oracle分库分表工具推荐（分库分表利器之Sharding）

Sharding-JDBC 最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为 ShardingSphere，2020年4⽉16⽇正式成为 Apache 软件基⾦会的顶级项⽬。

随着版本的不断更迭 ShardingSphere 的核心功能也变得多元化起来。如图7-1，ShardingSphere生态包含三款开源分布式数据库中间件解决方案，Sharding-jdbc、Sharding-Proxy、Sharding-Sidecar。

图7-1

Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于提供可插拔架构，项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进行扩展。 目前，数据分片、读写分离、数据加密、影子库压测等功能，以及对 MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的支持，均通过插件的方式织入项目。 开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。Apache ShardingSphere 目前已提供数十个 SPI 作为系统的扩展点，而且仍在不断增加中。

如图7-2，是Sharding-Sphere的整体架构。

图7-2

Sharding-JDBC是比较常用的一个组件，它定位的是一个增强版的JDBC驱动，简单来说就是在应用端来完成数据库分库分表相关的路由和分片操作，也是我们本阶段重点去分析的组件。

我们在项目内引入Sharding-JDBC的依赖，我们的业务代码在操作数据库的时候，就会通过Sharding-JDBC的代码连接到数据库。也就是分库分表的一些核心动作，比如SQL解析，路由，执行，结果处理，都是由它来完成的，它工作在客户端。

图7-3

Sharding-Proxy有点类似于Mycat，它是提供了数据库层面的代理，什么意思呢？简单来说，以前我们的应用是直连数据库，引入了Sharding-Proxy之后，我们的应用是直连Sharding-Proxy，然后Sharding-Proxy通过处理之后再转发到mysql中。

这种方式的好处在于，用户不需要感知到分库分表的存在，相当于正常访问mysql。目前Sharding-Proxy支持Mysql和PostgreSQL两种数据库协议，如图7-4所示。

图7-4

看到Sidecar，大家应该就能想到服务网格架构，它主要定位于 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。目前Sharding-Sidecar还处于开发阶段未发布。

Sharding-JDBC是对原有JDBC驱动的增强，在分库分表的场景中，为应用提供了如图7-5所示的功能。

图7-5

如图7-6所示，Java应用程序通过Sharding-JDBC驱动访问数据库，而在Sharding-JDBC中，它会根据相关配置完成分库分表路由、分布式事务等功能，所以我们可以认为它是对JDBC驱动的增强。

Registry Center表示注册中心，用来实现集中化分片配置规则管理、动态配置、以及数据源等信息。

![](https://mic-blob-bucket.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/202110202033009.png" alt="ShardingSphere-JDBC Architecture)

图7-6

为了让大家更好的理解Shading-JDBC，我们通过一个案例来简单认识一下Sharding-JDBC。‘

https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/quick-start/shardingsphere-jdbc-quick-start/

为了更直观的理解Sharding-JDBC，下面通过一个原生的案例进行演示。

图7-7

图7-8表示整体项目结构。

引入Maven依赖

<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId> <version>5.0.0-alpha</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> <version>3.4.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency>

Order

定义Order表的实体对象。

@Data public class Order implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 661434701950670670L; private long orderId; private int userId; private long addressId; private String status; }

OrderReporitoryImpl

定义数据库操作层

public interface OrderRepository { void createTableIfNotExists() throws SQLException; Long insert(final Order order) throws SQLException; } public class OrderRepositoryImpl implements OrderRepository { private final DataSource dataSource; public OrderRepositoryImpl(final dataSource DataSource) { this.dataSource = dataSource; } @Override public void createTableIfNotExists() throws SQLException { String sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_order (order_id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_id INT NOT NULL, address_id BIGINT NOT NULL, status VARCHAR(50), PRIMARY KEY (order_id))"; try (Connection connection = dataSource.getConnection(); Statement statement = connection.createStatement()) { statement.executeUpdate(sql); } } @Override public Long insert(final Order order) throws SQLException { String sql = "INSERT INTO t_order (user_id, address_id, status) VALUES (?, ?, ?)"; try (Connection connection = dataSource.getConnection(); PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS)) { preparedStatement.setInt(1, order.getUserId()); preparedStatement.setLong(2, order.getAddressId()); preparedStatement.setString(3, order.getStatus()); preparedStatement.executeUpdate(); try (ResultSet resultSet = preparedStatement.getGeneratedKeys()) { if (resultSet.next()) { order.setOrderId(resultSet.getLong(1)); } } } return order.getOrderId(); } }

