基于Sharding-JDBC的分库分表实战案例分享

# 1. Sharding-JDBC简介

## 1.1 Sharding-JDBC概述
Sharding-JDBC是一款开源的分库分表中间件，它提供了数据库的水平拆分能力，能够将一个数据库按照一定的规则拆分成多个库或表，从而实现数据的分布式存储和访问。

## 1.2 Sharding-JDBC的优势
- 简化开发：通过配置文件即可实现数据的分库分表，无需修改应用代码。
- 提高性能：根据数据量和负载情况进行灵活的水平扩容和缩容，提高数据库的读写能力。
- 支持多种数据库：支持主流的关系型数据库，如MySQL，Oracle等。
- 兼容SQL语法：对外提供标准的JDBC接口，应用程序可以无缝使用SQL语法进行数据操作。

## 1.3 Sharding-JDBC的基本原理
Sharding-JDBC采用了分片策略，将数据按照一定规则分散存储在多个数据库或表中。在访问数据库时，根据分片规则，将查询请求路由到相应的数据库或表中。

## 1.4 Sharding-JDBC的适用场景
- 数据量大：当单个数据库已经无法满足业务需求时，可以通过分库分表来扩展数据存储能力。
- 访问频繁：当数据库的读写负载较高时，可以通过读写分离和分库分表来提高系统的性能和并发能力。
- 高可用性：通过复制和分布式存储，实现数据的冗余备份和故障恢复。

以上是对Sharding-JDBC的简要介绍，接下来将会介绍分库分表设计与实践。

# 2. 分库分表设计与实践

2.1 数据库水平拆分概述

2.2 分库分表方案选择

2.3 分布式主键生成方案

2.4 分布式事务处理

2.5 分库分表的数据迁移与扩容

# 3. Sharding-JDBC的集成与配置

### 3.1 Sharding-JDBC集成介绍

Sharding-JDBC是一个轻量级的Java框架，用于实现关系型数据库的分库分表功能。它通过拦截JDBC的API来实现数据的分片和路由，从而将数据存储在多个数据库或表中。

### 3.2 Sharding-JDBC配置文件详解

在使用Sharding-JDBC实现分库分表之前，我们需要进行相应的配置。下面是一个示例的配置文件(sharding-jdbc.yml)的基本结构：

# 数据源列表
dataSources:
  ds_0:
    type: Hikari
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/db_0?serverTimezone=UTC
    username: root
    password: root
  ds_1:
    type: Hikari
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/db_1?serverTimezone=UTC
    username: root
    password: root

# 分片规则
shardingRule:
  tables:
    user:
      actualDataNodes: ds_$->{0..1}.user_$->{0..1}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: user_id
          preciseAlgorithmClassName: com.example.algorithm.PreciseShardingAlgorithm
          rangeAlgorithmClassName: com.example.algorithm.RangeShardingAlgorithm
  defaultDatabaseStrategy:
    standard:
      shardingColumn: user_id
      preciseAlgorithmClassName: com.example.algorithm.PreciseDatabaseShardingAlgorithm
      rangeAlgorithmClassName: com.example.algorithm.RangeDatabaseShar