一、简介

1、是轻量级的java框架，是增强版的JDBC驱动

2、Sharding-JDBC

（1）主要目的是：简化对分库分表之后数据相关操作

Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件，从 3.0 开始Sharding-JDBC被包含在 Sharding-Sphere中，之后该项目进入Apache孵化器，

4.0版本之后的版本为Apache版本。

Sharding-JDBC是ShardingSphere的第一个产品，也是ShardingSphere的前身。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。

Sharding-JDBC 实现水平切分与垂直切分一、简介二、Sharding-JDBC实现水平分表三、Sharding-JDBC水平分库四、Sharding-JDBC实现垂直分库五、Sharding-JDBC操作公共表

Sharding-JDBC的核心功能为数据分片和读写分离，通过Sharding-JDBC，应用可以透明的使用jdbc访问已经分库分表、读写分离的多个数据源，

而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。

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

2. 支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。

3. 支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer，PostgreSQL以及任何遵循SQL92标准的数据库。

二、Sharding-JDBC实现水平分表

2.1 搭建环境

Sharding-JDBC-水平分表源码

（1）技术：SpringBoot 2.2.1+ MyBatisPlus + Sharding-JDBC + Druid连接池

（2）创建SpringBoot工程

（3）修改工程SpringBoot版本 2.2.1

(4) 引入需要的依赖

2.1.1 创建SpringBoot工程

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2.1.2 修改工程SpringBoot版本 2.2.1

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2.1.3 引入相关依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.20</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.0.0-RC1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.0.5</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

2.2 安装水平分表的方式，创建数据库和数据库表

1. 创建数据库course_db

2. 在数据库创建两张表course_1和course_2

3. 约定规则：如果添加课程id是偶数把数据添加course_1，如果奇数添加到course_2

1.建表语句

CREATE DATABASE `course_db` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

DROP TABLE IF EXISTS `course_1`;
create table course_1 (
	cid bigint(20) primary key comment '课程id',
	cname varchar(50) not null comment '课程名称',
	user_id bigint(20) not null comment '用户',
	cstatus varchar(10) not null comment '状态'
)

DROP TABLE IF EXISTS `course_2`;
create table course_2 (
	cid bigint(20) primary key comment '课程id',
	cname varchar(50) not null comment '课程名称',
	user_id bigint(20) not null comment '用户',
	cstatus varchar(10) not null comment '状态'
)

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2.3 编写代码实现对分库分表后数据的操作

1. 创建实体类，mapper

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2.4 配置Sharding-JDBC分片策略

2.4.1 在项目application.properties配置文件中进行配置

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# shardingjdbc分片策略
# 配置数据源，给数据源起名称
spring.shardingsphere.datasource.names=m1

# 配置数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/course_db?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=root


# 指定course表分布情况，配置表在哪个数据库里面，表名称都是什么 m1.course_1, m1.course_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m1.course_$->{1..2}

# 指定course表里面主键cid 生成策略  SNOWFLAKE 雪花算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定表分片策略  约定cid值偶数添加到course_1表，如果cid是奇数添加到course_2表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1}

# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

2.5 编写测试代码

@SpringBootTest
class ShardingjdbcdemoApplicationTests {

    // 注入mapper
    @Autowired
    private CourseMapper courseMapper;

    // 添加课程的方法
    @Test
    void addCourse() {
        for (int i = 0; i <= 10; i++) {
            Course course = new Course();
            course.setCname("java" + i);
            course.setUserId(100L);
            course.setCstatus("Normal" + i);
            courseMapper.insert(course);
        }

    }

    // 查询课程的方法
    @Test
    public void findCourse() {
        QueryWrapper<Course> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("cid", 636274552548098048L);
        Course course = courseMapper.selectOne(wrapper);
        System.out.println(course);
    }
}