OrderServiceImpl

定义数据库访问层

public interface ExampleService { /** * 初始化表结构 * * @throws SQLException SQL exception */ void initEnvironment() throws SQLException; /** * 执行成功 * * @throws SQLException SQL exception */ void processSuccess() throws SQLException; } public class OrderServiceImpl implements ExampleService { private final OrderRepository orderRepository; Random random=new Random(); public OrderServiceImpl(final DataSource dataSource) { orderRepository=new OrderRepositoryImpl(dataSource); } @Override public void initEnvironment() throws SQLException { orderRepository.createTableIfNotExists(); } @Override public void processSuccess() throws SQLException { System.out.println("-------------- Process Success Begin ---------------"); List<Long> orderIds = insertData(); System.out.println("-------------- Process Success Finish --------------"); } private List<Long> insertData() throws SQLException { System.out.println("---------------------------- Insert Data ----------------------------"); List<Long> result = new ArrayList<>(10); for (int i = 1; i <= 10; i ) { Order order = insertOrder(i); result.add(order.getOrderId()); } return result; } private Order insertOrder(final int i) throws SQLException { Order order = new Order(); order.setUserId(random.nextInt(10000)); order.setAddressId(i); order.setStatus("INSERT_TEST"); orderRepository.insert(order); return order; } }

DataSourceUtil

public class DataSourceUtil { private static final String HOST = "192.168.221.128"; private static final int PORT = 3306; private static final String USER_NAME = "root"; private static final String PASSWORD = "123456"; public static DataSource createDataSource(final String dataSourceName) { HikariDataSource result = new HikariDataSource(); result.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver"); result.setJdbcUrl(String.format("jdbc:mysql://%s:%s/%s?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8", HOST, PORT, dataSourceName)); result.setUsername(USER_NAME); result.setPassword(PASSWORD); return result; } }

Sharding-JDBC分片规则配置

public class ShardingDatabasesAndTableConfiguration { //创建两个数据源 private static Map<String,DataSource> createDataSourceMap(){ Map<String, DataSource> dataSourceMap=new HashMap<>(); dataSourceMap.put("ds0",DataSourceUtil.createDataSource("shard01")); dataSourceMap.put("ds1",DataSourceUtil.createDataSource("shard02")); return dataSourceMap; } private static ShardingRuleConfiguration createShardingRuleConfiguration(){ ShardingRuleConfiguration configuration=new ShardingRuleConfiguration(); configuration.getTables().add(getOrderTableRuleConfiguration()); // configuration.getBindingTableGroups().add("t_order,t_order_item"); // // /** * 设置数据库的分片规则 * inline表示行表达式分片算法，它使用groovy的表达式，支持单分片键，比如 t_user_$->{uid%8} 表示t_user表根据u_id%8分成8张表 */ configuration.setDefaultDatabaseShardingStrategy( new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id","inline")); /** * 设置表的分片规则 */ configuration.setDefaultTableShardingStrategy(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id","order_inline")); Properties props=new Properties(); props.setProperty("algorithm-expression","ds${user_id%2}"); //表示根据user_id取模得到目标表 /** * 定义具体的分片规则算法，用于提供分库分表的算法规则 */ configuration.getShardingAlgorithms().put("inline",new ShardingSphereAlgorithmConfiguration("INLINE",props)); Properties properties=new Properties(); properties.setProperty("algorithm-expression","t_order_${order_id%2}"); configuration.getShardingAlgorithms().put("order_inline",new ShardingSphereAlgorithmConfiguration("INLINE",properties)); configuration.getKeyGenerators().put("snowflake",new ShardingSphereAlgorithmConfiguration("SNOWFLAKE",getProperties())); return configuration; } private static Properties getProperties(){ Properties properties=new Properties(); properties.setProperty("worker-id","123"); return properties; } //创建订单表的分片规则 private static ShardingTableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration(){ ShardingTableRuleConfiguration tableRule=new ShardingTableRuleConfiguration("t_order","ds${0..1}.t_order_${0..1}"); tableRule.setKeyGenerateStrategy(new KeyGenerateStrategyConfiguration("order_id","snowflake")); return tableRule; } public static DataSource getDataSource() throws SQLException { return ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), Collections.singleton(createShardingRuleConfiguration()),new Properties()); } }

