ShardingSphere5入门实战(四)之sharding-jdbc实现水平分片

1、在上篇文章垂直分片基础上来实现水平分片，将server-order中的t_order表水平分片为server-order0中的t_order0和t_order1表；server-order1中的t_order0和t_order1。

第一步：创建server-order0容器
step1：创建容器：

docker run -d \
-p 3310:3306 \
-v /atguigu/server/order0/conf:/etc/mysql/conf.d \
-v /atguigu/server/order0/data:/var/lib/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
–name server-order0 \
mysql:8.0.29
step2：登录MySQL服务器：

#进入容器：
docker exec -it server-order0 env LANG=C.UTF-8 /bin/bash
#进入容器内的mysql命令行
mysql -uroot -p
#修改默认密码插件
ALTER USER ‘root’@’%’ IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY ‘123456’;
step3：创建数据库：

注意：水平分片的id需要在业务层实现，不能依赖数据库的主键自增

docker run -d \
-p 3311:3306 \
-v /atguigu/server/order1/conf:/etc/mysql/conf.d \
-v /atguigu/server/order1/data:/var/lib/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
–name server-order1 \
mysql:8.0.29
step2：登录MySQL服务器：

#进入容器：
docker exec -it server-order1 env LANG=C.UTF-8 /bin/bash
#进入容器内的mysql命令行
mysql -uroot -p
#修改默认密码插件
ALTER USER ‘root’@’%’ IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY ‘123456’;
step2：创建数据库，和server-order0相同

注意：水平分片的id需要在业务层实现，不能依赖数据库的主键自增

CREATE DATABASE db_order;
USE db_order;
CREATE TABLE t_order0 (
id BIGINT,
order_no VARCHAR(30),
user_id BIGINT,
amount DECIMAL(10,2),
PRIMARY KEY(id)
);
CREATE TABLE t_order1 (
id BIGINT,
order_no VARCHAR(30),
user_id BIGINT,
amount DECIMAL(10,2),
PRIMARY KEY(id)
);
第三步：水平分片配置
由于前两篇的读写分离和垂直分片的代码都上传到了码云，所以水平分片我就在原来master分支基础上新建一个分支就叫做sharding-jdbc-spfp，在该分支上实现对应配置及代码。

1、基本配置
#========================基本配置
# 应用名称
spring.application.name=sharging-jdbc-demo
# 开发环境设置
spring.profiles.active=dev
# 内存模式
spring.shardingsphere.mode.type=Memory
# 打印SQl
spring.shardingsphere.props.sql-show=true
2、数据源配置
#========================数据源配置
# 配置真实数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=server-user,server-order0,server-order1

# 配置第 1 个数据源
spring.shardingsphere.datasource.server-user.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.server-user.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.server-user.jdbc-url=jdbc:mysql://ip:3301/db_user
spring.shardingsphere.datasource.server-user.username=root
spring.shardingsphere.datasource.server-user.password=123456

# 配置第 2 个数据源
spring.shardingsphere.datasource.server-order0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.server-order0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.server-order0.jdbc-url=jdbc:mysql://ip:3310/db_order
spring.shardingsphere.datasource.server-order0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.server-order0.password=123456

# 配置第 3 个数据源
spring.shardingsphere.datasource.server-order1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.server-order1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.server-order1.jdbc-url=jdbc:mysql://ip:3311/db_order
spring.shardingsphere.datasource.server-order1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.server-order1.password=123456
3、标椎分片表配置
#========================标准分片表配置（数据节点配置）
# spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.<table-name>.actual-data-nodes=值
# 值由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持 inline 表达式。
# <table-name>：逻辑表名
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=server-user.t_user
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=server-order0.t_order0,server-order0.t_order1,server-order1.t_order0,server-order1.t_order1
这种配置可以发现当数据节点增多的时候配置会变的越来越复杂，所以就需要用到inline表达式，inline表达式的配置如下：等同于上方配置(inline表达式学习可直接在文章末尾附加部分学习)

inline表达式：

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=server-user.t_user
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=server-order$->{0..1}.t_order$->{0..1}
5、分片算法配置:数据分片 :: ShardingSphere

分片算法 :: ShardingSphere

水平分库：分片规则：order表中user_id为偶数时，数据插入server-order0服务器，user_id为奇数时，数据插入server-order1服务器。这样分片的好处是，同一个用户的订单数据，一定会被插入到同一台服务器上，查询一个用户的订单时效率较高。

#————————分库策略
# 分片列名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
# 分片算法名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=alg_inline_userid

#————————分片算法配置
# 行表达式分片算法
# 分片算法类型
spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.alg_inline_userid.type=INLINE
# 分片算法属性配置
spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.alg_inline_userid.props.algorithm-expression=server-order$->{user_id % 2}
水平分表：分片规则：order表中order_no的哈希值为偶数时，数据插入对应服务器的t_order0表，order_no的哈希值为奇数时，数据插入对应服务器的t_order1表。因为order_no是字符串形式，因此不能直接取模。

#————————分表策略
# 分片列名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=order_no
# 分片算法名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=alg_hash_mod

#————————分片算法配置
# 哈希取模分片算法
# 分片算法类型
spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.alg_hash_mod.type=HASH_MOD
# 分片算法属性配置
spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.alg_hash_mod.props.sharding-count=2
下面编写测试代码：

