ShardingJdbc2.X学习总结系列（一）：介绍

1.简介

Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中，从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架，实现透明化数据库分库分表访问。          

它直接封装JDBC协议，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零。          

它定位为轻量级java框架，使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无proxy代理层，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无  需改变原有的运维方式。

2.特点

可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template,或直接使用JDBC 。        

可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP、C3P0、Durid等。        

理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持H2，mysql，Oracle，SQLServer，PostgreSQL。        

分片策略灵活,可支持等号、between、in等多维度分片,也可支持多分片键。        

SQL解析功能完善,支持聚合、分组、排序、limit、or等查询,并支持Binding Table以及笛卡尔积表查询。        

性能高,单库查询QPS为原生JDBC的99.8%,双库查询QPS比单库增加94%。

3.架构图

4.核心概念

LogicTable:数据分片的逻辑表,对于水平拆分的数据库(表)来说,是同一类表的总称。如:订单表拆分为10张表,分表是t_order0到t_order9,他们的逻辑表名为t_order。

ActualTable:分片数据中真实存在的物理表：t_order0。

DataNode:数据分片的最小单元,由数据源名称和数据表组成。如:ds1.torder_0。

DynamicTable:逻辑表和物理表不一定需要在配置规则中静态配置。如,按照日期分片的场景,物理表的名称随着时间的推移会产生变化。

BindingTable:指在任何场景下分片规则均一致的主表和子表。例:订单表和订单项表,均按照订单ID分片,则此两张表互为BindingTable关系。BindingTable关系的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联,查询效率将大大提升。

ShardingColumn:分片字段用于将数据库(表)水平拆分的字段。