Sharding-JDBC分库分表详解：从概念到配置

"4-Sharding-JDBC分库分表4.1分库分表概念" Sharding-JDBC 是一个轻量级的Java框架，用于解决大数据量场景下的数据库分库分表问题。它允许开发者在不修改现有业务代码的情况下，通过配置实现数据的分布式存储。在分库分表的概念中，主要涉及到以下几个核心点： 1. 垂直拆分：这是一种数据划分策略，根据业务逻辑将数据表进行分割。垂直拆分可以基于列进行，将不常访问或关联性弱的字段分到不同的表中，从而降低单表的数据量，提高查询效率。 2. 水平拆分：这是另一种数据划分策略，根据数据量和业务需求，将一张大表按照一定的规则分成多个具有相同逻辑结构的子表，这些子表在物理上分布在不同的数据库中。例如，订单数据可以根据主键的尾数进行拆分，如t_order_0到t_order_9。 3. 数据节点（Data Node）：数据分片的最小单位，由数据源名称和数据表组成，如ds_0.t_order_0。数据节点可以是均匀分布或自定义分布。 - 均匀分布：数据表在每个数据源内均匀分布，例如，将数据源ds_0和ds_1分别拆分为2个表，每个数据源拥有相同数量的子表。 - 自定义分布：数据表遵循特定规则分布，例如，根据user_id或order_id进行哈希计算，确定数据存储在哪个数据节点。 4. 分片策略（Sharding Strategy）：包括数据源分片策略和表分片策略。数据源分片策略决定数据分配到哪个数据库，而表分片策略则确定数据分配到哪个具体的表。两者可以使用相同的API，如inline策略，通过表达式来指定分片规则。 - 数据源分片策略（DatabaseShardingStrategy）：例如，使用user_id%2来决定数据存储在db0还是db1。 - 表分片策略（TableShardingStrategy）：如示例所示，order_id%2决定了数据存储在t_order0还是t_order1。 举例来说，如果一个数据库集群包含db0和db1两个数据源，每个数据源下有4个表t_order0到t_order3，那么数据节点的配置如下： db0 ├──t_order0 ├──t_order1 ├──t_order2 └──t_order3 db1 ├──t_order0 ├──t_order1 ├──t_order2 └──t_order3 在这种配置下，数据会根据预设的分片策略分布在各个数据节点上，有效地解决了大数据量对单个数据库的压力，提高了系统整体的读写性能和可扩展性。Sharding-JDBC 还支持多维度的分片策略组合，以及复杂的分片规则，以适应不同的业务场景。