Sharding JDBC 实现数据分片 - 技术分享.pdf

ShardingJDBC是一种轻量级Java框架，它提供了一种基于jar包的服务，用于实现数据库的自动分库分表，也就是数据分片。数据分片是一种数据库架构模式，它将一个数据库分成多个小的、更易管理、可扩展的部分。随着业务的发展，数据量会越来越大，单一数据库会面临性能瓶颈和维护困难的问题。为了解决这些问题，ShardingJDBC提供了一种在应用层实现数据库分片的解决方案，从而将数据分散存储在多个数据库中。 ShardingJDBC的核心概念包括逻辑表、真实表、数据节点、数据分片、分片键、分片算法和分片策略。逻辑表指的是分片的数据库（或表）的逻辑表示，也就是在分片前，逻辑上整体的数据库或表。真实表是指分片后，在分片数据库中存在的具体物理表。数据节点是分片数据的最小单元，由数据源名称和数据表组成。 分片键用于将数据水平拆分的关键字段，如将订单表的主键尾数取模分片。分片算法包括精确分片算法、范围分片算法、复合分片算法和Hint分片算法，这些算法用于处理不同类型的分片操作，比如等于、范围查询、复杂键分片等。ShardingJDBC要求开发者自行实现分片算法，但提供了较高层级的抽象和接口，以便于不同业务场景下的灵活应用。 ShardingJDBC支持的分片策略包括标准分片策略（StandardShardingStrategy）、复合分片策略（ComplexShardingStrategy）和行表达式分片策略。标准分片策略主要处理等值查询（=）、IN查询和范围查询（BETWEENAND）。复合分片策略可以处理多个分片键的情况，行表达式分片策略允许开发者使用表达式来定义分片键。 使用ShardingJDBC时，对项目的侵入性非常小，开发者几乎不需要做代码层的修改，也不需要修改SQL语句，只需要通过配置来指定待分库分表的数据表即可。ShardingJDBC兼容所有的基于JDBC的ORM框架，包括但不限于JPA、Hibernate、Mybatis以及各种流行的数据库连接池，如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid和HikariCP等，且适用于几乎所有的关系型数据库。 通过ShardingJDBC实现数据分片，可以有效解决由于数据量增大和高并发访问导致的数据库性能下降问题。由于采用B+树作为索引的数据库在数据量增加时索引深度会增加，从而导致磁盘访问的IO次数增加，查询性能下降。而通过ShardingJDBC分片，可以降低单个数据库的压力，提升系统的整体性能，并且随着业务规模的扩大，可以更加容易地进行水平扩展。