（1）上面测试代码执行，报错了

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（2）解决方案，在配置文件中添加一行配置

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三、Sharding-JDBC水平分库

Sharding-JDBC-水平分库源码

3.1 需求分析

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3.2 创建数据库和表

CREATE DATABASE `edu_db_1` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

CREATE DATABASE `edu_db_2` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

DROP TABLE IF EXISTS `course_1`;
create table course_1 (
	cid bigint(20) primary key comment '课程id',
	cname varchar(50) not null comment '课程名称',
	user_id bigint(20) not null comment '用户',
	cstatus varchar(10) not null comment '状态'
);

DROP TABLE IF EXISTS `course_2`;
create table course_2 (
	cid bigint(20) primary key comment '课程id',
	cname varchar(50) not null comment '课程名称',
	user_id bigint(20) not null comment '用户',
	cstatus varchar(10) not null comment '状态'
)

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3.3 在SpringBoot配置文件配置数据库分片规则

# shardingjdbc分片策略
# 配置数据源，给数据源起名称
# 水平分库，配置两个数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=m1,m2

# 配置第一个数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=root

# 配置第二个数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m2.password=root


# 指定数据库分布情况，数据库里面表分布情况
# m1 m2 course_1 course_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{1..2}.course_$->{1..2}

# 指定course表里面主键cid 生成策略  SNOWFLAKE 雪花算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定表分片策略  约定cid值偶数添加到course_1表，如果cid是奇数添加到course_2表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1}

# 指定数据库分片策略 约定user_id是偶数添加m1，是奇数添加m2，default默认所有表
#spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
#spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1}

# 仅针对course表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline..sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1}

# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

3.4 编写测试方法

@SpringBootTest
class ShardingjdbcdemoApplicationTests {

    // 注入mapper
    @Autowired
    private CourseMapper courseMapper;

    //======================测试水平分库=====================
    // 添加操作
    @Test
    public void addCourseDb() {
        Course course = new Course();
        course.setCname("javademo1");
        //分库根据user_id
        course.setUserId(222L);
        course.setCstatus("Normal1");
        courseMapper.insert(course);
    }

    // 查询操作
    @Test
    public void findCourseDb() {
        QueryWrapper<Course>  wrapper = new QueryWrapper<>();
        // 设置userid值
        wrapper.eq("user_id",111L);
        // 设置cid值
        wrapper.eq("cid",636298809789382657L);
        Course course = courseMapper.selectOne(wrapper);
        System.out.println(course);
    }
}

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四、Sharding-JDBC实现垂直分库

Sharding-JDBC-垂直分库源码

4.1 需求分析

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4.2 创建数据库和表

CREATE DATABASE `user_db` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

DROP TABLE IF EXISTS `t_user`;
create table t_user (
	user_id bigint(20) primary key comment '用户id',
	user_name varchar(50) not null comment '用户名字',
	ustatus varchar(10) not null comment '用户状态'
);

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4.3 编写操作代码

4.3.1 创建user实体类和mapper

@Data
@TableName(value = "t_user") // 指定对应表
public class User {

    private Long userId;

    private String userName;

    private String uStatus;
}

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4.3.2 配置垂直分库策略

* 在application.properties进行配置

# shardingjdbc分片策略
# 配置数据源，给数据源起名称
# 水平分库，配置两个数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=m0,m1,m2

# 配置第一个数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=root

# 配置第二个数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m2.password=root

#-------------------垂直分库-------------------

# 配置第三个数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/user_db?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password=root

# 配置user_db数据库里面t_user 专库专表
# 指定数据库分布情况，数据库里面表分布情况
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=m$->{0}.t_user

# 指定t_user表里面主键user_id 生成策略  SNOWFLAKE 雪花算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定表分片策略  约定user_id值添加到t_user表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_user

#-------------------水平分库分表-------------------

# 指定数据库分布情况，数据库里面表分布情况
# m1 m2 course_1 course_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{1..2}.course_$->{1..2}

# 指定course表里面主键cid 生成策略  SNOWFLAKE 雪花算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定表分片策略  约定cid值偶数添加到course_1表，如果cid是奇数添加到course_2表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1}