Main方法测试

public class ExampleMain { public static void main(String[] args) throws SQLException { DataSource dataSource=ShardingDatabasesAndTableConfiguration.getDataSource(); ExampleService exampleService=new OrderServiceImpl(dataSource); exampleService.initEnvironment(); exampleService.processSuccess(); } }

Sharding-JDBC使用总结

从上述的案例来看，Sharding-JDBC相当于通过配置化的方式帮我们提供了分片规则的配置，但是基于原生的使用方式，配置起来比较复杂，我们可以直接集成到Spring-Boot中，使用起来会比较简洁。

Spring Boot集成Sharding-JDBC分片实战

下面给大家演示一下在springboot应用中集成mybatis的情况下，如何实现分库分表的配置。

项目代码参考： sharding-jdbc-spring-boot-example，项目结构如图7-8所示。

图7-8

其中，MybatisPlusGeneratorConfig，用来生成t_order表的dal、service、controller代码，由于代码是基于mybatis-plus生成，这里就不做过多描述了

引入pom依赖

<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.4.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId> <version>3.4.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.12</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>5.0.0-alpha</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> <version>3.4.2</version> </dependency></dependencies>

application.properties配置

#配置数据源名称spring.shardingsphere.datasource.names=ds-0,ds-1spring.shardingsphere.datasource.common.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcespring.shardingsphere.datasource.common.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver# 分别配置多个数据源的详细信息spring.shardingsphere.datasource.ds-0.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds-0.password=123456spring.shardingsphere.datasource.ds-0.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.221.128:3306/shard01?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8spring.shardingsphere.datasource.ds-1.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds-1.password=123456spring.shardingsphere.datasource.ds-1.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.221.128:3306/shard02?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8# 配置数据库的分库策略，其中database-inline会在后面声明spring.shardingsphere.rules.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-column=user_idspring.shardingsphere.rules.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database-inline# 配置t_order表的分表策略，其中t-order-inline会在后面声明# 行表达式标识符可以使用 ${...} 或 $->{...}，但前者与 Spring 本身的属性文件占位符冲突，因此在 Spring 环境中使用行表达式标识符建议使用 $->{...}spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds-$->{0..1}.t_order_$->{0..1}spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=order_idspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=t-order-inline# 配置order_id采用雪花算法生成全局id策略spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.key-generate-strategy.column=order_idspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.key-generate-strategy.key-generator-name=snowflake# 配置具体的分库分表规则spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-inline.type=INLINEspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-inline.props.algorithm-expression=ds-$->{user_id % 2}spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-inline.type=INLINEspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-inline.props.algorithm-expression=t_order_$->{order_id % 2}spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-item-inline.type=INLINEspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-item-inline.props.algorithm-expression=t_order_item_$->{order_id % 2}# 配置雪花算法spring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.snowflake.type=SNOWFLAKEspring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.snowflake.props.worker-id=123

