前有Atomikos 今有有ShardingsphereJdbc.
简单整理相关信息,关于分库分表的,如下的分库分表,统一改成分片.
参考资料:
- 什么是 ShardingSphere :: ShardingSphere
- 核心概念 :: ShardingSphere --分片相关信息
- Spring Boot Starter :: ShardingSphere ---------shardingjdbc的springboot官方详细讲解
相同结构的水平拆分数据库(表)的逻辑名称,是 SQL 中表的逻辑标识。 例:订单数据根据主键尾数拆分为 10 张表,分别是 t_order_0
到 t_order_9
,他们的逻辑表名为 t_order
在水平拆分的数据库中真实存在的物理表。 即上个示例中的 t_order_0
到 t_order_9
指所有的分片数据源中都存在的表,表结构及其数据在每个数据库中均完全一致。 适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景,例如:字典表。
绑定表指分片规则一致的一组分片表。 使用绑定表进行多表关联查询时,必须使用分片键进行关联,否则会出现笛卡尔积关联或跨库关联,从而影响查询效率。 例如:t_order
表和 t_order_item
表,均按照 order_id
分片,并且使用 order_id
进行关联,则此两张表互为绑定表关系。 绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联,关联查询效率将大大提升。 举例说明,如果 SQL 为:
SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
在不配置绑定表关系时,假设分片键 order_id 将数值 10 路由至第 0 片,将数值 11 路由至第 1 片,那么路由后的 SQL 应该为 4 条,它们呈现为笛卡尔积:
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
在配置绑定表关系,并且使用 order_id
进行关联后,路由的 SQL 应该为 2 条:
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
其中 t_order
表由于指定了分片条件,ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。 所有路由计算将会只使用主表的策略,那么 t_order_item
表的分片计算将会使用 t_order
的条件。
数据分片的最小单元,由数据源名称和真实表组成。 例:ds_0.t_order_0。 逻辑表与真实表的映射关系,可分为均匀分布和自定义分布两种形式。
分⽚键用于将数据库(表)水平拆分的数据库字段。 例:将订单表中的订单主键的尾数取模分片,则订单主键为分片字段。 SQL 中如果无分片字段,将执行全路由,性能较差。 除了对单分片字段的支持,Apache ShardingSphere 也支持根据多个字段进行分片。
分片算法用于将数据分片的算法,支持 =
、>=
、、
、
=
、
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