sharding jdbc
sharding jdbc
分片策略
StandardShardingStrategy
标准分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片；RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。
1
2
3
4
5
6
7
| i_order:
actual-data-nodes: ds$->{0..11}.i_order
database-strategy:
standard:
shardingColumn: input_time
preciseAlgorithmClassName: com.i.lubov.algorithm.DatabaseMonthDividedPrecise
rangeAlgorithmClassName: com.i.lubov.algorithm.DatabaseMonthDividedRange
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
| public class DatabaseMonthDividedPrecise implements PreciseShardingAlgorithm<Date> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> shardingValue) {
int month = LocalDate.fromDateFields(shardingValue.getValue()).getMonthOfYear();
return availableTargetNames.toArray(new String[]{})[(month - 1)];
}
}
|
ComplexShardingStrategy
复合分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此Sharding-JDBC并未做过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符交于算法接口，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| i_order_info:
actual-data-nodes: ds$->{0..15}.i_order_info_$->{0..15}
database-strategy:
complex:
shardingColumns: order_no
algorithmClassName: com.i.lubov.algorithm.DatabaseComplexKeys
table-strategy:
complex:
shardingColumns: order_no
algorithmClassName: com.i.lubov.algorithm.TableComplexKeysTable
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
| public class DatabaseComplexKeys implements ComplexKeysShardingAlgorithm<String> {
private static final int MAX_SHARDING = 16;
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames,
ComplexKeysShardingValue<String> shardingValue) {
Map<String, Collection<String>> shardingMap = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap();
Set<String> sharding = new HashSet<>(MAX_SHARDING);
shardingMap.forEach((k, v) -> v.forEach(no -> {
if (StrUtil.isNotBlank(no) && no.length() > 4) {
int datasourceIndex = Integer.parseInt(no.substring(no.length() - 2));
sharding.add(availableTargetNames.toArray(new String[]{})[(datasourceIndex % MAX_SHARDING)]);
}
}));
return sharding;
}
}
|
InlineShardingStrategy
Inline表达式分片策略。使用Groovy的Inline表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持。InlineShardingStrategy只支持单分片键，对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: ds$->{0..15}.i_waybill 表示i_waybill表按照user_id按16取模分成16个库，库名称为ds_0到ds_15。
1
2
3
4
5
6
| i_waybill:
actual-data-nodes: ds$->{0..15}.i_waybill
database-strategy:
inline:
algorithm-expression: ds$->{user_id % 16}
sharding-column: user_id
|
HintShardingStrategy
通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。
NoneShardingStrategy
不分片的策略。
