| title | category | tag | head | ||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
shardingsphere 核心概念 |
shardingsphere |
|
|
水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为10张表，分别是t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。
在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的t_order_0到t_order_9。
数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：ds_0.t_order_0。
指分片规则一致的主表和子表。例如：t_order表和t_order_item表，均按照order_id分片，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果SQL为：
SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);在不配置绑定表关系时，假设分片键order_id将数值10路由至第0片，将数值11路由至第1片，那么路由后的SQL应该为4条，它们呈现为笛卡尔积：
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);在配置绑定表关系后，路由的SQL应该为2条：
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);其中t_order在FROM的最左侧，ShardingSphere将会以它作为整个绑定表的主表。 所有路由计算将会只使用主表的策略，那么t_order_item表的分片计算将会使用t_order的条件。故绑定表之间的分区键要完全相同。
指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如：字典表。
用于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段。例：将订单表中的订单主键的尾数取模分片，则订单主键为分片字段。 SQL中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差。 除了对单分片字段的支持，ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片。
通过分片算法将数据分片，支持通过=、>=、<=、>、<、BETWEEN和IN分片。分片算法需要应用方开发者自行实现，可实现的灵活度非常高。
目前提供4种分片算法。由于分片算法和业务实现紧密相关，因此并未提供内置分片算法，而是通过分片策略将各种场景提炼出来，提供更高层级的抽象，并提供接口让应用开发者自行实现分片算法。
- 精确分片算法
对应PreciseShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的=与IN进行分片的场景。需要配合StandardShardingStrategy使用。
- 范围分片算法
对应RangeShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的BETWEEN AND、>、<、>=、<=进行分片的场景。需要配合StandardShardingStrategy使用。
- 复合分片算法
对应ComplexKeysShardingAlgorithm，用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景，包含多个分片键的逻辑较复杂，需要应用开发者自行处理其中的复杂度。需要配合ComplexShardingStrategy使用。
- Hint分片算法
对应HintShardingAlgorithm，用于处理使用Hint行分片的场景。需要配合HintShardingStrategy使用。
包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键 + 分片算法，也就是分片策略。目前提供5种分片策略。
- 标准分片策略
对应StandardShardingStrategy。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。
- 复合分片策略
对应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，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。
- 行表达式分片策略
对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持，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: t_user_$->{u_id % 8} 表示t_user表根据u_id模8，而分成8张表，表名称为t_user_0到t_user_7。
- Hint分片策略
对应HintShardingStrategy。通过Hint指定分片值而非从SQL中提取分片值的方式进行分片的策略。
- 不分片策略
对应NoneShardingStrategy。不分片的策略。
对于分片字段非SQL决定，而由其他外置条件决定的场景，可使用SQL Hint灵活的注入分片字段。例：内部系统，按照员工登录主键分库，而数据库中并无此字段。SQL Hint支持通过Java API和SQL注释(待实现)两种方式使用。
分片规则配置的总入口。包含数据源配置、表配置、绑定表配置以及读写分离配置等。
真实数据源列表。
逻辑表名称、数据节点与分表规则的配置。
用于配置逻辑表与真实表的映射关系。可分为均匀分布和自定义分布两种形式。
- 均匀分布
指数据表在每个数据源内呈现均匀分布的态势，例如：
db0
├── t_order0
└── t_order1
db1
├── t_order0
└── t_order1
那么数据节点的配置如下：
db0.t_order0, db0.t_order1, db1.t_order0, db1.t_order1
- 自定义分布
指数据表呈现有特定规则的分布，例如：
db0
├── t_order0
└── t_order1
db1
├── t_order2
├── t_order3
└── t_order4
那么数据节点的配置如下：
db0.t_order0, db0.t_order1, db1.t_order2, db1.t_order3, db1.t_order4
对于分片策略存有数据源分片策略和表分片策略两种维度。
- 数据源分片策略
对应于DatabaseShardingStrategy。用于配置数据被分配的目标数据源。
- 表分片策略
对应于TableShardingStrategy。用于配置数据被分配的目标表，该目标表存在与该数据的目标数据源内。故表分片策略是依赖与数据源分片策略的结果的。
两种策略的API完全相同。
通过在客户端生成自增主键替换以数据库原生自增主键的方式，做到分布式主键无重复。
参考文档：
https://shardingsphere.apache.org/document/4.1.0/cn/features/sharding/
