分库分表之sharding-jdbc简易入门一

　　sharding-jdbc主要为了简化大数据量要做分库分表，自己要写分库分表代码的一个框架，当然这个框架功能非常强大，还支持读写分离,简单配置即可使用，注意这个为java定制化框架，当然其他语言想要用可以用mycat或者sharding-proxy。官方资料:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/

      用之前需要了解几个基本概念

逻辑表

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。

真实表

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。

数据节点

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。

绑定表

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。

广播表

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。

注意:分库和分表都要配置各自的规则

1.pom文件

<dependency>
                <groupId>io.shardingsphere</groupId>
                <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
                <version>3.1.0</version>
            </dependency>

2.加入配置

@Configuration
public class DataSourceConfig {

	@Bean
	public DataSource dataSource(KeyGenerator keyGenerator) {
		// 配置真实数据源

		Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>(2);

		// 配置第一个数据源

		DruidDataSource dataSource1 = new DruidDataSource();

		dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");

		dataSource1.setUrl(
				"jdbc:mysql://xxxxx?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&transformedBitIsBoolean=true");

		dataSource1.setUsername("xx");

		dataSource1.setPassword("xxx");
		List<String> connectionInitSqlsList = new ArrayList<>();
		connectionInitSqlsList.add("set names utf8mb4");
		dataSource1.setConnectionInitSqls(connectionInitSqlsList);
		dataSource1.setInitialSize(5);
		dataSource1.setMinIdle(5);
		dataSource1.setMaxActive(20);
		dataSource1.setMaxWait(60000);
		dataSource1.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000);
		dataSource1.setMinEvictableIdleTimeMillis(300000);
		dataSource1.setTestWhileIdle(true);
		dataSource1.setTestOnBorrow(false);
		dataSource1.setTestOnReturn(false);
		dataSource1.setPoolPreparedStatements(true);

		dataSourceMap.put("ds0", dataSource1);

		// 配置第二个数据源

		DruidDataSource dataSource2 = new DruidDataSource();

		dataSource2.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");

		dataSource2.setUrl(
				"jdbc:mysql://xxx?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&transformedBitIsBoolean=true");

		dataSource2.setUsername("xxx");

		dataSource2.setPassword("xxx");
		dataSource2.setConnectionInitSqls(connectionInitSqlsList);
		dataSource2.setInitialSize(5);
		dataSource2.setMinIdle(5);
		dataSource2.setMaxActive(20);
		dataSource2.setMaxWait(60000);
		dataSource2.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000);
		dataSource2.setMinEvictableIdleTimeMillis(300000);
		dataSource2.setTestWhileIdle(true);
		dataSource2.setTestOnBorrow(false);
		dataSource2.setTestOnReturn(false);
		dataSource2.setPoolPreparedStatements(true);
		dataSourceMap.put("ds1", dataSource2);

		// 配置Order表规则

		TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration();
		//逻辑表
		orderTableRuleConfig.setLogicTable("t_order");
		//实际节点
		orderTableRuleConfig.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order${0..1}");
		//自动id生成对应的conlumn
		orderTableRuleConfig.setKeyGeneratorColumnName("order_id");
		//自动id生成策略
		orderTableRuleConfig.setKeyGenerator(keyGenerator);

		// 配置分库 策略
		orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(
				new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "ds${order_id % 2}"));
		// 配置分表策略
		orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(
				new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order${order_id % 2}"));


		ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
		shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderTableRuleConfig);
		// shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("t_order");
		// 获取数据源对象
		try {
			return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig, Collections.emptyMap(),
					null);
		} catch (SQLException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		return null;
	}

	/**
	 * 需要手动配置事务管理器
	 *
	 * @param dataSource
	 * @return
	 */
	@Bean
	public PlatformTransactionManager transactionManager(EntityManagerFactory entityManagerFactory) {
		JpaTransactionManager txManager = new JpaTransactionManager();
	    txManager.setEntityManagerFactory(entityManagerFactory);
	    return txManager;
	}

	/**
	 * EntityManagerFactory类似于Hibernate的SessionFactory,mybatis的SqlSessionFactory
	 * 总之,在执行操作之前,我们总要获取一个EntityManager,这就类似于Hibernate的Session, mybatis的sqlSession.
	 *
	 * @return
	 */
	@Bean
	public LocalContainerEntityManagerFactoryBean entityManagerFactory(DataSource dataSource) {
		LocalContainerEntityManagerFactoryBean factory = new LocalContainerEntityManagerFactoryBean();
		factory.setJpaVendorAdapter(new HibernateJpaVendorAdapter());
		factory.setPackagesToScan("org.shardingtest");
		factory.setDataSource(dataSource);// 数据源
		return factory;
	}

	@Bean
	public KeyGenerator keyGenerator() {
		//默认雪花算法
		return new DefaultKeyGenerator();
	}
}

 注意我orm使用jpa，你们可以使用其他的orm配置