当前位置：首页 > wzjs >正文

石家庄做网站电话seo群发软件

wzjs 2025/8/5 4:41:15

石家庄做网站电话,seo群发软件,海南疫情即将迎来高峰期,昆山网站制作微博摘要：本文通过电商系统中订单表分库分表的实际案例，结合Spring Boot和ShardingSphere框架，详细讲解如何实现水平分库分表，解决海量数据存储与查询性能问题。一、场景分析在电商系统中，订单表随着业务增长可能面临以…

摘要：本文通过电商系统中订单表分库分表的实际案例，结合Spring Boot和ShardingSphere框架，详细讲解如何实现水平分库分表，解决海量数据存储与查询性能问题。

一、场景分析

在电商系统中，订单表随着业务增长可能面临以下问题：

单表数据量超过500万，查询性能下降
高频写入导致数据库负载过高
存储空间受单机限制

解决方案：采用水平分库分表，将订单表拆分到多个数据库实例的多个表中。

二、技术选型

Spring Boot 3.1.6：快速构建项目
ShardingSphere-JDBC 5.3.2：分库分表中间件
MySQL 8.0：数据库
MyBatis-Plus 3.5.3.1：ORM框架

三、项目搭建

1. 数据库准备

创建两个数据库，每个库包含两个订单表：

-- 数据库ds0
CREATE TABLE orders_0 (order_id BIGINT PRIMARY KEY, user_id INT, amount DECIMAL(10,2));
CREATE TABLE orders_1 (order_id BIGINT PRIMARY KEY, user_id INT, amount DECIMAL(10,2));-- 数据库ds1
CREATE TABLE orders_0 (order_id BIGINT PRIMARY KEY, user_id INT, amount DECIMAL(10,2));
CREATE TABLE orders_1 (order_id BIGINT PRIMARY KEY, user_id INT, amount DECIMAL(10,2));

2. Maven依赖

<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId><version>5.2.1</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.5.3.1</version>
</dependency>

四、核心配置

application.yml 配置分片规则：

spring:shardingsphere:datasource:names: ds0,ds1ds0:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0username: rootpassword: rootds1:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1username: rootpassword: rootrules:sharding:tables:orders:actual-data-nodes: ds$->{0..1}.orders_$->{0..1}database-strategy:standard:sharding-column: user_idsharding-algorithm-name: db-shardingtable-strategy:standard:sharding-column: user_idsharding-algorithm-name: table-shardingkey-generate-strategy:column: order_idkey-generator-name: snowflakesharding-algorithms:db-sharding:type: INLINEprops:algorithm-expression: ds$->{user_id % 2}table-sharding:type: INLINEprops:algorithm-expression: orders_$->{user_id % 4 / 2}key-generators:snowflake:type: SNOWFLAKE

分片策略说明：

数据库分片：user_id % 2 决定使用哪个数据库
表分片：user_id % 4 / 2 将数据分布到4个表中

五、代码实现

1. 订单实体类

@Data
@TableName("orders")
public class Order {@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)private Long orderId;private Integer userId;private BigDecimal amount;private LocalDateTime createTime;
}

2. Mapper接口

public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {@Select("SELECT * FROM orders WHERE user_id = #{userId}")List<Order> selectByUserId(@Param("userId") Integer userId);
}

3. 测试用例

@SpringBootTest
class ShardingTest {@Autowiredprivate OrderMapper orderMapper;@Testvoid testInsert() {for (int i = 1; i <= 100; i++) {Order order = new Order();order.setUserId(i);  // user_id决定分片order.setAmount(new BigDecimal("100.00"));orderMapper.insert(order);}}@Testvoid testQuery() {List<Order> orders = orderMapper.selectByUserId(5);System.out.println("查询结果：" + orders.size());}
}