分表。然后,我们将介绍ShardingSphere框架的基本概念和优势。 ## 1.1 什么是数据库水平分表 数据库水平分表是一种数据库拆分技术,用于解决单一数据库服务器的性能瓶颈和存储容量限制问题。在传统的数据库设计中,我们通常将所有数据存储在一个表中。随着数据量的增长,单个表的数据量过大会导致查询、插入和更新等操作变得缓慢。此外,当数据量超过硬盘存储容量时,我们也无法继续向表中插入数据。 数据库水平分表通过将单个表分成多个小表,每个小表存储一部分数据,从而实现数据的水平拆分。每个小表可以存储在不同的数据库服务器上,从而提高查询和插入操作的性能。此外,通过将数据分散存储,我们也可以充分利用多台服务器的存储容量,避免数据超过单个服务器的限制。 ## 1.2 ShardingSphere简介 ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件,专注于提供分片和分布式数据库解决方案。它提供了对关系型数据库的分片、分布式事务和分布式查询的支持,以及多种数据库中间件的集成和协同工作。 ShardingSphere的核心功能包括数据分片、读写分离、分布式事务和分布式查询。它支持主流的关系型数据库,如MySQL、Oracle、SQL Server等,并且提供了灵活的配置和扩展机制,可以根据具体业务需求进行定制。此外,ShardingSphere还提供了监控和性能调优功能,方便用户进行系统的监控和优化。 ShardingSphere的架构采用了分层设计,将不同功能模块进行了解耦,使得系统的扩展性和灵活性更好。它的核心模块包括Parsing、Sharding、Governance和Scaling,每个模块负责不同的功能,通过协同工作实现全面的分布式数据库解决方案。 在接下来的章节中,我们将详细介绍ShardingSphere的安装、配置和使用方法,以及数据库水平分表的设计和实现。 ## 2. ShardingSphere的安装与配置 在本章中,我们将介绍如何下载、安装和配置ShardingSphere,以便在项目中使用数据库水平分表功能。 ### 2.1 下载与安装ShardingSphere 首先,我们需要从ShardingSphere官方网站下载最新版本的ShardingSphere,支持的数据库类型有MySQL、Oracle、SQL Server等。 下载完成后,解压缩文件,并将它放置在项目的合适位置。接下来,我们需要配置ShardingSphere的依赖,可以使用Maven或者Gradle等构建工具添加以下依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>${shardingsphere.version}</version> </dependency> ``` ### 2.2 配置数据源和分片规则 一般来说,我们需要为每个分片数据库配置一个数据源,并指定与之关联的分片规则。下面是一个示例配置文件: ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds0, ds1 # 数据源名称 ds0: url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0 username: root password: 123456 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver ds1: url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1 username: root password: 123456 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver sharding: tables: ```
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一、Sharding-JDBC 与 JOOQ 的兼容性测试 - **测试项**
- 不分片时,使用默认数据源的增、删、改、查
- 分片时,使用ShardingDataSource数据源的增、删、改、查
- 分片表与不分片表的连表查询
- 分片表的分页查询
- 单路由单个字段的查询
- 全路由 count 查询
- 全路由 max 查询
- 不分片表的事务
- 分片表的事务
- 维护不分片表和分片表的表操作在同一个事务中
- **结论:** 本项目主要测试 Sharding-JDBC 与 JOOQ 的兼容性,就测试结果来看,所以测试项均兼容 ## 二、Sharding-JDBC VS JDBC 性能测试
- **压测环境:MacBook Pro,处理器:2.3GHz、双核、Intel Core i5,内存:8GB、2133MHz LPDDR3**
- **分片数量:30**
- **测试数据基数:一百万条左右**
- **压测汇总表**
- **分片:** 单库多表,通过 Sharding-JDBC 水平分表后操作
- **不分片:** 单库单表,通过 JDBC 操作
## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
该专栏主要介绍了如何利用ShardingSphere、Spring Boot2和MyBatisPlus等技术实现数据读写分离,并结合Swagger进行API文档生成与接口测试。从项目搭建与环境配置开始,逐步讲解了MyBatisPlus的基本使用、ShardingSphere的架构原理、数据分片、多数据源等内容。同时,还介绍了如何集成AOP实现动态切换、分布式事务管理、接口文档可视化、接口安全验证等功能。此外,还介绍了优化ShardingSphere性能的关键点、实现数据加密与解密、分页查询、接口性能监控以及数据缓存等实践。通过该专栏,读者能够全面了解和掌握ShardingSphere、Spring Boot2和MyBatisPlus的使用,进而在实际项目中快速构建高效、可靠的读写分离系统。
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