标签：ShardingSphere5.分库.分表；

一、简介

分库分表的设计和实现方式，在之前的内容中总结过很多，本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力；

不得不提ShardingSphere5文档中描述的两个基本概念：

垂直分片

按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。

水平分片

水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。

下面从案例实践中，看看ShardingSphere5框架是如何实现分库分表的原理；

二、工程搭建

1、工程结构

2、依赖管理

这里只看两个核心组件的依赖：shardingsphere-jdbc组件是5.2.1版本，mybatis组件是3.5.13版本，在依赖管理中还涉及MySQL和分页等，并且需要添加很多排除配置，具体见源码；

<!-- Mybatis组件 -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${mybatis.version}</version>
</dependency>

<!-- ShardingSphere分库分表 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${shardingsphere.version}</version>
</dependency>

三、配置详解

1、配置文件

此处只展示分库分表的相关配值，默认数据源使用db_master库，注意tb_order库表路由的策略和分片算法的关联关系，其他工程配置详见源码仓库；

spring:
  # 分库分表配置
  shardingsphere:
    datasource:
      # 默认数据源
      sharding:
        default-data-source-name: db_master
      names: db_master,db_0,db_1
      db_master:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db
        username: root
        password: 123456
      db_0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db_0
        username: root
        password: 123456
      db_1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/shard_db_1
        username: root
        password: 123456
    rules:
      sharding:
        tables:
          # tb_order逻辑
          tb_order:
            actual-data-nodes: db_${0..1}.tb_order_${0..2}
            # tb_order库路由
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: database_inline
            # tb_order表路由
            table-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: table_inline
        sharding-algorithms:
          # tb_order库路由算法
          database_inline:
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: db_${order_id % 2}
          # tb_order表路由算法
          table_inline:
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: tb_order_${order_id % 3}
    props:
      sql-show: true
      sql-comment-parse-enabled: true

2、配置原理

在配置中需要管理三个数据源，shard_db默认库，在操作不涉及需要路由的表时默认使用该数据源，shard_db_0和shard_db_1是tb_order逻辑表的路由库；

逻辑表tb_order整体使用两个数据库，每个库建3张结构相同相同的表，在操作tb_order数据时，会根据order_id字段值定位数据所属的分片节点；

• 库路由db_${0..1}采用db_${order_id%2}的算法；
• 表路由tb_order_${0..2}采用tb_order_${order_id%3}的算法；

四、测试案例

1、主库操作

基于Mybatis持久层框架，实现对shard_db默认库的数据操作，注意控制台的日志打印，可以看到一系列解析逻辑以及库表节点的定位，分页查询使用PageHelper组件即可；

public class MasterTest {
    @Autowired
    private BuyerMapper buyerMapper ;
    @Autowired
    private SellerMapper sellerMapper ;
    @Test
    public void testBuyerQuery (){
        // 主键查询
        Buyer buyer = buyerMapper.selectByPrimaryKey(1) ;
        System.out.println(buyer.getId()+";"+buyer.getBuyerName());
    }
    @Test
    public void testBuyerInsert (){
        // 新增数据
        Buyer buyer = new Buyer() ;
        buyer.setBuye