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javaer你還在手寫分表分庫?來看看這個框架怎么做的 干貨滿滿

2023-05-26 15:31:40 後端開發

java orm框架easy-query分庫分表之分表

高并發三駕馬車:分庫分表、MQ、快取，今天給大家帶來的就是分庫分表的干貨解決方案,哪怕你不用我的框架也可以從中聽到不一樣的結局方案和實作，

一款支持自動分表分庫的orm框架easy-query 幫助您解脫跨庫帶來的復雜業務代碼,并且提供多種結局方案和自定義路由來實作比中間件更高性能的資料庫訪問，

  • GITHUB github地址

  • GITEE gitee地址

目前市面上有的分庫分表JAVA組件有很多：中間件代理有:sharding-sphere(proxy),mycat 客戶端JDBC:sharding-sphere（jdbc）等等，中間件因為代理了一層會導致所有的sql執行都要經過中間件，性能會大大折扣,但是因為中間部署可以提供更加省的連接池，客戶端無需代理，僅需對sql進行分析即可實作，但是越靠近客戶的模式可以優化的性能越高，所以本次帶來的框架可以提供前所未有的分片規則自由和前所未有的便捷高性能，

本文 demo地址 https://github.com/xuejmnet/easy-sharding-test

怎么樣的orm算是支持分表分庫

首先orm是否支持分表分庫不僅僅是看框架是否支持動態修改表名，讓資料正確存入對應的表或者修改對應的資料，這些說實話都是最最簡單的實作，真正需要支持分庫分表那么需要orm實作復雜的跨表聚合查詢，這才是分表分庫的精髓，很顯然目前的orm很少有支持的，接下來我將給大家演示基于springboot3.x的分表分庫演示,取模分片和時間分片，本章我們主要以使用為主后面下一章我們來講解優化方案,包括原理決議,后續有更多的關于分表分庫的經驗是博主多年下來的實戰經驗分享給大家保證大家的happy coding，

初始化專案

進入 https://start.spring.io/ 官網直接下載

安裝依賴


		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid -->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>druid</artifactId>
			<version>1.2.15</version>
		</dependency>
		<!-- mysql驅動 -->
		<dependency>
			<groupId>mysql</groupId>
			<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
			<version>8.0.17</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.easy-query</groupId>
			<artifactId>sql-springboot-starter</artifactId>
			<version>0.9.7</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<version>1.18.18</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>

application.yml配置

server:
  port: 8080

spring:

  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/easy-sharding-test?serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&allowMultiQueries=true&rewriteBatchedStatements=true
    username: root
    password: root

logging:
  level:
    com.easy.query.core: debug

easy-query:
  enable: true
  name-conversion: underlined
  database: mysql

取模

常見的分片方式之一就是取模分片,取模分片可以讓以分片鍵為條件的處理完美路由到對應的表,性能上來說非常非常高，但是局限性也是很大的因為無意義的id路由會導致僅支持這一個id條件而不支持其他條件的路由，只能全分片表掃描來獲取對應的資料，但是他的實作和理解也是最容易的，當然后續還有基因分片一種可以部分解決僅支持id帶來的問題不過也并不是非常的完美，

簡單的取模分片

我們本次測驗案例采用order表對其進行5表拆分:order_00,order_01,order_02,order_03,order_04,采用訂單id取模進行分表
資料庫腳本

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `easy-sharding-test` CHARACTER SET 'utf8mb4';
USE `easy-sharding-test`;
create table order_00
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int null comment '訂單號'
)comment '訂單表';
create table order_01
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int null comment '訂單號'
)comment '訂單表';
create table order_02
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int null comment '訂單號'
)comment '訂單表';
create table order_03
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int null comment '訂單號'
)comment '訂單表';
create table order_04
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int null comment '訂單號'
)comment '訂單表';

//定義了一個物件并且設定表名和分片初始化器`shardingInitializer`,設定id為主鍵，并且設定id為分表建
@Data
@Table(value = "https://www.cnblogs.com/xuejiaming/p/order",shardingInitializer = OrderShardingInitializer.class)
public class OrderEntity {
    @Column(primaryKey = true)
    @ShardingTableKey
    private String id;
    private String uid;
    private Integer orderNo;
}
//撰寫訂單取模初始化器,只需要實作兩個方法，當然你也可以自己實作對應的`EntityShardingInitializer`這邊是繼承`easy-query`框架提供的分片取模初始化器
@Component
public class OrderShardingInitializer extends AbstractShardingModInitializer<OrderEntity> {
     /**
     * 設定模幾我們模5就設定5
     * @return
     */
    @Override
    protected int mod() {
        return 5;
    }

    /**
     * 撰寫模5后的尾巴長度默認我們設定2就是左補0
     * @return
     */
    @Override
    protected int tailLength() {
        return 2;
    }
}
//撰寫分片規則`AbstractModTableRule`由框架提供取模分片路由規則,如果需要自己實作可以繼承`AbstractTableRouteRule`這個抽象類
@Component
public class OrderTableRouteRule extends AbstractModTableRule<OrderEntity> {
    @Override
    protected int mod() {
        return 5;
    }

    @Override
    protected int tailLength() {
        return 2;
    }
}

初始化作業做好了開始撰寫代碼

新增初始化


@RestController
@RequestMapping("/order")
@RequiredArgsConstructor(onConstructor_ = @Autowired)
public class OrderController {

    private final EasyQuery easyQuery;

