ShardingSphere数据库中间件-编程知识

数据库中的数据量猛增，访问性能也变慢了，优化迫在眉睫 ?

1. 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈：单机存储容量、数据库连接数、处理能力都有限。

2. 当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使做了优化索引等操作，查询性能仍下降严重。

方案 1 ：

通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力，比如增加存储容量、 CPU 等，这种方案成本很高，并且如果瓶颈在MySQL 本身那么提高硬件也是有很的。

方案 2 ：

把数据分散在不同的数据库中，使得单一数据库的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的；

分库分表概念：

分坤分表就是为了解决由于数据量大导致数据库性能降低的问题。

将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成；
将原来的达标（存储近千万数据的表）拆分成若干个小表；

目的：使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。

什么是分库分表

使用索引，缓存等，数据库的压力仍然很大，就需要使用到数据库拆分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。

分库：从单个数据库拆分成多个数据库的过程，将数据散落在多个数据库中。当整个数据库读写出现性能瓶颈，例如数据库连接数被打满了（MySQL最大连接数默认150），或者并发量太大导致单个数据库已经无法满足日常的读写需求，就需要将整个库拆开。

分表：从单张表拆分成多张表的过程，将数据散落在多张表内。单表数据量非常大，存储和查询的性能就会遇到瓶颈了，如果你做了很多优化之后还是无法提升效率的时候，就需要考虑做分表了。一般千万级别数据量，就需要分表。

分库分表： 单表数据量大，所在库也出现性能瓶颈，就要既分库又分表。

什么时候分库分表

单表行数超过`500万`行或者单表容量超过`2GB`，才推荐进行分库分表。

应该**提前规划分库分表**，如果估算`3`年后，你的表都不会到达这个五百万，则不需要分库分表。分库的时候除了要考虑平时的业务峰值读写QPS外，还要考虑到诸如双11大促期间可能达到的峰值，需要提前做好预估。

一般情况下，单表数据量到达千万级别，就可以考虑分库分表了。具体是否需要分库分表还是要看具体的业务场景，例如流水表、记录表，数据量非常容易到达千万级、亿万级，需要在设计数据库表的阶段就进行分表，还有一些表虽然数据量只有几百万，但字段非常多，而且有很多text、blog格式的字段，查询性能也会很慢，可以考虑分库分表。

数据库拆分策略

业务场景

垂直切分
- 业务维度

垂直分割是将一个表按照列的方式拆分成多个表，减少单个表的记录数和列数，提高查询性能。垂直分割一般分为两种：基于功能分割和基于范式分割。例如，将一个用户表拆分为登录信息表、用户信息表和账户信息

水平切分
- 数据维度

水平分割是将一个表按照行的方式拆分成多个表，将数据存储到多个服务器上，提高查询性能。水平分割一般按照主键或按照特定的列进行分割。例如，将一个订单表按照订单号拆分成多个表。

混合切分
- 业务+数据

读写分离：读写分离是将对数据库的读操作和写操作拆分到不同的服务器上，减轻单个数据库的负载压力，提高查询性能。例如，将一个电商网站的读取操作分配到从数据库上，将写操作分配到主数据库上。

分片：分片是将一个大型数据表按照某个维度拆分成多个小的数据表，并将数据存储到多个服务器上。分片一般按照分片键进行分割，例如，将一个电商网站的订单表按照某个地理位置分割成多个子表。

ShardingSphere简介

Apache ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件组成的生态圈，它由 Sharding-JDBC、 Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar （规划中）这 3 款相互独立的产品组成。

ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。

1 ） Sharding-JDBC ：被定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务，以 jar 包形式使用。

2 ） Sharding-Proxy ：被定位为透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。

3 ） Sharding-Sidecar ：被定位为 Kubernetes 或 Mesos 的云原生数据库代理，以 DaemonSet 的形式代理所有对数据库的访问。

ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC 是 ShardingSphere 的第一个产品，也是 ShardingSphere 的前身，我们经常简称之为：sharding-jdbc 。它定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。

适用于任何基于 Java 的 ORM 框架，如： JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用JDBC。

基于任何第三方的数据库连接池，如： DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP 等。

支持任意实现 JDBC 规范的数据库。目前支持 MySQL ， Oracle ， SQLServer 和 PostgreSQL 。

sharding-jdbc 的本质上就是实现 JDBC 的核心接口。

常用分库分表的工具

在选定了分表字段和分表算法之后，那么，如何把这些功能给实现出来，需要怎么做呢？

我们如何可以做到像处理单表一样处理分库分表的数据呢？这就需要用到一个分库分表的工具了。

目前市面上比较不错的分库分表的开源框架主要有三个，分别是sharding-jdbc、TDDL和Mycat。

1、Sharding-JDBC

现在叫ShardingSphere（Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar这3款相互独立的产品组成）。它定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

开源地址：https://shardingsphere.apache.org

2、TDDL

TDDL 是淘宝开源的一个用于访问数据库的中间件，它集成了分库分表，读写分离，权重调配，动态数据源配置等功能。封装 jdbc 的 DataSource给用户提供统一的基于客户端的使用。