增加逻辑代码

TOrderMapper

@Update("CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_order (order_id BIGINT AUTO_INCREMENT, user_id INT NOT NULL, address_id BIGINT NOT NULL, status VARCHAR(50), PRIMARY KEY (order_id))")void createTableIfNotExists();

TOrderServiceImpl

@Servicepublic class TOrderServiceImpl extends ServiceImpl<TOrderMapper, TOrder> implements ITOrderService { @Autowired TOrderMapper orderMapper; Random random=new Random(); @Override public void initEnvironment() throws SQLException { orderMapper.createTableIfNotExists(); } @Override public void processSuccess() throws SQLException { System.out.println("-------------- Process Success Begin ---------------"); List<Long> orderIds = insertData(); System.out.println("-------------- Process Success Finish --------------"); } private List<Long> insertData() throws SQLException { System.out.println("---------------------------- Insert Data ----------------------------"); List<Long> result = new ArrayList<>(10); for (int i = 1; i <= 10; i ) { TOrder order = new TOrder(); order.setUserId(random.nextInt(10000)); order.setAddressId(i); order.setStatus("INSERT_TEST"); orderMapper.insert(order); result.add(order.getOrderId()); } return result; }}

TOrderController

提供测试接口。

@RestController@RequestMapping("/t-order")public class TOrderController { @Autowired ITOrderService orderService; @GetMapping public void init() throws SQLException { orderService.initEnvironment(); orderService.processSuccess(); }}

Sharding-JDBC的相关概念说明

前面我们通过两种方式演示了Sharding-JDBC的分库分表功能的用法，其实，从这个层面来说，Sharding-JDBC相当于增强了JDBC驱动的功能，使得开发者只需要通过配置就可以轻松完成分库分表功能的实现。

在Sharding-JDBC中，有一些表的概念，需要给大家普及一下，逻辑表、真实表、分片键、数据节点、动态表、广播表、绑定表。

逻辑表

逻辑表可以理解为数据库中的视图，是一张虚拟表。可以映射到一张物理表，也可以由多张物理表组成，这些物理表可以来自于不同的数据源。对于mysql, Hbase和ES，要组成一张逻辑表，只需要他们有相同含义的key即可。这个key在mysql中是主键，Hbase中是生成rowkey用的值，是ES中的key。

在前面的分库分表规则配置中，就有用到t_order这个逻辑表的定义，当我们针对t_order表操作时，会根据分片规则映射到实际的物理表进行相关事务操作，如图7-9所示，逻辑表会在SQL解析和路由时被替换成真实的表名。

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds-$->{0..1}.t_order_$->{0..1}

图7-9

广播表

广播表也叫全局表，也就是它会存在于多个库中冗余，避免跨库查询问题。

比如省份、字典等一些基础数据，为了避免分库分表后关联表查询这些基础数据存在跨库问题，所以可以把这些数据同步给每一个数据库节点，这个就叫广播表，如图7-10所示。

图7-10

在Sharding-JDBC中，配置方式如下

# 广播表, 其主节点是ds0spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=t_configspring.shardingsphere.sharding.tables.t_config.actual-data-nodes=ds$->{0}.t_config

绑定表

我们有些表的数据是存在逻辑的主外键关系的，比如订单表order_info，存的是汇总的商品数，商品金额；订单明细表order_detail，是每个商品的价格，个数等等。或者叫做从属关系，父表和子表的关系。他们之间会经常有关联查询的操作，如果父表的数据和子表的数据分别存储在不同的数据库，跨库关联查询也比较麻烦。所以我们能不能把父表和数据和从属于父表的数据落到一个节点上呢？

比如order_id=1001的数据在node1，它所有的明细数据也放到node1；order_id=1002的数据在node2，它所有的明细数据都放到node2，这样在关联查询的时候依然是在一个数据库，如图7-11所示

