Springboot2.x+ShardingSphere 라 이브 러 리 분할 표 의 예제 코드 구현
개념 해석
수직 분할
업무 분할 방식 에 따라 수직 분할 이 라 고도 부 르 고 수직 분할 이 라 고도 부 르 며 핵심 이념 은 전문 창고 전용 이다.분할 하기 전에 하나의 데이터 베 이 스 는 여러 개의 데이터 시트 로 구성 되 고 표 마다 서로 다른 업무 에 대응 합 니 다.한편,분 리 된 후에 업무 에 따라 표를 분류 하여 서로 다른 데이터 베이스 에 분포 시 켜 압력 을 서로 다른 데이터 베이스 로 분산 시킨다.다음 그림 은 업무 수요 에 따라 사용자 표 와 주문 표를 서로 다른 데이터 베이스 로 수직 으로 나 누 는 방안 을 보 여 준다.
수직 분할 은 종종 구조 와 디자인 을 조정 해 야 한다.일반적으로 인터넷 업무 수요 의 신속 한 변화 에 대응 하지 못 한다.그리고 단일 병목 도 제대로 해결 되 지 않 는 다.수직 분할 은 데이터 양 과 방 문 량 에 따 른 문 제 를 완화 시 킬 수 있 지만 근절 할 수 없다.만약 에 수직 으로 분 리 된 후에 표 의 데 이 터 량 이 단일 노드 가 적재 할 수 있 는 한도 값 을 초과 하면 수평 으로 나 누 어 처리 해 야 한다.
수평 분할
수평 분할 은 가로 분할 이 라 고도 부른다.수직 분 편 에 비해 데 이 터 를 업무 논리 에 따라 분류 하지 않 고 특정한 필드(또는 몇 개의 필드)를 통 해 특정한 규칙 에 따라 데 이 터 를 여러 라 이브 러 리 나 표 에 분산 시 키 고 모든 분 편 은 데이터 의 일부분 만 포함한다.예 를 들 어 메 인 키 의 조각 에 따라 짝수 메 인 키 의 기록 을 0 라 이브 러 리(또는 표)에 넣 고 홀수 메 인 키 의 기록 을 1 라 이브 러 리(또는 표)에 넣 습 니 다.아래 그림 과 같 습 니 다.
수평 분 편 은 이론 적 으로 단기 데이터 양 처리 의 병목 을 돌파 하고 상대 적 으로 자 유 롭 게 확장 하 는 것 이 라 이브 러 리 분 표 의 표준 해결 방안 이다.
개발 준비
라 이브 러 리 시트 에서 자주 사용 하 는 구성 요 소 는 shardingsphere 입 니 다.현재 apache 최고의 프로젝트 입 니 다.이번 에는 springboot 2.1.9+shardingsphere 4.0.0-RC 2(모두 최신 버 전)를 사용 하여 라 이브 러 리 시트 작업 을 수행 합 니 다.
주문서 한 장 이 있다 고 가정 하면 우 리 는 그것 을 두 개의 라 이브 러 리 로 나 누 어야 한다.각 라 이브 러 리 세 장의 표 는 id 필드 에 따라 최종 데이터 의 위 치 를 정 하고 데이터베이스 환경 설정 은 다음 과 같다.
172.31.0.129
DROP TABLE IF EXISTS `t_order_0;
CREATE TABLE `t_order_0` (
`id` bigint(20) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ' ',
`type` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ' ',
`gmt_create` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ' ',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;코드 구현
pom.xml 을 수정 하여 관련 구성 요 소 를 도입 합 니 다.
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<mybatis-plus.version>3.1.1</mybatis-plus.version>
<sharding-sphere.version>4.0.0-RC2</sharding-sphere.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.15</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>${mybatis-plus.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
<version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
@Configuration
@MapperScan("com.github.jianzh5.blog.mapper")
public class MybatisPlusConfig {
/**
* SQL
*/
@Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor(){
PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();
List<ISqlParser> sqlParserList = new ArrayList<>();
sqlParserList.add(new BlockAttackSqlParser());
paginationInterceptor.setSqlParserList(sqlParserList);
return new PaginationInterceptor();
}
/**
* SQL
*/
@Bean
// @Profile({"dev","test"})
public PerformanceInterceptor performanceInterceptor() {
return new PerformanceInterceptor();
}
}
@Data
@TableName("t_order")
public class Order {
private Long id;
private String name;
private String type;
private Date gmtCreate;
}
/**
* Dao
*/
public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {
}
public interface OrderService extends IService<Order> {
}
/**
*
* @author jianzh5
* @date 2019/10/15 17:05
*/
@Service
public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> implements OrderService {
}
server.port=8080
# ds0 ds1
spring.shardingsphere.datasource.names = ds0,ds1
#ds0
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.129:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username = root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password = 000000
#ds1
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.131:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username = root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password = 000000
# id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column = id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = ds$->{id % 2}
#
# ds0.t_order_0,ds0.t_order_1,ds1.t_order_0,ds1.t_order_1
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = ds$->{0..1}.t_order_$->{0..2}
# id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = id
# id ,
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{id % 3}
# SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column = id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type = SNOWFLAKE
#spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order
spring.shardingsphere.props.sql.show = true
public class OrderServiceImplTest extends BlogApplicationTests {
@Autowired
private OrderService orderService;
@Test
public void testSave(){
for (int i = 0 ; i< 100 ; i++){
Order order = new Order();
order.setName(" "+i);
order.setType(" ");
orderService.save(order);
}
}
@Test
public void testGetById(){
long id = 1184489163202789377L;
Order order = orderService.getById(id);
System.out.println(order.toString());
}
}
이로써 분 고 분 표 개발 이 완료 되 었 다.
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
Springboot2.x+ShardingSphere 라 이브 러 리 분할 표 의 예제 코드 구현수직 분할 은 종종 구조 와 디자인 을 조정 해 야 한다.일반적으로 인터넷 업무 수요 의 신속 한 변화 에 대응 하지 못 한다.그리고 단일 병목 도 제대로 해결 되 지 않 는 다.수직 분할 은 데이터 양 과 방 문 ...
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