【編者按】數(shù)據(jù)庫分庫分表從互聯(lián)網(wǎng)時代開啟至今，一直是熱門話題。在NoSQL橫行的今天，關系型數(shù)據(jù)庫憑借其穩(wěn)定、查詢靈活、兼容等特性，仍被大多數(shù)公司作為首選數(shù)據(jù)庫。因此，合理采用分庫分表技術應對海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)對數(shù)據(jù)庫的沖擊，是各大互聯(lián)網(wǎng)公司不可避免的問題。
　　雖然很多公司都致力于開發(fā)自己的分庫分表中間件，但截止目前，仍無完美的開源解決方案覆蓋此領域。
　　分庫分表適用場景
　　分庫分表用于應對當前互聯(lián)網(wǎng)常見的兩個場景——大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)。通常分為垂直拆分和水平拆分兩種。
　　垂直拆分是根據(jù)業(yè)務將一個庫（表）拆分為多個庫（表）。如：將經(jīng)常和不常訪問的字段拆分至不同的庫或表中。由于與業(yè)務關系密切，目前的分庫分表產(chǎn)品均使用水平拆分方式。
　　水平拆分則是根據(jù)分片算法將一個庫（表）拆分為多個庫（表）。如：按照ID的最后一位以3取余，尾數(shù)是1的放入第1個庫（表），尾數(shù)是2的放入第2個庫（表）等。
　　關系型數(shù)據(jù)庫在大于一定數(shù)據(jù)量的情況下檢索性能會急劇下降。在面對互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)情況時，所有數(shù)據(jù)都存于一張表，顯然會輕易超過數(shù)據(jù)庫表可承受的數(shù)據(jù)量閥值。這個單表可承受的數(shù)據(jù)量閥值，需根據(jù)數(shù)據(jù)庫和并發(fā)量的差異，通過實際測試獲得。
　　單純的分表雖然可以解決數(shù)據(jù)量過大導致檢索變慢的問題，但無法解決過多并發(fā)請求訪問同一個庫，導致數(shù)據(jù)庫響應變慢的問題。所以通常水平拆分都至少要采用分庫的方式，用于一并解決大數(shù)據(jù)量和高并發(fā)的問題。這也是部分開源的分片數(shù)據(jù)庫中間件只支持分庫的原因。
　　但分表也有不可替代的適用場景。最常見的分表需求是事務問題。同在一個庫則不需考慮分布式事務，善于使用同庫不同表可有效避免分布式事務帶來的麻煩。目前強一致性的分布式事務由于性能問題，導致使用起來并不一定比不分庫分表快。目前采用最終一致性的柔性事務居多。分表的另一個存在的理由是，過多的數(shù)據(jù)庫實例不利于運維管理。綜上所述，最佳實踐是合理地配合使用分庫+分表。
　　Sharding-JDBC簡介
　　Sharding-JDBC是當當應用框架ddframe中，從關系型數(shù)據(jù)庫模塊dd-rdb中分離出來的數(shù)據(jù)庫水平分片框架，實現(xiàn)透明化數(shù)據(jù)庫分庫分表訪問。Sharding-JDBC是繼dubbox和elastic-job之后，ddframe系列開源的第3個項目。
　　Sharding-JDBC直接封裝JDBC API，可以理解為增強版的JDBC驅(qū)動，舊代碼遷移成本幾乎為零：
　　可適用于任何基于Java的ORM框架，如JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template或直接使用JDBC。可基于任何第三方的數(shù)據(jù)庫連接池，如DBCP、C3P0、 BoneCP、Druid等。理論上可支持任意實現(xiàn)JDBC規(guī)范的數(shù)據(jù)庫。雖然目前僅支持MySQL，但已有支持Oracle、SQLServer等數(shù)據(jù)庫的計劃。
　　Sharding-JDBC定位為輕量Java框架，使用客戶端直連數(shù)據(jù)庫，以jar包形式提供服務，無proxy代理層，無需額外部署，無其他依賴，DBA也無需改變原有的運維方式。
　　Sharding-JDBC分片策略靈活，可支持等號、between、in等多維度分片，也可支持多分片鍵。
　　SQL解析功能完善，支持聚合、分組、排序、limit、or等查詢，并支持Binding Table以及笛卡爾積表查詢。
　　與常見開源產(chǎn)品對比
　　為了對其他開源項目表示尊重，我們無意評論目前仍在更新中的項目。這里僅列出目前停止更新，但仍然在數(shù)據(jù)庫分片領域非常有影響力的幾個項目，請參見表1。
　　
　　表1 數(shù)據(jù)庫分片工具對比
　　通過以上表格可以看出，Cobar屬于中間層方案，在應用程序和MySQL之間搭建一層Proxy。中間層介于應用程序與數(shù)據(jù)庫間，需要做一次轉(zhuǎn)發(fā)，而基于JDBC協(xié)議并無額外轉(zhuǎn)發(fā)，直接由應用程序連接數(shù)據(jù)庫，性能上有些許優(yōu)勢。這里并非說明中間層一定不如客戶端直連，除了性能，需要考慮的因素還有很多，中間層更便于實現(xiàn)監(jiān)控、數(shù)據(jù)遷移、連接管理等功能。
　　Cobar-Client、TDDL和Sharding-JDBC均屬于客戶端直連方案。此方案的優(yōu)勢在于輕便、兼容性、性能以及對DBA影響小。其中Cobar-Client的實現(xiàn)方式基于ORM（Mybatis）框架，其兼容性與擴展性不如基于JDBC協(xié)議的后兩者。
　　實現(xiàn)原理
　　前文已介紹了Sharding-JDBC是實現(xiàn)了JDBC協(xié)議的jar文件?；贘DBC協(xié)議的實現(xiàn)與基于MySQL等數(shù)據(jù)庫協(xié)議實現(xiàn)的中間層略有差別。
　　無論使用哪種架構，核心邏輯均極為相似，除了協(xié)議實現(xiàn)層不同（JDBC或數(shù)據(jù)庫協(xié)議），都會分為分片規(guī)則配置、SQL解析、SQL改寫、SQL路由、SQL執(zhí)行以及結果歸并等模塊。

普通下載普通下載

相關電子資料下載

• Sharding JDBC 實戰(zhàn)：分布式事務處理 293
• SpringBoot + Sharding JDBC，一文搞定分庫分表、讀寫分離 479
• Sharding-JDBC 基本使用方法 3860
• ShardingSphere的框架及應用解決方案 3393
• 什么是分片Sharding 4635
• 初識sharding技術 4669