分库分表中间件 sharding

  任何一个技术的出现，都不是为了秀肌肉而产生的。 

  sharding jdbc  这个分库分表技术要解决的问题就是，随着数据量级的提升，物理硬件达到瓶颈，单表的性能优化也带来了瓶颈。 而数据量仍然要突破的难题。

  这个问题的解决方案，其实就是一种分治的思想。用一句白话来解释，就是大事化小，举个简答的例子，就是让你查一斤大米确切的有几个，如果让你一个人来查花费时间太多，假如需要花费三个小时。那么找两个人，把一斤大米分成两份，花费的时间大约就是一个半小时。如果分成六份，六个人来查，大概就是花费半个小时。 这就是分治的思想，效果又很明显，从三个小时，到半个小时。

  把这个问题还原成数据库的问题，数据库有库的概念，表的概念。 那么解决问题就是要分库分表。

 如果还不了解分库分表的概念请看我一篇文章​

 

# # 分库分表带来的问题

​ 这篇文章里的已经介绍了一些问题。

  此外，还有一些问题是一定要解决的：比如对数据源问题，分库以后在不同的服务器上，访问ip地址都不一样了。等等

# # sharding jdbc

  轻量级框架，以jar包的形式使用，相当于是增强版的jdbc驱动。

  核心功能是：提供数据分片，和读写分离。

  优点所在是：应用可以透明的使用 jdbc 访问数据库，达到让应用程序对分库分表无感知。也就是说，分库分表明明带来的问题，但是就是又有人帮你做处理，让应用程序仍然按照之前的逻辑来写，并不用因为分库分表了做任何改变。

# # 问题解决过程

 因为数据库性能瓶颈，所以需要进行分库分表。

 因为引入了分库分表，所以引入多数据源问题。

 因为有多数据源问题，所以代码逻辑需要修改。

 应为sharding 的出现，所以解决了修改逻辑的难题，

 最终做到让业务无感多数据源，做到分库分表。

# # 无感的解决问题，带来的是：单机性能损耗的问题。

 为什么会消耗内存呢？

 其实中间多了一层 sql 截取 和重装的过程，因为对数据库操作的本质还是sql，因为数据库只认识sql

 因为是分库分表，所以结果还是要汇总的。

# # sharding jdbc 的使用

 就像是jdbc 驱动一样，先配置数据源。

 然后再配置数据节点

 配置主键生成测测咯，主键不能是数据库自增了，要使用全局主键。

 上图所谓的表名是逻辑表名 

 看最后一行：其实这是 逻辑表名 和 实际数据库表名形成映射的关键所在 后边加上数字，就是实际数据库的表名。而逻辑表名实际上就是我们写的sql 的表名。

# # 相关概念

  逻辑表：就是我们在 操作过程中写的 sql 中表名，所谓的逻辑就是假装有。

  真实表:   就是数据库中真实存在的，这里的真实 是和 逻辑 相映射的。

  数据节点： 如下，带逻辑表名，以及 后边根据算法而来的真实表名。

 绑定表：这个一般用于 和子表关联  ，这样不用产生笛卡尔积。 比如 a 和 b表 ，a分表后是 a1 和 a2  ，b分后是 b1 和 b2 ，如果是笛卡尔积，那就是四种情况，发四条sql 语句。如果是绑定表，则只需要两条。

 广播表：就是在每个库上都建一个表，一个操作，同时操作多份。

  分片键：就是根据这个字段进行算法分表的。

 分片算法：

 分片策略：=分片键+分片算法   尾数取模，哈希，时间，等等

 自增主键生成策略：解决分布式主键冲突问题，用全局自增主键。

# # 执行过程

 先进行sql 语法解析，解析后，进行路由，然后sql 重新组装，执行sql，然后结果归并。

# # 查询结果归并

 流式归并，内存归并，装饰者归并

# # sharding 需要特别注意的问题

 如果我们设置了分片键，在做查询的时候，查询就要加上分片键。否则就是扫描全部的表，也就是说打比方分了三个库，每个库三个表。如果你业务上的sql 没有带上分片键，也就是说sharding 无法根据你sql解析来路由到哪里，也就是说知道到九个表中做全部的查询，也就是说不做分库分表，是一条语句，分库分表后，如果不带 分片键就是 9条sql。这就造成了不必要的资源浪费。

  从这个角度上来讲，其实 sharding 并不是说的那么好。并不是业务对sql是无感，很准确的说，我们的sql，要强行加分片键，否则结果就是造成不必要的性能损耗，甚至说不如不做分库分表来的好。

# # 公共表（一般用来关联查询的时候 字典表）

# # sharding 读写分离

 先配置数据库能够读写分离，这一块sharding 不能帮，需要我们自己操作。

 配置成以后，路由问题，可以交给 sharding 来管理，

 任何一个数据源都要告诉 sharding，先把从库的数据源告诉sharding ，就是通过配置的形式。

 明显最上边能做的的仅仅是知道了数据源，sharding也不能通过名字就知道谁是主库，谁是从库。

 于是有下边的红框的内容告诉 sharding ，谁是主库，谁是从库。

 这也还不够，还需要在数据节点上，添加这个读写分离的操作。