图7-11

# 绑定表规则，多组绑定规则使用数组形式配置spring.shardingsphere.rules.sharding.binding-tables=t_order,t_order_item

如果存在多个绑定表规则，可以用数组的方式声明

spring.shardingsphere.rules.sharding.binding-tables[0]= # 绑定表规则列表spring.shardingsphere.rules.sharding.binding-tables[1]= # 绑定表规则列表spring.shardingsphere.rules.sharding.binding-tables[x]= # 绑定表规则列表

Sharding-JDBC中的分片策略

Sharding-JDBC内置了很多常用的分片策略，这些算法主要针对两个维度

• 数据源分片
• 数据表分片

Sharding-JDBC的分片策略包含了分片键和分片算法；

• 分片键，用于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段。例：将订单表中的订单主键的尾数取模分片，则订单主键为分片字段。 SQL中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差。 除了对单分片字段的支持，ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片。
• 分片算法，就是用来实现分片的计算规则。

Sharding-JDBC提供内置了多种分片算法，包含四种类型分别是

• 自动分片算法
• 标准分片算法
• 复合分片算法
• Hinit分片算法

自动分片算法

自动分片算法，就是根据我们配置的算法表达式完成数据的自动分发功能，在Sharding-JDBC中提供了五种自动分片算法

• 取模分片算法
• 哈希取模分片算法
• 基于分片容量的范围分片算法
• 基于分片边界的范围分片算法
• 自动时间段分片算法

取模分片算法

最基础的取模算法，它会根据分片字段的值和sharding-count进行取模运算，得到一个结果。

ModShardingAlgorithm

# database-mod是自定义字符串名字spring.shardingsphere.rules.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database-mod# MOD表示取模算法类型spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-mod.type=MOD# 表示分片数量spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-mod.props.sharding-count=2

哈希取模分片算法

和取模算法相同，唯一的区别是针对分片键得到哈希值之后再取模

HashModShardingAlgorithm

# database-mod是自定义字符串名字spring.shardingsphere.rules.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=database-hash-modspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-hash-mod.type=HASH_MODspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-hash-mod.props.sharding-count=2

分片容量范围

分片容量范围，简单理解就是按照某个字段的数值范围进行分片，比如存在下面这样一个需求，怎么配置呢？

(0~199)保存到表0[200~399]保存到表1[400~599)保存到表2

参考7.2.3章节中的方式，构建一个t_order_colume_range表，使用mybatis-plus生成相关代码，如图7-12所示

图7-12

添加如下配置，通过spring.profiles.active=volumn-range来激活不同的配置信息。

server.port=8080spring.mvc.view.prefix=classpath:/templates/spring.mvc.view.suffix=.htmlspring.shardingsphere.datasource.names=ds-0spring.shardingsphere.datasource.common.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcespring.shardingsphere.datasource.common.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds-0.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds-0.password=123456spring.shardingsphere.datasource.ds-0.jdbc-url=jdbc:mysql://192.168.221.128:3306/shard01?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.actual-data-nodes=ds-0.t_order_volume_range_$->{0..2}spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.table-strategy.standard.sharding-column=user_idspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=t-order-volume-rangespring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.key-generate-strategy.column=order_idspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.key-generate-strategy.key-generator-name=snowflakespring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-volume-range.type=VOLUME_RANGE#最小的范围，0-200spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-volume-range.props.range-lower=200#最大的范围，600 ，如果超过600，会报错spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-volume-range.props.range-upper=600# 表示每张表的容量为200spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-volume-range.props.sharding-volume=200spring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.snowflake.type=SNOWFLAKEspring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.snowflake.props.worker-id=123

基于分片边界的范围分片算法

前面讲的分片容量范围分片，是一个均衡的分片方法，如果存在不均衡的场景，比如下面这种情况

(0~1000)保存到表0[1000~20000]保存到表1[20000~300000)保存到表2[300000~无穷大)保存到表3

我们就可以用到基于分片边界的范围分片算法来完成，配置方法如下

BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm

# BOUNDARY_RANGE 表示分片算法类型spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-boundary-range.type=BOUNDARY_RANGE# 分片的范围边界，多个范围边界以逗号分隔spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-boundary-range.props.sharding-ranges=1000,20000,300000

