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news 2026/4/7 8:58:01
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文章目录

  • 什么是广播表
  • 广播表实战
    • 数据库配置表
    • Java配置实体类
    • 配置文件
    • 测试广播表
  • 水平分库+分表
    • 配置文件
    • 运行测试
  • 什么是绑定表？
  • 绑定表实战
    • 配置数据库
    • 配置Java实体类
    • 配置文件
    • 运行测试
  • 水平分库+分表后的查询和删除操作
    • 查询操作

什么是广播表

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、配置表

需求：在任意一个库中插入一条数据，另一个库中的相同表也插入这条数据

广播表实战

数据库配置表

脚本

CREATE TABLE `ad_config` (`id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '主键id',`config_key` VARCHAR ( 1024 ) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '配置key',`config_value` VARCHAR ( 1024 ) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '配置value',`type` VARCHAR ( 128 ) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '类型',PRIMARY KEY ( `id` ) 
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin;

Java配置实体类

model层

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@TableName("ad_config")
public class AdConfigDO {private Long id;private String configKey;private String configValue;private String type;
}

mapper层

public interface AdConfigMapper extends BaseMapper<AdConfigDO> {
}

配置文件

增加配置规则

#配置⼴播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcasttables=ad_config
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.type=SNOWFLAKE

配置文件完整

spring.application.name=xdclass-sharding-jdbc
server.port=8080# 打印执行的数据库以及语句
spring.shardingsphere.props.sql.show=true# 数据源 db0
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1# 第一个数据库
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://10.24.201.232:3306/xdclass_shop_order_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=root# 第二个数据库
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://10.24.201.232:3306/xdclass_shop_order_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=root#配置workId
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.props.worker.id=1#配置广播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=ad_config
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.type=SNOWFLAKE#id生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE# 指定product_order表的数据分布情况，配置数据节点,行表达式标识符使用 ${...} 或 $->{...}，
# 但前者与 Spring 本身的文件占位符冲突，所以在 Spring 环境中建议使用 $->{...}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds0.product_order_$->{0..1}# 指定product_order表的分片策略，分片策略包括【分片键和分片算法】
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_$->{user_id % 2}

测试广播表

测试类

	@Testpublic void testSaveAdConfig(){AdConfigDO adConfigDO = new AdConfigDO();adConfigDO.setConfigKey("banner");adConfigDO.setConfigValue("xdclass.net");adConfigDO.setType("ad");adConfigMapper.insert(adConfigDO);}

运行结果：
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

水平分库+分表

需求：插入订单数据，分布在2个数据库和每个库的2张表中
分库规则：根据 user_id 进行分库
分表规则：根据 product_order_id 订单号(id字段)进行分表

配置文件

增加分库配置规则

# 配置分库规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2 }

修改数据节点配置规则

# 指定product_order表的数据分布情况，配置数据节点,行表达式标识符使用 ${...} 或 $->{...}，
# 但前者与 Spring 本身的文件占位符冲突，所以在 Spring 环境中建议使用 $->{...}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1}# 指定product_order表的分片策略，分片策略包括【分片键和分片算法】
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_$->{id % 2}

运行测试

测试类

@Test
public void testSaveProductOrder(){Random random = new Random();for(int i=0; i<20;i++){ProductOrderDO productOrderDO = new ProductOrderDO();productOrderDO.setCreateTime(new Date());productOrderDO.setNickname("我是i"+i+"号");productOrderDO.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString().substring(0,32));productOrderDO.setPayAmount(100.00);productOrderDO.setState("PAY");productOrderDO.setUserId(Long.valueOf(random.nextInt(50)));productOrderMapper.insert(productOrderDO);
}

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

什么是绑定表？

指分片规则⼀致的主表和子表
需求：product_order表和product_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

绑定表实战

配置数据库

脚本

CREATE TABLE `product_order_item_0` (`id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,`product_order_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '订单号',`product_id` BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '产品id',`product_name` VARCHAR ( 128 ) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',`buy_num` INT DEFAULT NULL COMMENT '购买数量',`user_id` BIGINT DEFAULT NULL,PRIMARY KEY ( `id` ) 
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin;

在这里插入图片描述

配置Java实体类

model层

@Data
@TableName("product_order_item")
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
public class ProductOrderItemDO {private Long id;private Long productOrderId;private Long productId;private String productName;private Integer buyNum;private Long userId;
}

mapper层

public interface ProductOrderMapper extends BaseMapper<ProductOrderDO> {@Select("select * from product_order o left join product_order_item i on o.id=i.product_order_id")List<Object> listProductOrderDetail();
}public interface ProductOrderItemMapper extends BaseMapper<ProductOrderItemDO> {
}

配置文件

添加配置：默认分库策略

#配置【默认分库策略】
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2 }

添加配置：配置绑定表

#配置绑定表
spring.shardingsphere.sharding.binding‐tables[0] = product_order,product_order_item

添加配置：分片键、分片策略

# 指定product_order_item表的分片策略，分片策略包括【分片键和分片算法】
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_item_$->{0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.table-strategy.inline.sharding-column=product_order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_item_$->{product_order_id % 2}

运行测试

测试类

@Testpublic void testBingding(){List<Object> list = productOrderMapper.listProductOrderDetail();System.out.println(list);}

配置绑定表时SQL数量（性能）：4条SQL
在这里插入图片描述

不配置绑定表时SQL数量（性能）：8条SQL（注释掉绑定表的配置文件配置）
在这里插入图片描述

水平分库+分表后的查询和删除操作

查询操作

有分片键（标准路由）=、in

测试类

	/*** 有分片键*/
@Test
public void testPartitionKeySelect(){productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper<ProductOrderDO>().eq("id",835146820605710336L));//productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper<ProductOrderDO>().in("id",Arrays.asList(1464129579089227778L,1464129582369173506L,1464129583140925441L)));}
http://www.hkea.cn/news/420194/

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