shardingjdbc简单使用之分库分表

2、shardingjdbc简单使用之分库分表综合使用
shardingjdbc作为shardingsphere中的一部分，提供了分库分表、读写分离、数据治理等功能
分库分表
分库就是按数据库来分：将不同或者相同结构的表分别放在不同的数据库中(例如用户表和订单表放在不同的库)
分表就是按表来分：将相同结构的水平拆分成多个不同名称的表(例如将user表分为user_0、user_1…)
分片键：不管分库还是分表，最终都是存储在表中，分片键就是按照表的某一个字段和分库分表策略进行分配
逻辑表：比如数据库中表是user_0,user_1…，而在代码里sql操作的表是逻辑表，底层会按照分片键和分片策略解析出对应具体的表(如果sql中包含分片键)，如果没有分片键就会向所有实际存储表中做对应的操作

分库

springboot+shardingsphere简单使用分库
数据库操作使用mybatisplus
创建两个database并创建相同结构的表，本文分库只使用table_1，table_2用于分表

表结构：sex字段存0和1

mybatis配置省略
分库的yml文件配置

spring:
  shardingsphere:
  	props:
      sql:
        show: true #开启sql日志
    datasource:
      names: db1,db2
      db1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=GMT%2b8
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        username: root
        password: 123456
      db2:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db2?serverTimezone=GMT%2b8
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        username: root
        password: 123456
    sharding:
      tables:
      	#逻辑表名，数据库中表名叫table_1，代码中的sql查询就使用逻辑表名
        user:
         #实际存储的数据库表，行表达式等价于db1.table_1,db2.table_1
          actual-data-nodes: db$->{1..2}.table_1
          key-generator:
            column: id #自定填充字段
            type: SNOWFLAKE
          database-strategy: #分库策略
            inline: #分片策略(inline,hint,standard,complex,none)
              sharding-column: sex #分片键 按sex字段分库(0:女 1:男)
              algorithm-expression: db$->{sex % 2 + 1} # 性别女存db1，男存db2

测试插入数据：

	@Test
    void insert() {
        User user = new User();
        user.setName("mary");
        user.setAge(19);
        user.setSex(0);
        userMapper.insert(user);
        System.out.println(user.getId());
    }

存入的数据sex值时0，应该被存到db1；

那么如果操作数据时不包含分片键字段会怎么样？这里就是sex字段
插入时不指定sex字段会怎么样

	@Test
    void inserts() {
        User user = new User();
        user.setName("jack");
        user.setAge(22);
        //user.setSex(0);
        userMapper.insert(user);
        System.out.println(user.getId());
    }

sql日志就能看出结果：

如果sql操作中不包含分片键字段 会向所有的实际存储节点插入数据

分表

这里所说的分表是水平分表，即按照分片键将数据存入多个表中。而垂直分表则是按字段将表拆分。
在同一数据库下创建两个结构相同的表用于分表测试：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: db
      db:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db?serverTimezone=GMT%2b8
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        username: root
        password: 123456
    sharding:
      tables:
        #逻辑表名
        user:
          actual-data-nodes: db.table_$->{[1,2]} #事件存储数据的表
          #actual-data-nodes: db.table_1,db.table_2
          key-generator:
            column: id #自定填充字段
            type: SNOWFLAKE #雪花算法  UUID、SNOWFLAKE两种(实现ShardingKeyGenerator接口)
          table-strategy: #分表策略
            inline:
              sharding-column: id #分片键
              algorithm-expression: table_$->{id % 2 + 1} #分片具体策略

sharding-column: id
algorithm-expression: table_$->{id % 2 + 1}
这里是按id进行分片，id值由SNOWFLAKE(雪花算法)生成，奇数id存table_2，偶数id存table_1
测试插入数据：

		User user = new User();
        user.setName("green");
        user.setAge(19);
        user.setSex(0);
        userMapper.insert(user);
        System.out.println(user.getId());

由控制台日志可以看出，生成的id是偶数存入到table_1中

Actual SQL: db ::: INSERT INTO table_1   (id, age, name, sex) VALUES (?, ?, ?, ?) ::: [1475275875025264642, 19, green, 0]