# 指定数据库分片策略 约定user_id是偶数添加m1，是奇数添加m2，default默认所有表
#spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
#spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1}

# 仅针对course表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline..sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1}

#-------------------公共配置-------------------

# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

4.3.3 编写测试代码

@SpringBootTest
class ShardingjdbcdemoApplicationTests {

    // 注入mapper
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    //======================测试垂直分库==================
    // 添加操作
    @Test
    public void addUserDb() {
        User user = new User();
        user.setUserName("lucymary");
        user.setUstatus("a");
        userMapper.insert(user);
    }

    // 查询操作
    @Test
    public void findUserDb() {
        QueryWrapper<User>  wrapper = new QueryWrapper<>();
        // 设置userid值
        wrapper.eq("user_id",465508031619137537L);
        User user = userMapper.selectOne(wrapper);
        System.out.println(user);
    }

}

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五、Sharding-JDBC操作公共表

Sharding-JDBC-公共表源码

5.1 公共表

1、公共表

（1）存储固定数据的表，表数据很少发生变化，查询时候经常进行关联

（2）在每个数据库中创建出相同结构公共表

5.2 在多个数据库都创建相同结构公共表

DROP TABLE IF EXISTS `t_udict`;
create table t_udict (
	dictid bigint(20) primary key comment '字典id',
	ustatus varchar(100) not null comment '用户状态',
	uvalue varchar(1000) not null comment '值'
);

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5.3 在项目配置文件application.properties进行公共表配置

#-------------------公共表-------------------

# 配置公共表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=t_udict
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_udict.key-generator.column=dictid
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_udict.key-generator.type=SNOWFLAKE

5.4 编写测试代码

（1）创建新实体类和mapper

@Data
@TableName(value = "t_udict")
public class Udict {

    private Long dictid;

    private String ustatus;

    private String uvalue;
}

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（2）编写添加和删除方法进行测试

@SpringBootTest
class ShardingjdbcdemoApplicationTests {

    // 注入mapper
    @Autowired
    private UdictMapper udictMapper;

    //======================测试公共表===================
    // 添加操作
    @Test
    public void addDict() {
        Udict udict = new Udict();
        udict.setUstatus("a");
        udict.setUvalue("已启用");
        udictMapper.insert(udict);
    }

    // 删除操作
    @Test
    public void deleteDict() {
        QueryWrapper<Udict>  wrapper = new QueryWrapper<>();
        //设置userid值
        wrapper.eq("dictid",465191484111454209L);
        udictMapper.delete(wrapper);
    }

}

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视频教程

Sharding-JDBC 实现水平切分与垂直切分一、简介二、Sharding-JDBC实现水平分表三、Sharding-JDBC水平分库四、Sharding-JDBC实现垂直分库五、Sharding-JDBC操作公共表

一、简介

二、Sharding-JDBC实现水平分表

2.1 搭建环境

2.1.1 创建SpringBoot工程

2.1.2 修改工程SpringBoot版本 2.2.1

2.1.3 引入相关依赖

2.2 安装水平分表的方式，创建数据库和数据库表

2.3 编写代码实现对分库分表后数据的操作

2.4 配置Sharding-JDBC分片策略

2.4.1 在项目application.properties配置文件中进行配置

2.5 编写测试代码

三、Sharding-JDBC水平分库

3.1 需求分析

3.2 创建数据库和表

3.3 在SpringBoot配置文件配置数据库分片规则

3.4 编写测试方法

四、Sharding-JDBC实现垂直分库

4.1 需求分析

4.2 创建数据库和表

4.3 编写操作代码

4.3.1 创建user实体类和mapper

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4.3.2 配置垂直分库策略

4.3.3 编写测试代码

五、Sharding-JDBC操作公共表

5.1 公共表

5.2 在多个数据库都创建相同结构公共表

5.3 在项目配置文件application.properties进行公共表配置

5.4 编写测试代码

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