根据分库规则userId字段%2可以得到数据会落到server-order1数据库中

根据分表规则orderNo配置的HASH_MOD规则可以发现orderNo0、orderNo2会落到t_order0表中，orderNo1、orderNo3会落到t_order1表中

服务启动浏览器访问：http://localhost:8080/sharding/jdbc/testInsertOrder

查看数据库如下所示：符合规则

以上测试成功！！！！

下面介绍一下shardingsphere提供的分布式主键策略：分布式主键 :: ShardingSphere

文档可以自己看一下，下面配置一下全局id生成规则(和mybatis-plus的@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)二选一):

#————————分布式序列策略配置
# 分布式序列列名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.key-generate-strategy.column=id
# 分布式序列算法名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.key-generate-strategy.key-generator-name=alg_snowflake

# 分布式序列算法配置
# 分布式序列算法类型
spring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.alg_snowflake.type=SNOWFLAKE
# 分布式序列算法属性配置
#spring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.alg_snowflake.props.xxx=
下面修改mybatis-plus的自增策略：当配置mybatis-plus的

IdType.ASSIGN_ID规则时，那么配置的sharding-jdbc的雪花算法自增序列就会失效，就会用数据库的IdType.ASSIGN_ID

=================================================================
多表关联：
创建关联表：在server-order0、server-order1服务器中分别创建两张订单详情表：t_order_item0、t_order_item1，我们希望同一个用户的订单和订单详情表中的数据都在同一个数据源中，避免跨库关联，因此这两张表我们使用相同的分片策略。

那么在t_order_item中我们也需要创建order_no和user_id这两个分片键。

建表语句：

CREATE TABLE t_order_item0(
id BIGINT,
order_no VARCHAR(30),
user_id BIGINT,
price DECIMAL(10,2),
`count` INT,
PRIMARY KEY(id)
);

CREATE TABLE t_order_item1(
id BIGINT,
order_no VARCHAR(30),
user_id BIGINT,
price DECIMAL(10,2),
`count` INT,
PRIMARY KEY(id)
);

创建t_order_item表对应的实体类：

创建对应的mapper

配置关联表：

t_order_item的分片表、分片策略、分布式序列策略和t_order一致

#————————标准分片表配置（数据节点配置）
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.actual-data-nodes=server-order$->{0..1}.t_order_item$->{0..1}

#————————分库策略
# 分片列名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
# 分片算法名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=alg_inline_userid

#————————分表策略
# 分片列名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.standard.sharding-column=order_no
# 分片算法名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=alg_hash_mod

#————————分布式序列策略配置
# 分布式序列列名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.key-generate-strategy.column=id
# 分布式序列算法名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.key-generate-strategy.key-generator-name=alg_snowflake
由于是关联表的配置，所以上面的配置信息是和t_order的水平分库分表的配置在一起的，所以的配置文件信息如下所示：
#========================基本配置
# 应用名称
spring.application.name=sharging-jdbc-demo
# 开发环境设置
spring.profiles.active=dev
# 内存模式
spring.shardingsphere.mode.type=Memory
# 打印SQl
spring.shardingsphere.props.sql-show=true

#========================数据源配置
# 配置真实数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=server-user,server-order0,server-order1

#========================标准分片表配置（数据节点配置）
# spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.<table-name>.actual-data-nodes=值
# 值由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持 inline 表达式。
# <table-name>：逻辑表名
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=server-user.t_user
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=server-order$->{0..1}.t_order$->{0..1}
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.actual-data-nodes=server-order$->{0..1}.t_order_item$->{0..1}
#————————分库策略
# 分片列名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
# 分片算法名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=alg_inline_userid

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
# 分片算法名称
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order_item.database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=alg_inline_userid
#————————分片算法配置
# 行表达式分片算法
# 分片算法类型
spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.alg_inline_userid.type=INLINE
# 分片算法属性配置
spring.shardingsphere.rules.sharding.sharding-algorithms.alg_inline_userid.props.algorithm-expression=server-order$->{user_id % 2}

# 分布式序列算法配置
spring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.alg_snowflake.type=SNOWFLAKE

@RequestMapping(“/relate”)
public void testRelateTables() {
for (long i = 1; i < 3; i++) {

Order order = new Order();
order.setOrderNo(“ATGUIGU” + i);
order.setUserId(1L);
orderMapper.insert(order);

for (long j = 1; j < 3; j++) {
OrderItem orderItem = new OrderItem();
orderItem.setOrderNo(“ATGUIGU” + i);
orderItem.setUserId(1L);
orderItem.setPrice(new BigDecimal(10));
orderItem.setCount(2);
orderItemMapper.insert(orderItem);
}
}

for (long i = 5; i < 7; i++) {

Order order = new Order();
order.setOrderNo(“ATGUIGU” + i);
order.setUserId(2L);
orderMapper.insert(order);

for (long j = 1; j < 3; j++) {
OrderItem orderItem = new OrderItem();
orderItem.setOrderNo(“ATGUIGU” + i);
orderItem.setUserId(2L);
orderItem.setPrice(new BigDecimal(1));
orderItem.setCount(3);
orderItemMapper.insert(orderItem);
}
}
}
==============================================================

绑定表：查询每个订单的订单号和总订单金额
新建实体类：OrderVo