分库分表Sharding-JDBC介绍

1.ShardingSphere生态简介

Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，核心由： JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成；

功能特性：它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。

官方网站：https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html

文档地址：https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/overview

Sharding-jdbc是ShardingSphere的其中一个模块，定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

• 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。
• 基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。
• 支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。

Sharding-JDBC的核心功能为数据分片和读写分离，通过Sharding-JDBC，应用可以透明的使用jdbc访问已经分库分表、读写分离的多个数据源，而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。

2.Sharding-jdbc相关名词解释

参考官网-核心概念

• 逻辑表（LogicTable）：进行水平拆分的时候同一类型（逻辑、数据结构相同）的表的总称。例：用户数据根据主键尾数拆分为2张表，分别是tab_user_0到tab_user_1，他们的逻辑表名为tab_user。
• 真实表（ActualTable）：在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的tab_user_0到tab_user_1。
• 数据节点（DataNode）：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：spring-boot_0.tab_user_0，spring-boot_0.tab_user_1，spring-boot_1.tab_user_0，spring-boot_1.tab_user_1。
  说白了，具体到指定库下的指定表就是一个数据节点；
• 动态表（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（股票流水）。
• 广播表（公共表）：指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的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（BindingTable）：指E。例如：t_order表和t_order_item表，均按照order_no分片，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);

让order的数据落库位置，与order_item落库的位置在同一个数据节点。

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在FROM的最左侧，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。故绑定表之间的分区键要完全相同。【解决多表关联查询造成笛卡尔积问题】

• 分片键（ShardingColumn）：分片字段用于将数据库（表）水平拆分的字段，支持单字段及多字段分片。例如上例中的order_id。
  一般在业务中经常查询使用的字段会作为分片键；

3.Sharding-JDBC执行原理

参考官网-内部剖析：

逻辑表：t_user

物理表：ds0.t_user_1,ds0.t_user_2,ds1.t_user_1,ds1.t_user_2

shardingSphere的3个产品的数据分片主要流程是完全一致的。 核心由SQL解析 => 执行器优化 => SQL路由 => SQL改写 => SQL执行 => 结果归并的流程组成。

例如现在有一条查询语句：

# 此时t_user对应的表是不存在的，是逻辑上表
select * from t_user where id=10

进行了分库分表操作，2个库ds0，ds1，采用的分片键为id，逻辑表为t_user,真实表为t_user_0、t_user_1两张表，分库、分表算法为均为取余（%2）。

• sql解析：通过解析sql语句提取分片键列与值进行分片，例如比较符 =、in 、between and，及查询的表等。
• 执行器优化：合并和优化分片条件，如OR 转化成 in等。

select * from t_user where id=1 or id=2 or id=3 自动优化：select * from t_user where id in （1,2,3）

• sql路由：找到sql需要去哪个库、哪个表执行语句，上例sql根据采用的策略可以得到将在ds0库，t_user_0表执行语句。说白了，就是根据逻辑表查找物理表的过程；
• sql改写：根据解析结果，及采用的分片逻辑改写sql，SQL改写分为正确性改写和优化改写。
  上例经过sql改写后，真实语句为：

select * from ds0.t_user_0 where id=10；==>ds0.t_user_0 2S
select * from ds0.t_user_1 where id=10；==>ds0.t_user_1 2S
select * from ds1.t_user_0 where id=10；==>ds1.t_user_0 2S
select * from ds1.t_user_1 where id=10；==>ds1.t_user_1 2S

• sql执行：通过多线程执行器异步执行。
• 结果归并：将多个执行结果集归并以便于通过统一的JDBC接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰者模式的追加归并这几种方式；

4.Sharding-jdbc分片方式介绍

Sharding-jdbc参考地址

sharding-jdbc实现数据分片有4种策略：

• inline模式

通过groovy表达式来表示分库分表的策略；
db0
  ├── t_order0
  └── t_order1
db1
  ├── t_order0
  └── t_order1
  表达式：db${0..1}.t_order${0..1}
  	     t_order${orderId % 2}

• 使用最简单，开发成本比较低；
• 只能使用单个字段作为分片键；
• 基于行表达式定义分片规则；

• standard标准分片模式
• 用户可通过代码自定义复杂的分片策略；
• 同样只能使用单个字段作为分片键；
• complex复合分片模式
• 用于多分片键的复合分片策略（多片键）
• Hint强制分片模式
• 不指定片键，通过代码动态指定路由规则
• 强制分片策略（强制路由）