一篇学会 Sharding 垂直分库分表

2022-06-29 08:00 浏览：154

之前的几篇文章，阿粉已经说了这个SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了水平的分库分表，也是我们在日常的业务中最经常用到的，把数据进行水平分库，比如按照日期分库，按照奇偶性用户ID来水平分库，今天阿粉来说说如何使用 Sharding-JDBC 进行垂直切分表和数据库。

前情回顾之什么是垂直切分

什么是垂直切分，垂直分库是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用，也就是说，我们需要把不同之间的业务进行分库，比如，支付业务我们可以创建一个库，而订单业务我们可以再用另外的一个库保存数据，说起来是简单，实现起来也并没有想象的那么难办。我们看看如何实现。

垂直分表

垂直分表就是将一个表细分，且在同一个库里，正常操作即可。

这种相对来说就压根没必要用sharding-sphere，数据一部分在一个表，和数据存储在另外一个表，那就意味着，这就是两个表存了不同的数据，比如商品服务，我们把商品基本信息放在一张表，商品详情放在一张表，这就相当于是垂直分表了，但是看起来总是这么的奇怪，奇怪归奇怪，他还就是这样的。而垂直分库就不是这样的了。我们来看看如何实现。

垂直分库

第一步

我们还是需要去创建数据库

然后创建我们的指定的表

DROP TABLE IF EXISTS users; 
CREATE TABLE users ( 
id BIGINT(20) PRIMARY KEY, 
username VARCHAR(20) ,
phone VARCHAR(11),
STATUS VARCHAR(11) );

第二步

接下来我们就要和之前一样了，开始配置我们的配置数据。

spring:
  application:
    name: sharding-jdbc-simple
  http:
    encoding:
      enabled: true
      charset: UTF-8
      force: true
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true

  #定义数据源
  shardingsphere:
    datasource:
      names: db1,db2,db3
      db1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/order?characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
        username: root
        password: 123456
      db2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/ordersharding?characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
        username: root
        password: 123456
        #配置user的数据源
      db3:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/user?characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
        username: root
        password: 123456
        ## 分库策略，以user_id为分片键，分片策略为user_id % 2 + 1，user_id为偶数操作db1数据源，否则操作db2。
    sharding:
      tables:
      #配置db3的数据节点
        users:
          actual-data-nodes: db$->{3}.users
          table-strategy:
            inline:
              sharding- column: id
              algorithm-expression: users
        orderinfo:
          actual-data-nodes: db$->{1..2}.orderinfo
          key-generator:
            column: order_id
            type: SNOWFLAKE
          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: user_id
              algorithm-expression: db$->{user_id % 2 + 1}
    props:
      sql:
        show: true
server:
  servlet:
    context-path: /sharding-jdbc
mybatis:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true

=接下来就是去写一组插入语句，然后我们把数据插入到数据库测试一下。

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = RunBoot.class)
public class UsersDaoTest {

    @Autowired
    UsersDao usersDao;

    @Test
    public void testInsert(){

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Long id = i+100L;
            usersDao.insertUser(id,"大佬"+i, "17458236963","1");
        }
    }
  }

  
    @Insert("insert into users(id,username,phone,status) values(#{id},#{username},#{phone},#{status})")
    int insertUser(@Param("id") Long id, @Param("username") String username, @Param("phone") String phone,@Param("status") String status);

看着截图的样子，阿粉感觉是没啥问题，我们再去数据库验证一下。