闲谭SpringBoot--ShardingSphere分库分表探究

文章目录

1. 背景
2. 创建数据库
3. 修改yml配置文件
4. 分片算法类
5. 测试
6 小结

1. 背景

接上文，我们对日志表，进行了按月的分表，这样每个月几百万条数据量还是扛得住的。

但是如果数据再多呢，除了提高硬件性能，还有一个可以考虑的方案就是分库。

例如，我们通过数据所属的地域、公司、部门等进行分库划分，当然具体根据什么划分，由需求决定。

本篇我们在上一篇《闲谭SpringBoot–ShardingSphere分表探究》的基础上，对日志表进一步按机构进行划分。

2. 创建数据库

首先创建两个数据库test、test1，每个数据库中都放入log_202411、log_202412、log202501、log_202502四张表，四张表结构是一样的如下：

注意，我们想实现按机构编号departId分库，然后同一个机构的数据，根据time再按月分表。

CREATE TABLE `log_202411` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `content` varchar(255) DEFAULT '',
  `time` datetime DEFAULT NULL,
  `departId` bigint(20) DEFAULT 0,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3;

3. 修改yml配置文件

配置两个数据库，注意ds0和ds1分别对应数据库test/test1。
在这里插入图片描述
配置分片方式，首先配置默认的库：

然后针对log表配置分片规则，如下表达式意味着：对log表来说，数据库是ds加一个字符串，表则是log加一个字符串，至于加什么字符串，由分片算法指定。

接下来就是分片算法了，注意按机构分库我们只需要使用=和IN操作，所以只需要配置精确分片算法即可。

而时间还需要范围查询，所以按时间分表还需要一个范围分片算法。
在这里插入图片描述

完整配置如下：

server:
  port: 8080
  servlet:
    context-path: /sharding
spring:
  shardingsphere: # 数据库配置
    sharding:
      default-data-source-name: ds0 #注意：不分库时，默认的数据库源
      default-database-strategy: #默认的分库策略
        inline:
          sharding-column: id
          algorithm-expression: ds0
      tables: #数据分片规则配置
        log: # 逻辑表名称
          actual-data-nodes: ds${0..1}.log$->{1..2} # 由数据源名 + 表名组成（参考 Inline 语法规则）
          database-strategy: # 分库策略
            standard:
              precise-algorithm-class-name: org.example.sharding.config.DepartPreciseShardingAlgorithm # 精确分片算法类名称，用于=和IN
              sharding-column: departId # 分片列名称
          table-strategy: # 分表策略
            standard: # 行表达式分片策略
              precise-algorithm-class-name: org.example.sharding.config.MonthPreciseShardingAlgorithm # 精确分片算法类名称，用于=和IN
              sharding-column: time # 分片列名称
              range-algorithm-class-name: org.example.sharding.config.MonthRangeShardingAlgorithm  # 范围分片算法类名称，用于BETWEEN
          key-generator: # key生成器
            column: id
            type: SNOWFLAKE  # SnowflakeShardingKeyGenerator
            props:
              worker: # SNOWFLAKE算法的worker.id
                id: 100
              max: # SNOWFLAKE算法的max.tolerate.time.difference.milliseconds
                tolerate:
                  time:
                    difference:
                      milliseconds: 20
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        name: test
        driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC&allowMultiQueries=true
        username: root
        password: 123456
      ds1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        name: test1
        driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC&allowMultiQueries=true
        username: root
        password: 123456

4. 分片算法类

编写按机构分库算法类：

/**
 * 按机构精确分片算法类
 */
/**
 * 按机构精确分片算法类
 */
@Slf4j
public class DepartPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Integer> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Integer> shardingValue) {
        // 获取分片键值
        Object object = shardingValue.getValue();
        Integer num = 0;//默认分片序号
        try {
            num = Integer.parseInt(object.toString()) % 2;//机构id为偶数，数据进入ds0;机构id为奇数，数据进入ds1;
        } catch (Exception e) {
            log.error("按机构精确分片算法类报错:{}", e.getMessage());
        }
        // 返回要进入的表名称
        String tableName = "ds" + num;
        log.info("精确分片结果:{}", tableName);
        return tableName;
    }
}