1. 搭建基本的sharding-jdbc整合springboot
1. springboot导入sharding-jdbc相关依赖
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dependencies {
compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-web")
compile 'org.apache.shardingsphere:sharding-jdbc-spring-boot-starter:4.0.0-RC1' // 这个是
compile 'org.mybatis.spring.boot:mybatis-spring-boot-starter:1.3.2'
compile 'mysql:mysql-connector-java:8.0.15'
annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok:1.18.8'
compileOnly 'org.projectlombok:lombok:1.18.8'
testCompile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'
}
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2. sharding-jdbc的配spring# 相关的配置 shardingsphere:
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# 是否展示sql
props:
sql:
show: true
# 数据源配置
datasource:
# 数据源名称
names: ds1
# 数据源名称对应的连接池，url，用户名和密码配置
ds1:
# 数据库连接池类型：HikariDataSource 是springboot自带的数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
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3. 编写启动类，springboot单元测试，进行数据库的插入，即可
2. sharding-jdbc的相关配置，以及分库分表
1. 同库水平分表
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spring:
# 相关的配置
shardingsphere:
props:
sql:
show: true
datasource:
names: ds1
ds1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
username: root
password: root
sharding:
tables:
# 这个地方注意： sharding-jdbc会根据名称去找本节点，所以写sql的时候，要写此节点的名称
t_student:
# 表达式， 健康节点： 根据上一个节点找到此值， {1..2}为groovy语言，$会替换成{1..2}的一个值，数据库表是: t_student_1 , t_student_2
# 这个配置是告诉sharding有多少个表
actual-data-nodes: ds1.t_student_$->{1..2}
# 主键生成策略
key-generator:
# 对应的数据库表的主键
column: n_id
# 生成方式， 雪花模式
type: SNOWFLAKE
# 配置其分片策略和分片算法
table-strategy:
# 行表达式
inline:
# 配置sharding的计算列
sharding-column: n_id
# 配置sharding的表达式,对应的n_id必须和sharding-column的值对应，否则报错
algorithm-expression: t_student_$->{n_id % 2 +1}
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2. 水平分库，在水平分库基础上进行水平分表
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spring:
# 相关的配置
shardingsphere:
props:
sql:
show: true
datasource:
# 配置数据源的名称
names: ds1,ds2
# 第一个数据源
ds1:
# 数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
# 第二个数据源
ds2:
# 数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding2?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
# 分库的策略
sharding:
tables:
# 这个地方注意： sharding-jdbc会根据名称去找本节点，所以写sql的时候，要写此节点的名称
t_student:
# 配置数据库的分库策略
database-strategy:
# 行表达式模式
inline:
# 选择需要分库的字段，根据那个字段进行区分
sharding-column: n_card
# 表达式，c_card需要和上面的一致，groovy表达式
algorithm-expression: ds$->{n_card % 2 + 1}
# 表达式， 健康节点： 根据上一个节点找到此值， {1..2}为groovy语言，$会替换成{1..2}的一个值，数据库表是: t_student_1 , t_student_2
# 这个配置是告诉sharding有多少个表
actual-data-nodes: ds1.t_student_$->{1..2}
# 主键生成策略
key-generator:
# 对应的数据库表的主键
column: n_id
# 生成方式， 雪花模式
type: SNOWFLAKE
# 配置其分片策略和分片算法
table-strategy:
# 行表达式
inline:
# 配置sharding的计算列
sharding-column: n_id
# 配置sharding的表达式,对应的n_id必须和sharding-column的值对应，否则报错
algorithm-expression: t_student_$->{n_id % 2 +1}
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case: true
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3.垂直分库
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spring:
# 相关的配置
shardingsphere:
props:
sql:
show: true
datasource:
# 配置数据源的名称
names: ds1,ds2,ds3
# 第一个数据源
ds1:
# 数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
# 第二个数据源
ds2:
# 数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding2?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
# 配置垂直分库策略
ds3:
# 数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding3?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
# 分库的策略
sharding:
tables:
# 垂直分库、分表，其实就是写死了
t_course:
database-strategy:
inline:
sharding-column: n_id
algorithm-expression: ds3
# 虽然垂直分库没有必要但是还要配置一下分表规则
# table-strategy:
# inline:
# sharding-column: n_id
# algorithm-expression: t_course
# 水平分库、分表
# 这个地方注意： sharding-jdbc会根据名称去找本节点，所以写sql的时候，要写此节点的名称
t_student:
# 配置数据库的分库策略
database-strategy:
# 行表达式模式
inline:
# 选择需要分库的字段，根据那个字段进行区分
sharding-column: n_card
# 表达式，c_card需要和上面的一致，groovy表达式
algorithm-expression: ds$->{n_card % 2 + 1}
# 表达式， 健康节点： 根据上一个节点找到此值， {1..2}为groovy语言，$会替换成{1..2}的一个值，数据库表是: t_student_1 , t_student_2
# 这个配置是告诉sharding有多少个表
actual-data-nodes: ds1.t_student_$->{1..2}
# 主键生成策略
key-generator:
# 对应的数据库表的主键
column: n_id
# 生成方式， 雪花模式
type: SNOWFLAKE
# 配置其分片策略和分片算法
table-strategy:
# 行表达式
inline:
# 配置sharding的计算列
sharding-column: n_id
# 配置sharding的表达式,对应的n_id必须和sharding-column的值对应，否则报错
algorithm-expression: t_student_$->{n_id % 2 +1}
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case: true
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4. 读写分离，sharding-jdbc只负责路由，即：帮助我们把select或者insert、update、delete路由到不同的数据库上，但是不会帮助我们同步数据库数据
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spring:
# 相关的配置
shardingsphere:
props:
sql:
show: true
datasource:
# 配置数据源的名称
names: ds1,ds2,ds3
# 第一个数据源
ds1:
# 数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
# 第二个数据源
ds2:
# 数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding2?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
# 配置垂直分库策略
ds3:
# 数据库连接池
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding3?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名
username: root
# 数据库密码
password: root
# 分库的策略
sharding:
tables:
# 垂直分库、分表，其实就是写死了
t_course:
database-strategy:
inline:
sharding-column: n_id
algorithm-expression: ds3
# 虽然垂直分库没有必要但是还要配置一下分表规则
# table-strategy:
# inline:
# sharding-column: n_id
# algorithm-expression: t_course
# 水平分库、分表
# 这个地方注意： sharding-jdbc会根据名称去找本节点，所以写sql的时候，要写此节点的名称
t_student:
# 配置数据库的分库策略
database-strategy:
# 行表达式模式
inline:
# 选择需要分库的字段，根据那个字段进行区分
sharding-column: n_card
# 表达式，c_card需要和上面的一致，groovy表达式
algorithm-expression: ds$->{n_card % 2 + 1}
# 表达式， 健康节点： 根据上一个节点找到此值， {1..2}为groovy语言，$会替换成{1..2}的一个值，数据库表是: t_student_1 , t_student_2
# 这个配置是告诉sharding有多少个表
actual-data-nodes: ds1.t_student_$->{1..2}
# 主键生成策略
key-generator:
# 对应的数据库表的主键
column: n_id
# 生成方式， 雪花模式
type: SNOWFLAKE
# 配置其分片策略和分片算法
table-strategy:
# 行表达式
inline:
# 配置sharding的计算列
sharding-column: n_id
# 配置sharding的表达式,对应的n_id必须和sharding-column的值对应，否则报错
algorithm-expression: t_student_$->{n_id % 2 +1}
# 主从规则，未做验证
master-slave-rules:
# 随机起一个名称，如果配置主从，那么需要修改分表策略：：：公共表修改
# 分表策略改成： spring.shardingsphere.sharding.tables.t_public.actual-data-nodes=ms0.t_public
# ms0 主从已经指向了 ds1、ds2数据源
ms0:
# 主节点
master-data-source-name: ds1
# 从节点
slave-data-source-names: ds2
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case: true
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