自动时间段分片算法

IntervalShardingAlgorithm

根据时间段进行分片，如果想实现如下功能

(1970-01-01 23:59:59 ~ 2020-01-01 23:59:59) 表0[2020-01-01 23:59:59 ~ 2021-01-01 23:59:59) 表1[2021-01-01 23:59:59 ~ 2021-02-01 23:59:59) 表2[2022-01-01 23:59:59 ~ 2024-01-01 23:59:59) 表3

配置方法如下，表示从2010-01-01到2021-01-01这个时间区间内的数据，按照每一年划分一个表

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.actual-data-nodes=ds-0.t_order_volume_range_$->{0..2}spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.table-strategy.standard.sharding-column=create_datespring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=t-order-auto-intervalspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.key-generate-strategy.column=order_idspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_volume_range.key-generate-strategy.key-generator-name=snowflakespring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-auto-interval.type=AUTO_INTERVAL# 分片的起始时间范围，时间戳格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ssspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-auto-interval.props.datetime-lower=2010-01-01 23:59:59# 分片的结束时间范围，时间戳格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ssspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-auto-interval.props.datetime-upper=2021-01-01 23:59:59# 单一分片所能承载的最大时间，单位：秒，下面的数字表示1年spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-auto-interval.props.sharding-seconds='31536000'

需要注意，如果是基于时间段来分片，那么在查询的时候不能使用函数查询，否则会导致全路由。

select * from t_order where to_date(create,'yyyy-mm-dd')=''

标准分片算法

标准分片策略（StandardShardingStrategy），它只支持对单个分片健（字段）为依据的分库分表，Sharding-JDBC提供了两种算法实现

行表达式分片算法

类型：INLINE

使用 Groovy 的表达式，提供对 SQL 语句中的 = 和 IN 的分片操作支持，只支持单分片键。 对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的 Java 代码开发，如: t_user_$->{u_id % 8} 表示 t_user 表根据 u_id 模 8，而分成 8 张表，表名称为 t_user_0 到 t_user_7

配置方法如下。

spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-inline.type=INLINEspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.database-inline.props.algorithm-expression=ds-$->{user_id % 2}spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-inline.type=INLINEspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.t-order-inline.props.algorithm-expression=t_order_$->{order_id % 2}

时间范围分片算法

和前面自动分片算法的自动时间段分片算法类似。

类型：INTERVAL

可配置属性：

属性名称	数据类型	说明	默认值
datetime-pattern	String	分片键的时间戳格式，必须遵循 Java DateTimeFormatter 的格式。例如：yyyy-MM-dd HH:mm:ss	-
datetime-lower	String	时间分片下界值，格式与 datetime-pattern 定义的时间戳格式一致	-
datetime-upper (?)	String	时间分片上界值，格式与 datetime-pattern 定义的时间戳格式一致	当前时间
sharding-suffix-pattern	String	分片数据源或真实表的后缀格式，必须遵循 Java DateTimeFormatter 的格式，必须和 datetime-interval-unit 保持一致。例如：yyyyMM	-
datetime-interval-amount (?)	int	分片键时间间隔，超过该时间间隔将进入下一分片	1
datetime-interval-unit (?)	String	分片键时间间隔单位，必须遵循 Java ChronoUnit 的枚举值。例如：MONTHS

复合分片算法

使用场景：SQL 语句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 等操作符，不同的是复合分片策略支持对多个分片健操作。

Sharding-JDBC内置了一种复合分片算法的实现。

类型： COMPLEX_INLINE，实现类：ComplexInlineShardingAlgorithm

属性名称	数据类型	说明	默认值
sharding-columns (?)	String	分片列名称，多个列用逗号分隔。如不配置无法则不能校验	-
algorithm-expression	String	分片算法的行表达式	-
allow-range-query-with-inline-sharding (?)	boolean	是否允许范围查询。注意：范围查询会无视分片策略，进行全路由

