ShardingJDBC
ShardingJDBC在业务中的定位图
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核心概念
- 逻辑表：水平拆分的数据库的相同逻辑和数据库表的总称；
- 真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表；
- 数据节点：数据分片的最小单元，有数据源名称和数据表组成；
- 绑定表：分片规则一致的主表和字表
- 广播表：也叫公共表，指所有分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个-数据库中都完全一致，例如字典表。
- 分片键：用于分片的数据库字段，是将数据库（表）进行水平拆分的关键字段。SQL中若没有分片字段，将会执行全路由，性能较差。
- 分片算法：通过分片算法将数据进行分片，支持通过=、between和IN分片。分片算法需要有应用开发者自行实现，灵活度非常高。
- 分片策略：真正用于分票操作的是分片键+分片算法，组成分片策略。在ShardingJDBC中一般参与基于Groovy表达式的inline分片策略，通过一个包含分片键的算法表达式来指定分片测了，如t_user$->{u_id&8}标志根据u_id模8，表名称为t_user_0到t_user_7。
ShardingJDBC的分片策略
- NoneShardingStrategy
不分片。这种严格来说不算是一种分片策略。
- InlineShardingStrategy（最常用的分片策略）
- 配置参数：inline.ShardingColumn分片键；inline.algorithmExpression分片表达式
- 实现方式：按照分片表达式来进行分片。
- StandardShardingStrategy
只支持单分片键的标准分片策略
1. 配置参数：standard.sharding-column分片键；standard.precise-algorigthm-class-name精确分片算法类名；standard.range-algorigthm-class-name范围分片算法类名。
- ComplexShardingStrategy
支持多分片键的复杂分片策略
1. 配置参数：Complex.sharding-column分片键；standard.precise-algorithm-classname精确分片算法类名；standard.range-algorithm-class-name范围分片算法类名。
2. 实现方式：shardingColumn指定分片算法。
3. 其中，紧缺分片算法是必须提供的，范围分片算法则是可选的。
- HintShardingStrategy
不需要分片键的强制策略。分片策略不与SQL挂钩，而是用程序另行指定。
ShardingSphere的SQL限制
参见官网文档： https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/use-norms/sql/ 文档中详细列出了非常多ShardingSphere目前版本支持和不支持的SQL类型。
分库分表的讨论
- 需要分库分表的场景一般是单库容量太大。
- 可以先使用缓存，如果缓存无法支持，再进行拆分，数据量控制在1000w以内。
