sharding-jdbc - 透明化数据库分库分表访问

jopen 9年前

Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中，关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平扩展框架，即透明化数据库分库分表访问。

Sharding-JDBC继dubbox和elastic-job之后，是ddframe系列开源的第三个产品。

主要贡献者

讨论QQ群：532576663（不限于Sharding-JDBC，包括分布式，数据库相关以及其他互联网技术交流）

简介

Sharding-JDBC直接封装JDBC API，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零：

  • 可适用于任何基于java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
  • 可基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等。
  • 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL，但已有支持Oracle，SQLServer，DB2等数据库的计划。

Sharding-JDBC定位为轻量级java框架，使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，未使用中间层，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。SQL解析使用Druid解析器，是目前性能最高的SQL解析器。

Sharding-JDBC功能灵活且全面：

  • 分片策略灵活，可支持=，BETWEEN，IN等多维度分片，也可支持多分片键共用。
  • SQL解析功能完善，支持聚合，分组，排序，Limit，OR等查询，并且支持Binding Table以及笛卡尔积的表查询。

以下是常见的分库分表产品和Sharding-JDBC的对比：

功能 Cobar Cobar-client TDDL Sharding-JDBC
分库 有 有 未开源 有
分表 无 无 未开源 有
中间层 是 否 否 否
ORM支持 任意 仅MyBatis 任意 任意
数据库支持 仅MySQL 任意 任意 任意
异构语言 可 仅Java 仅Java 仅Java
外部依赖 无 无 Diamond 无

整体架构图

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使用指南

详细功能列表

架构图

使用限制

未来线路规划

Quick Start

引入maven依赖(暂时还未放入中央仓库，等稳定后再部署)

<!-- 引入sharding-jdbc核心模块 -->  <dependency>      <groupId>com.dangdang</groupId>      <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>      <version>1.0.0</version>  </dependency>

规则配置

Sharding-JDBC的分库分表通过规则配置描述，请简单浏览配置全貌：

ShardingRule shardingRule = new ShardingRule(                  dataSourceRule,                   Arrays.asList(tableRule),                   new DatabaseShardingStrategy("sharding_column_1", new XXXShardingAlgorithm()),                  new TableShardingStrategy("sharding_column_2", new XXXShardingAlgorithm()));

规则配置包括数据源配置、表规则配置、分库策略和分表策略组成。这只是最简单的配置方式，实际使用可更加灵活，如：多分片键，分片策略直接和tableRule绑定等。

详细的规则配置请参考用户指南

使用基于ShardingDataSource的JDBC接口

通过规则配置对象获取ShardingDataSource，ShardingDataSource实现自JDBC的标准接口DataSource。然后可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。 以JDBC原生实现为例：

DataSource dataSource = new ShardingDataSource(shardingRule);  String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.user_id=? AND o.order_id=?";  try (          Connection conn = dataSource.getConnection();          PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {      pstmt.setInt(1, 10);      pstmt.setInt(2, 1001);      try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {          while(rs.next()) {              System.out.println(rs.getInt(1));              System.out.println(rs.getInt(2));              System.out.println(rs.getInt(3));          }      }  }

项目地址： https://github.com/dangdangdotcom/sharding-jdbc