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wzjs 2025/7/25 8:57:18

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分库分表	分库分表之实战-sharding-JDBC广播表

前情摘要：

1、数据库性能优化
2、分库分表之优缺点分析
3、分库分表之数据库分片分类
4、分库分表之策略
5、分库分表技术栈讲解-Sharding-JDBC
6、分库分表下的 ID 冲突问题与雪花算法讲解
7、分库分表之实战-sharding-JDBC
8、分库分表之实战-sharding-JDBC广播表

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本文章目录

- - Sharding-JDBC水平分库分表实战
  - - 一、分库分表架构设计与场景分析
    - 二、库表数据清除与配置修改
    - 三、执行结果与分片验证
    - 四、进阶优化与注意事项
    - 五、总结：水平分库分表的核心价值

Sharding-JDBC水平分库分表实战

一、分库分表架构设计与场景分析

前言：
项目工程紧接：分库分表之实战-sharding-JDBC广播表。

核心分片策略

分库规则：按user_id取模分片（user_id % 2），确保同一用户的订单集中在同一库
分表规则：按product_order_id（订单号）取模分片（product_order_id % 2），分散单库内的数据压力

二、库表数据清除与配置修改

首先我们将之前章节产生的数据清除,避免印象本章节的测试

在这里插入图片描述

然后application.properties中新增内容，将之前分表规则由user_id改为订单自身的id，并且需要将真实节点改为库+表

#配置分库规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2}#将之前分表规则由user_id改为订单自身的id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_$->{id % 2}#原本为ds0.product_order_$->{0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1}

在DbTest中新增单元测试函数

@Testpublic void testSaveProductOrderDB(){Random random = new Random();for(int i=0;i<20;i++){ProductOrderDO productOrder = new ProductOrderDO();productOrder.setCreateTime(new Date());productOrder.setNickname("ccc_i="+i);productOrder.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString().substring(0,32));productOrder.setPayAmount(100.00);productOrder.setState("PAY");productOrder.setUserId(Math.abs(random.nextLong()));productOrderMapper.insert(productOrder);}}

三、执行结果与分片验证

1. SQL执行日志（关键输出）

逻辑 SQL（统一的抽象 SQL）：
逻辑 SQL 是开发者编写的、针对逻辑表的 SQL 语句，不关心数据实际存储在哪个物理库或物理表，是对分库分表逻辑的抽象。

INSERT INTO product_order (id, out_trade_no, state, create_time, pay_amount, nickname, user_id) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)

特点
面向逻辑表：product_order是逻辑表（代表整个分库分表的数据集，而非具体某一张物理表）。
与分库分表无关：开发者无需关心数据最终存在ds0还是ds1，也无需关心存在product_order_0还是product_order_1。
参数化：使用?作为占位符，参数由业务代码传入（如id、user_id等）。
统一抽象：无论数据分布在多少个库表，逻辑 SQL 的写法保持一致，简化开发。
实际 SQL（路由到具体库表）：
实际 SQL 是 Sharding-JDBC 根据分库分表策略，将逻辑 SQL 转换为针对具体物理库和物理表的可执行 SQL 语句。

#路由到ds1.product_order_0：
INSERT INTO product_order_0 (...) VALUES (...) ::: [1942559776326320130, 70bd5220-1c9c-4e3e-b418-85481f60, PAY, 2025-07-08 20:21:56.32, 100.0, ccc_i=0, 204402002533403893]
#路由到ds0.product_order_1
INSERT INTO product_order_1 (...) VALUES (...) ::: [1942559778821931009, 3fe7e14a-e75b-4c44-905e-7cc4efb3, PAY, 2025-07-08 20:21:56.952, 100.0, ccc_i=1, 164530429416077594]

特点
面向物理库表：
ds1/ds0是具体的物理库（对应配置中的数据源）。
product_order_0/product_order_1是具体的物理表（逻辑表product_order拆分后的实际表）。
由分库分表策略决定：
分库：根据user_id % 2计算（如user_id=204402002533403893时，204402002533403893 % 2 = 1 → 路由到ds1）。
**分表：**根据id % 2计算（如id=1942559776326320130时，1942559776326320130 % 2 = 0 → 路由到product_order_0）。
**包含实际参数：**占位符?被具体值替换（如主键id、user_id等）。
可直接执行：是数据库能直接识别并执行的 SQL。
2. 数据库验证（分片结果）
ds_0库：
- order_0表：存储user_id偶数、order_id偶数的订单
- order_1表：存储user_id偶数、order_id奇数的订单
  - ds_1库：
- order_0表：存储user_id奇数、order_id偶数的订单
- order_1表：存储user_id奇数、order_id奇数的订单