27-Sharding-Jdbc实战之标准分片策略-精准分片算法《分表》

• StandardShardingStrategy

  • 只支持【单分片键】，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法
  • PreciseShardingAlgorithm 精准分片 是必选的，用于处理=和IN的分片
  • RangeShardingAlgorithm 范围分片 是可选的，用于处理BETWEEN AND分片
  • 如果不配置RangeShardingAlgorithm，如果SQL中用了BETWEEN AND语法，则将按照全库路由处理，性能下降

• 代码实战

public class CustomTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {

    /**
     * @param dataSourceNames      数据源集合
     *                             在分库时值为所有分片库的集合 databaseNames
     *                             分表时为对应分片库中所有分片表的集合 tablesNames
     * @param preciseShardingValue 分片属性，包括
     *                             logicTableName 为逻辑表，
     *                             columnName 分片健（字段），
     *                             value 为从 SQL 中解析出的分片健的值
     * @return
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> dataSourceNames, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {

        for (String datasourceName : dataSourceNames) {

            String value = preciseShardingValue.getValue() % dataSourceNames.size() + "";
            //product_order_0
            if (datasourceName.endsWith(value)) {
                return datasourceName;
            }
        }
        return null;
    }
}

• 配置文件（注释其他）

# 指定product_order表的数据分布情况，配置数据节点,在 Spring 环境中建议使用 $->{...}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds0.product_order_$->{0..1}

#指定精准分片算法(水平分表)
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=net.xdclass.strategy.CustomTablePreciseShardingAlgorithm

• 新增订单记录

    @Test
    public void testSaveProductOrder() {

        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            ProductOrderDO productOrderDO = new ProductOrderDO();
            productOrderDO.setCreateTime(new Date());
            productOrderDO.setNickname("小滴课堂 PreciseShardingAlgorithm i=" + i);
            productOrderDO.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString().substring(0, 32));
            productOrderDO.setPayAmount(100.00);
            productOrderDO.setState("PAY");

            productOrderDO.setUserId(Long.valueOf(random.nextInt(50)));

            productOrderMapper.insert(productOrderDO);
        }
    }