数据分片
背景信息
数据分片 Java API 规则配置允许用户直接通过编写 Java 代码的方式,完成 ShardingSphereDataSource 对象的创建,Java API 的配置方式非常灵活,不需要依赖额外的 jar 包就能够集成各种类型的业务系统。
参数解释
配置入口
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.ShardingRuleConfiguration
可配置属性:
名称 | 数据类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
tables (+) | Collection<ShardingTableRuleConfiguration> | 分片表规则列表 | - |
autoTables (+) | Collection<ShardingAutoTableRuleConfiguration> | 自动分片表规则列表 | - |
bindingTableGroups () | Collection<String> | 绑定表规则列表 | 无 |
broadcastTables () | Collection<String> | 广播表规则列表 | 无 |
defaultDatabaseShardingStrategy (?) | ShardingStrategyConfiguration | 默认分库策略 | 不分片 |
defaultTableShardingStrategy (?) | ShardingStrategyConfiguration | 默认分表策略 | 不分片 |
defaultKeyGenerateStrategy (?) | KeyGeneratorConfiguration | 默认自增列生成器配置 | 雪花算法 |
defaultAuditStrategy (?) | ShardingAuditStrategyConfiguration | 默认分片审计策略配置 | 强制分片键 |
defaultShardingColumn (?) | String | 默认分片列名称 | 无 |
shardingAlgorithms (+) | Map<String, AlgorithmConfiguration> | 分片算法名称和配置 | 无 |
keyGenerators (?) | Map<String, AlgorithmConfiguration> | 自增列生成算法名称和配置 | 无 |
auditors (?) | Map<String, AlgorithmConfiguration> | 分片审计算法名称和配置 | 无 |
分片表配置
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.ShardingTableRuleConfiguration
可配置属性:
名称 | 数据类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
logicTable | String | 分片逻辑表名称 | - |
actualDataNodes (?) | String | 由数据源名 + 表名组成,以小数点分隔。 多个表以逗号分隔,支持行表达式 | 使用已知数据源与逻辑表名称生成数据节点,用于广播表或只分库不分表且所有库的表结构完全一致的情况 |
databaseShardingStrategy (?) | ShardingStrategyConfiguration | 分库策略 | 使用默认分库策略 |
tableShardingStrategy (?) | ShardingStrategyConfiguration | 分表策略 | 使用默认分表策略 |
keyGenerateStrategy (?) | KeyGeneratorConfiguration | 自增列生成器 | 使用默认自增主键生成器 |
auditStrategy (?) | ShardingAuditStrategyConfiguration | 分片审计策略 | 使用默认分片审计策略 |
自动分片表配置
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.ShardingAutoTableRuleConfiguration
可配置属性:
名称 | 数据类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
logicTable | String | 分片逻辑表名称 | - |
actualDataSources (?) | String | 数据源名称,多个数据源以逗号分隔 | 使用全部配置的数据源 |
shardingStrategy (?) | ShardingStrategyConfiguration | 分片策略 | 使用默认分片策略 |
keyGenerateStrategy (?) | KeyGeneratorConfiguration | 自增列生成器 | 使用默认自增主键生成器 |
auditStrategy (?) | ShardingAuditStrategyConfiguration | 分片审计策略 | 使用默认分片审计策略 |
分片策略配置
标准分片策略配置
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.sharding.StandardShardingStrategyConfiguration
可配置属性:
名称 | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
shardingColumn | String | 分片列名称 |
shardingAlgorithmName | String | 分片算法名称 |
复合分片策略配置
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.sharding.ComplexShardingStrategyConfiguration
可配置属性:
名称 | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
shardingColumns | String | 分片列名称,多个列以逗号分隔 |
shardingAlgorithmName | String | 分片算法名称 |
Hint 分片策略配置
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.sharding.HintShardingStrategyConfiguration
可配置属性:
名称 | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
shardingAlgorithmName | String | 分片算法名称 |
不分片策略配置
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.sharding.NoneShardingStrategyConfiguration
可配置属性:无
算法类型的详情,请参见内置分片算法列表。
分布式序列策略配置
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.keygen.KeyGenerateStrategyConfiguration
可配置属性:
名称 | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
column | String | 分布式序列列名称 |
keyGeneratorName | String | 分布式序列算法名称 |
算法类型的详情,请参见内置分布式序列算法列表。
分片审计策略配置
类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.audit.ShardingAuditStrategyConfiguration
可配置属性:
名称 | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
auditorNames | Collection<String> | 分片审计算法名称 |
allowHintDisable | Boolean | 是否禁用分片审计hint |
算法类型的详情,请参见内置分片审计列算法列表。
操作步骤
- 创建真实数据源映射关系,key 为数据源逻辑名称,value 为 DataSource 对象;
- 创建分片规则对象 ShardingRuleConfiguration,并初始化对象中的分片表对象 ShardingTableRuleConfiguration、绑定表集合、广播表集合,以及数据分片所依赖的分库策略和分表策略等参数;
- 调用 ShardingSphereDataSourceFactory 对象的 createDataSource 方法,创建 ShardingSphereDataSource。
配置示例
public final class ShardingDatabasesAndTablesConfigurationPrecise implements ExampleConfiguration {
@Override
public DataSource getDataSource() throws SQLException {
return ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), Collections.singleton(createShardingRuleConfiguration()), new Properties());
}
private ShardingRuleConfiguration createShardingRuleConfiguration() {
ShardingRuleConfiguration result = new ShardingRuleConfiguration();
result.getTables().add(getOrderTableRuleConfiguration());
result.getTables().add(getOrderItemTableRuleConfiguration());
result.getBindingTableGroups().add(new ShardingTableReferenceRuleConfiguration("foo", "t_order, t_order_item"));
result.getBroadcastTables().add("t_address");
result.setDefaultDatabaseShardingStrategy(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id", "inline"));
result.setDefaultTableShardingStrategy(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", "standard_test_tbl"));
Properties props = new Properties();
props.setProperty("algorithm-expression", "demo_ds_${user_id % 2}");
result.getShardingAlgorithms().put("inline", new AlgorithmConfiguration("INLINE", props));
result.getShardingAlgorithms().put("standard_test_tbl", new AlgorithmConfiguration("STANDARD_TEST_TBL", new Properties()));
result.getKeyGenerators().put("snowflake", new AlgorithmConfiguration("SNOWFLAKE", new Properties()));
result.getAuditors().put("sharding_key_required_auditor", new AlgorithmConfiguration("DML_SHARDING_CONDITIONS", new Properties()));
return result;
}
private ShardingTableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration() {
ShardingTableRuleConfiguration result = new ShardingTableRuleConfiguration("t_order", "demo_ds_${0..1}.t_order_${[0, 1]}");
result.setKeyGenerateStrategy(new KeyGenerateStrategyConfiguration("order_id", "snowflake"));
result.setAuditStrategy(new ShardingAuditStrategyConfiguration(Collections.singleton("sharding_key_required_auditor"), true));
return result;
}
private ShardingTableRuleConfiguration getOrderItemTableRuleConfiguration() {
ShardingTableRuleConfiguration result = new ShardingTableRuleConfiguration("t_order_item", "demo_ds_${0..1}.t_order_item_${[0, 1]}");
result.setKeyGenerateStrategy(new KeyGenerateStrategyConfiguration("order_item_id", "snowflake"));
return result;
}
private Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
Map<String, DataSource> result = new HashMap<>();
result.put("demo_ds_0", DataSourceUtil.createDataSource("demo_ds_0"));
result.put("demo_ds_1", DataSourceUtil.createDataSource("demo_ds_1"));
return result;
}
}