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lzqjfly/sharding-jdbc

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主要贡献者

**讨论QQ群:**xxx(不限于Sharding-JDBC,包括分布式,数据库相关以及其他互联网技术交流)

简介

Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平扩展框架,即透明化数据库分库分表访问。

Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零:

  • 可适用于任何基于javaORM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, BoneCP, Druid等。
  • 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL,但已有支持OracleSQLServerDB2等数据库的计划。

Sharding-JDBC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,未使用中间层,无需额外部署,无其他依赖,DBA也无需改变原有的运维方式。SQL解析使用Druid解析器,是目前性能最高的SQL解析器。

Sharding-JDBC功能灵活且全面:

  • 分片策略灵活,可支持=BETWEENIN等多维度分片,也可支持多分片键共用。
  • SQL解析功能完善,支持聚合,分组,排序,LimitOR等查询,并且支持Binding Table以及笛卡尔积的表查询。

以下是常见的分库分表产品和Sharding-JDBC的对比:

功能 Cobar(MyCAT) Cobar-client TDDL Sharding-JDBC
分库 未开源
分表 未开源
中间层
ORM支持 任意 仅MyBatis 任意 任意
数据库支持 仅MySQL 任意 任意 任意
异构语言 仅Java 仅Java 仅Java
外部依赖 Diamond

整体架构图

整体架构图1

Quick Start

引入maven依赖

<!-- 引入sharding-jdbc核心模块 -->
<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

规则配置

Sharding-JDBC的分库分表通过规则配置描述,请简单浏览配置全貌:

 ShardingRule shardingRule = new ShardingRule(
                dataSourceRule, 
                Arrays.asList(tableRule), 
                new DatabaseShardingStrategy("sharding_column_1", new XXXShardingAlgorithm()),
                new TableShardingStrategy("sharding_column_2", new XXXShardingAlgorithm()));

规则配置包括数据源配置、表规则配置、分库策略和分表策略组成。这只是最简单的配置方式,实际使用可更加灵活,如:多分片键,分片策略直接和tableRule绑定等。

详细的规则配置请参考用户指南

使用基于ShardingDataSource的JDBC接口

通过规则配置对象获取ShardingDataSourceShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后可通过DataSource选择使用原生JDBC开发,或者使用JPA, MyBatisORM工具。 以JDBC原生实现为例:

DataSource dataSource = new ShardingDataSource(shardingRule);
String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.user_id=? AND o.order_id=?";
try (
        Connection conn = dataSource.getConnection();
        PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
    pstmt.setInt(1, 10);
    pstmt.setInt(2, 1001);
    try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
        while(rs.next()) {
            System.out.println(rs.getInt(1));
            System.out.println(rs.getInt(2));
            System.out.println(rs.getInt(3));
        }
    }
}

About

A JDBC driver for shard databases and tables

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