目前版本还未发布（在github仓库中已经提供了实现），如果要实现符合分片算法，需要自己手动实现。

自定义分片算法

除了默认提供了分片算法之外，我们可以根据实际需求自定义分片算法，Sharding-JDBC同样提供了几种类型的扩展实现

• 标准分片算法
• 复合分片算法
• Hinit分片策略
• 不分片策略

分片策略的接口定义如下，它有四个子类，分别对应上面四种分片策略，我们可以通过继承不同的分片策略完成自定义分片策略的扩展。

public interface ShardingStrategy { Collection<String> getShardingColumns(); ShardingAlgorithm getShardingAlgorithm(); Collection<String> doSharding(Collection<String> var1, Collection<ShardingConditionValue> var2, ConfigurationProperties var3);}

图7-13

自定义标准分片算法

public class StandardModTableShardAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Long> { private Properties props=new Properties(); /** * 用于处理=和IN的分片。 * @param collection 表示目标分片的集合 * @param preciseShardingValue 逻辑表相关信息 * @return */ @Override public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) { for(String name:collection){ //根据order_id的值进行取模，得到一个目标值 if(name.endsWith(String.valueOf(preciseShardingValue.getValue()%4))){ return name; } } throw new UnsupportedOperationException(); } /** * 用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理 * @param collection * @param rangeShardingValue * @return */ @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) { Collection<String> result=new LinkedHashSet<>(collection.size()); for(Long i=rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();i<=rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();i ){ for(String name:collection){ if(name.endsWith(String.valueOf(i%4))){ result.add(name); } } } return result; } /** * 初始化对象的时候调用的方法 */ @Override public void init() { } /** * 对应分片算法（sharding-algorithms）的类型 * @return */ @Override public String getType() { return "STANDARD_MOD"; } @Override public Properties getProps() { return this.props; } /** * 获取分片相关属性 * @param properties */ @Override public void setProps(Properties properties) { this.props=properties; }}

通过SPI机制进行扩展

• 在resource目录下创建META-INF/service/org.apache.shardingsphere.sharding.spi.ShardingAlgorithm文件
• 把自定义标准分片算法的全路径写如到上述文件中

com.gupao.sharding.example.StandardModTableShardAlgorithm

增加application-custom-standard.properties文件

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_standard.actual-data-nodes=ds-0.t_order_standard_$->{0..3}spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_standard.table-strategy.standard.sharding-column=order_idspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_standard.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=standard-modspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_standard.key-generate-strategy.column=order_idspring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_standard.key-generate-strategy.key-generator-name=snowflakespring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.standard-mod.type=STANDARD_MODspring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.standard-mod.props.algorithm-class-name=com.gupao.sharding.example.StandardModTableShardAlgorithm

其中，STANDARD_MOD是我们自定义的取模分片算法的类型。

表以及代码生成

把t_order表复制一张t_order_standard，通过mybatis-plus生成业务代码。

代码工程详见： sharding-jdbc-springboot-example

分布式序列算法

Sharding-JDBC中默认提供了两种分布式序列算法

• UUID
• 雪花算法

这两种在前面都说过，就不在重复说明。

分布式序列算法是为了保证水平分表之后，保证全局唯一性，关于雪花算法的定义如下。

类型：SNOWFLAKE

可配置属性：

属性名称	数据类型	说明	默认值
worker-id (?)	long	工作机器唯一标识	0
max-vibration-offset (?)	int	最大抖动上限值，范围[0, 4096)。注：若使用此算法生成值作分片值，建议配置此属性。此算法在不同毫秒内所生成的 key 取模 2^n (2^n一般为分库或分表数) 之后结果总为 0 或 1。为防止上述分片问题，建议将此属性值配置为 (2^n)-1	1
max-tolerate-time-difference-milliseconds (?)	long	最大容忍时钟回退时间，单位：毫秒

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