一、序言
在实际业务中，单表数据增长较快，很容易达到数据瓶颈，比如单表百万级别数据量。当数据量继续增长时，数据的 查询性能 即使有索引的帮助下也不尽如意，这时可以引入数据 分库分表 技术。
本文将基于 SpringBoot + MybatisPlus + Sharding-JDBC + Mysql 实现企业级分库分表。
1、组件及版本选择
SpringBoot 2.6.x MybatisPlus 3.5.0 Sharding-JDBC 4.1.1 Mysql 5.7.35
2、预期目标
使用上述组件实现分库分表，简化起见只讨论分表技术 完成分表后的逻辑表与物理表间的增删查改 引入逻辑删除和使用MybatisPlus内置分页技术完整项目源码 访问地址 。
二、代码实现
为了简化分表复杂性，专注于分表整体实现，简化分表逻辑：按照 UserId 的奇偶属性分别进行分表。以订单表这一典型场景为例，一般来说有关订单表，通常具有如下共性行为：
创建订单记录 查询XX用户的订单列表 查询XX用户的订单列表（分页） 查询XX订单详情 修改订单状态 删除订单（逻辑删除）接下来通过代码实现上述目标。
（一）素材准备
1、实体类
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@Data @TableName ( "bu_order" ) public class Order { @TableId private Long orderId; private Integer orderType; private Long userId; private Double amount; private Integer orderStatus; @TableLogic @JsonIgnore private Boolean deleted; } |
2、Mapper类
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@Mapper public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> { } |
3、全局配置文件
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spring: config: use-legacy-processing: true shardingsphere: datasource: ds1: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sharding-jdbc2?serverTimezone=UTC username: root password: 123456 names: ds1 props: sql: show: true sharding: tables: bu_order: actual-data-nodes: ds1.bu_order_$->{0..1} key-generator: column: order_id type: SNOWFLAKE table-strategy: inline: algorithm-expression: bu_order_${user_id%2} sharding-column: user_id |
（二）增删查改
1、保存数据
由于依据主键的奇偶属性对原表分表，分表后每张表的数据量是分表前的二分之一。根据需要也可以自定义分表数量（比如10张），新分表后的数据量是不分表前的十分之一。
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@Test public void addOrders() { for ( long i = 1 ; i <= 10 ; i++) { Order order = new Order(); order.setOrderId(i); order.setOrderType(RandomUtil.randomEle(Arrays.asList( 1 , 2 ))); order.setUserId(RandomUtil.randomEle(Arrays.asList(101L, 102L, 103L))); order.setAmount( 1000.0 * i); orderMapper.insert(order); } } |
2、查询列表数据
查询指定用户的订单列表。
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@GetMapping ( "/list" ) public AjaxResult list(Order order) { LambdaQueryWrapper<Order> wrapper = Wrappers.lambdaQuery(order); return AjaxResult.success(orderMapper.selectList(wrapper)); } |
3、分页查询数据
分页查询指定用户的订单列表
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@GetMapping ( "/page" ) public AjaxResult page(Page<Order> page, Order order) { return AjaxResult.success(orderMapper.selectPage(page, Wrappers.lambdaQuery(order))); } |
4、查询详情
通过订单ID查询订单详情。
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@GetMapping ( "/detail/{orderId}" ) public AjaxResult detail( @PathVariable Long orderId) { return AjaxResult.success(orderMapper.selectById(orderId)); } |
5、删除数据
通过订单ID删除订单（逻辑删除）
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@DeleteMapping ( "/delete/{orderId}" ) public AjaxResult delete( @PathVariable Long orderId) { return AjaxResult.success(orderMapper.deleteById(orderId)); } |
6、修改数据
修改数据一般涉及部分列，比如修改订单表的订单状态等。
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@PutMapping ( "/edit" ) public AjaxResult edit( @RequestBody Order order) { return AjaxResult.success(orderMapper.updateById(order)); } |
三、理论分析
1、选择分片列
选择分片列是经过精心对比后确定的，对于订单类场景，需要频繁以用户ID为查询条件筛选数据，因此将同一个用户的订单数据存放在一起有利于提高查询效率。
2、扩容
当分表后的表数据快速增长，可以预见即将达到瓶颈时，需要对分表进行扩容，扩容以 2倍 的速率进行，扩容期间需要迁移数据，工作量相对可控。
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原文链接：https://HdhCmsTestcnblogs测试数据/javazhishitupu/p/15948566.html
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