##Sharding-JDBC - A JDBC driver for shard databases and tables

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继dubbox和elastic-job之后，是ddframe系列开源的第三个产品。

Release Notes

• sharding-jdbc           
• sharding-jdbc-core  
• sharding-jdbc-config-yaml  
• sharding-jdbc-config-spring  
• sharding-jdbc-transaction  
• sharding-jdbc-transaction-async-job  

License

Build Status

主要贡献者

• 张亮    当当 [email protected]
• 高洪涛 当当 [email protected]
• 曹昊    当当 [email protected]
• 岳令    当当 [email protected]

**讨论QQ群：**532576663（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。由于QQ群已接近饱和，我们希望您在申请加群之前仔细阅读文档，并在加群申请中正确回答问题，以及在申请时写上您的姓名和公司名称。并且在入群后及时修改群名片。否则我们将有权拒绝您的入群申请。谢谢合作。）

简介

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java的ORM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Oracle，SQLServer，DB2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=，BETWEEN，IN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，Limit，OR等查询，并且支持Binding Table以及笛卡尔积的表查询。
• 支持柔性事务(目前仅最大努力送达型)。
• 支持读写分离。

Sharding-JDBC配置多样：

• 可支持YAML和Spring命名空间配置
• 灵活多样的inline方式

---

以下是常见的分库分表产品和Sharding-JDBC的对比：

功能	Cobar	Cobar-client	TDDL	Sharding-JDBC
分库	有	有	未开源	有
分表	无	无	未开源	有
中间层	是	否	否	否
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	可	仅Java	仅Java	仅Java
外部依赖	无	无	Diamond	无

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整体架构图

相关文档

Release Notes

使用指南

详细功能列表

核心概念

架构图

Yaml文件和Spring命名空间配置

基于暗示(Hint)的分片键值注册方法

读写分离

柔性事务

目录结构说明

阅读源码编译问题说明

使用限制

SQL支持详细列表

压力测试报告

未来线路规划

事务支持说明

InfoQ新闻

CSDN文章

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>${latest.release.version}</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 = ShardingRule.builder()
        .dataSourceRule(dataSourceRule)
        .tableRules(tableRuleList)
        .databaseShardingStrategy(new DatabaseShardingStrategy("sharding_column", new XXXShardingAlgorithm()))
        .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("sharding_column", new XXXShardingAlgorithm())))
        .build();

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

使用原生JDBC接口

通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource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, MyBatis等ORM工具。 以JDBC原生实现为例：

DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(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 preparedStatement = conn.prepareStatement(sql)) {
    preparedStatement.setInt(1, 10);
    preparedStatement.setInt(2, 1001);
    try (ResultSet rs = preparedStatement.executeQuery()) {
        while(rs.next()) {
            System.out.println(rs.getInt(1));
            System.out.println(rs.getInt(2));
        }
    }
}

使用Spring命名空间配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
    xmlns:rdb="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb" 
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
                        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                        http://www.springframework.org/schema/context 
                        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd 
                        ">
    <context:property-placeholder location="classpath:conf/rdb/conf.properties" ignore-unresolvable="true"/>
    
    <bean id="dbtbl_0" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/dbtbl_0"/>
        <property name="username" value="root"/>
        <property name="password" value=""/>
    </bean>
    <bean id="dbtbl_1" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/dbtbl_1"/>
        <property name="username" value="root"/>
        <property name="password" value=""/>
    </bean>

    <rdb:strategy id="orderTableStrategy" sharding-columns="order_id" algorithm-expression="t_order_${order_id.longValue() % 4}"/>
    <rdb:strategy id="orderItemTableStrategy" sharding-columns="order_id" algorithm-expression="t_order_item_${order_id.longValue() % 4}"/>
    <rdb:data-source id="shardingDataSource">
        <rdb:sharding-rule data-sources="dbtbl_0,dbtbl_1">
            <rdb:table-rules>
                <rdb:table-rule logic-table="t_order" actual-tables="t_order_${0..3}" table-strategy="orderTableStrategy"/>
                <rdb:table-rule logic-table="t_order_item" actual-tables="t_order_item_${0..3}" table-strategy="orderItemTableStrategy"/>
            </rdb:table-rules>
            <rdb:default-database-strategy sharding-columns="user_id" algorithm-expression="dbtbl_${user_id.longValue() % 2 + 1}"/>
        </rdb:sharding-rule>
    </rdb:data-source>
</beans>