开源地址：https://github.com/alibaba/tb_tddl

3、Mycat

Mycat是一款分布式关系型数据库中间件。它支持分布式SQL查询，兼容MySQL通信协议，以Java生态支持多种后端数据库，通过数据分片提高数据查询处理能力。

开源地址：https://github.com/MyCATApache/Mycat2

原文链接：http://t.csdnimg.cn/LPMDI

ShardingSphere-JDBC+mybatisplus

3333 中 smbms 为主库， 3334 中 smbms 为从库

2 个库中都需同时存在 smbms_user 表，要求结构相同

引入 jar 包

<dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.0.0-RC1</version>
</dependency>
<dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.44</version>
</dependency>
<!-- mybatis-plus -->
<dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.4.0</version>
</dependency>
<!--阿里数据库连接池 -->
<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId><version>1.1.10</version>
</dependency>

编写yml文件(注意缩进)

读写分离

server:port: 80
spring:shardingsphere:datasource:names: ds0,ds1 # 一主一从ds0:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcexdriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3301/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456# 从数据源ds1:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3302/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456masterslave:# 读写分离配置load-balance-algorithm-type: round_robin # 多个从库的负载均衡策略：轮询# 最终的数据源名称name: da# 主库数据源名称master-data-source-name: ds0# 从库数据源名称列表，多个逗号分隔slave-data-source-names: ds1props:sql:show: true #打印SQLmain:allow-bean-definition-overriding: true  #就是允许定义相同的bean对象 去覆盖原有的
mybatis-plus:type-aliases-package: com.hz.pojoconfiguration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImplmap-underscore-to-camel-case: false #驼峰映射

水平拆分

spring:main:allow-bean-definition-overriding: true  #就是允许定义相同的bean对象 去覆盖原有的shardingsphere:datasource:names: ds0,ds1 # 一主一从ds0:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3301/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456ds1:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3302/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456sharding:tables:user: # 指定表名，此名必须和model中 @TableName(value = "my_table") 一致actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user$->{1..2} # 创建了两个表，下标0和1 如果在同一数据库下，只做分表 ds0.smbms_bill_$->{1..2}key-generator:column: id #主键idtype: SNOWFLAKE #生成策略雪花iddatabaseStrategy: #如果只分表，可不设置inline: # 指定表的分片策略shardingColumn: id #参与分片运算的列名algorithmExpression: ds$->{id % 2} #分片算法# 分表策略table-strategy:inline: #指定表的分片策略sharding-column: idalgorithm-expression: user$->{id%2 + 1} #分片规则props:sql:show: true #打印SQLmybatis-plus:type-aliases-package: com.hz.pojoconfiguration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImplmap-underscore-to-camel-case: false #驼峰映射
server:port: 80

垂直拆分

spring:main:allow-bean-definition-overriding: true  #就是允许定义相同的bean对象 去覆盖原有的shardingsphere:datasource:names: ds0,ds1 # 一主一从ds0:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3301/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456ds1:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3302/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456sharding:tables:user:actual-data-nodes: ds0.user1 #指定关联的数据库bill:actual-data-nodes: ds1.bill1 #指定关联的数据库props:sql:show: true #打印SQLmybatis-plus:type-aliases-package: com.hz.pojoconfiguration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImplmap-underscore-to-camel-case: false #驼峰映射
server:port: 80

读写分离 + 分库分表（水平拆分）

spring:main:allow-bean-definition-overriding: true  #就是允许定义相同的bean对象 去覆盖原有的shardingsphere:datasource:names: ds0,ds1 # 一主一从ds0:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3301/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456ds1:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3302/smbms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: rootpassword: 123456sharding:tables:bill: # 指定表名，此名必须和model中 @TableName(value = "my_table") 一致actual-data-nodes:  ds0.bill$->{1..2} # 创建了两个表，下标0和1key-generator:column: id # 主键IDtype: SNOWFLAKE # 生成策略雪花id# 分表策略table-strategy:inline: # 指定表的分片策略sharding-column: idalgorithm-expression: bill$->{id % 2 + 1} #分片规则user: # 指定表名，此名必须和model中 @TableName(value = "my_table") 一致actual-data-nodes: ds0.user$->{1..2} # 创建了两个表，下标0和1key-generator:column: id # 主键IDtype: SNOWFLAKE # 生成策略雪花id# 分表策略table-strategy:inline: # 指定表的分片策略sharding-column: idalgorithm-expression: user$->{id % 2 + 1} #分片规则masterslave:# 读写分离配置load-balance-algorithm-type: round_robin # 多个从库的负载均衡策略：轮询# 最终的数据源名称name: da# 主库数据源名称master-data-source-name: ds0# 从库数据源名称列表，多个逗号分隔 至少需要有一个slave-data-source-names: ds1props:sql:show: true #打印SQL
mybatis-plus:type-aliases-package: com.hz.pojoconfiguration:log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImplmap-underscore-to-camel-case: false #驼峰映射
server:port: 80