    @GetMapping("/init")
    public Object init() {
        ArrayList<OrderEntity> orderEntities = new ArrayList<>(100);
        List<String> users = Arrays.asList("xiaoming", "xiaohong", "xiaolan");

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            OrderEntity orderEntity = new OrderEntity();
            orderEntity.setId(String.valueOf(i));
            int i1 = i % 3;
            String uid = users.get(i1);
            orderEntity.setUid(uid);
            orderEntity.setOrderNo(i);
            orderEntities.add(orderEntity);
        }
        long l = easyQuery.insertable(orderEntities).executeRows();
        return "成功插入:"+l;
    }
}

查詢單條

按分片鍵查詢

可以完美的路由到對應的資料庫表和操作單表擁有一樣的性能

    @GetMapping("/first")
    public Object first(@RequestParam("id") String id) {
        OrderEntity orderEntity = easyQuery.queryable(OrderEntity.class)
                .whereById(id).firstOrNull();
        return orderEntity;
    }
http://localhost:8080/order/first?id=20
{"id":"20","uid":"xiaolan","orderNo":20}


http-nio-8080-exec-1, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_03` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> http-nio-8080-exec-1, name:ds0, Parameters: 20(String)
<== Total: 1

日志稍微解釋一下

  • http-nio-8080-exec-1表示當前陳述句執行的執行緒,默認多個分片聚合后需要再執行緒池中查詢資料后聚合回傳，
  • name:ds0 表示資料源叫做ds0，如果不分庫那么這個資料源可以忽略,也可以自己指定組態檔中或者設定defaultDataSourceName

全程無需您去計算路由到哪里,并且規則和業務代碼已經脫離解耦

不按分片鍵查詢

當我們的查詢為非分片鍵查詢那么會導致路由需要進行全分片掃描然后來獲取對應的資料進行判斷哪個時我們要的


    @GetMapping("/firstByUid")
    public Object firstByUid(@RequestParam("uid") String uid) {
        OrderEntity orderEntity = easyQuery.queryable(OrderEntity.class)
                .where(o->o.eq(OrderEntity::getUid,uid)).firstOrNull();
        return orderEntity;
    }

http://localhost:8080/order/firstByUid?uid=xiaoming
{"id":"18","uid":"xiaoming","orderNo":18}

//這邊把日志精簡了一下可以看到他是開啟了5個執行緒進行分片查詢
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_00` t WHERE t.`uid` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_03` t WHERE t.`uid` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_04` t WHERE t.`uid` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_02` t WHERE t.`uid` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_01` t WHERE t.`uid` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Parameters: xiaoming(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Parameters: xiaoming(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Parameters: xiaoming(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Parameters: xiaoming(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Parameters: xiaoming(String)
<== Total: 1

因為uid不是分片鍵所以在分片查詢的時候需要遍歷所有的表然后回傳對應的資料，可能有同學會問就這?當然這只是簡單演示后續下一篇我會給出具體的優化方案來進行處理，

分頁查詢

分片后的分頁查詢是分片下的一個難點,這邊框架自帶功能，分片后分頁之所以難是因為如果是自行實作業務代碼會變得非常復雜，有一種非常簡易的方式就是把分頁重寫pageIndex永遠為1，然后全部取到記憶體后在進行stream過濾，但是帶來的另一個問題就是pageIndex不能便宜過大不然記憶體會完全存不下導致記憶體爆炸，并且如果翻頁到最后幾頁那將是災難性的，給程式帶來極其不穩定,但是easy-query提供了和sharding-sphere一樣的分片聚合方式并且因為靠近業務的關系所以可以有效的優化深度分頁pageIndex過大


    @GetMapping("/page")
    public Object page(@RequestParam("pageIndex") Integer pageIndex,@RequestParam("pageSize") Integer pageSize) {
        EasyPageResult<OrderEntity> pageResult = easyQuery.queryable(OrderEntity.class)
                .orderByAsc(o -> o.column(OrderEntity::getOrderNo))
                .toPageResult(pageIndex, pageSize);
        return pageResult;
    }


http://localhost:8080/order/page?pageIndex=1&pageSize=10

{"total":100,"data":[{"id":"0","uid":"xiaoming","orderNo":0},{"id":"1","uid":"xiaohong","orderNo":1},{"id":"2","uid":"xiaolan","orderNo":2},{"id":"3","uid":"xiaoming","orderNo":3},{"id":"4","uid":"xiaohong","orderNo":4},{"id":"5","uid":"xiaolan","orderNo":5},{"id":"6","uid":"xiaoming","orderNo":6},{"id":"7","uid":"xiaohong","orderNo":7},{"id":"8","uid":"xiaolan","orderNo":8},{"id":"9","uid":"xiaoming","orderNo":9}]}
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_02` t
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_03` t
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_04` t
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_01` t
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_00` t
<== Total: 1
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_04` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 10
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_03` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 10
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_00` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 10
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_01` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 10
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_02` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 10
<== Total: 10

這邊可以看到一行代碼實作分頁，下面是第二頁

http://localhost:8080/order/page?pageIndex=2&pageSize=10
{"total":100,"data":[{"id":"10","uid":"xiaohong","orderNo":10},{"id":"11","uid":"xiaolan","orderNo":11},{"id":"12","uid":"xiaoming","orderNo":12},{"id":"13","uid":"xiaohong","orderNo":13},{"id":"14","uid":"xiaolan","orderNo":14},{"id":"15","uid":"xiaoming","orderNo":15},{"id":"16","uid":"xiaohong","orderNo":16},{"id":"17","uid":"xiaolan","orderNo":17},{"id":"18","uid":"xiaoming","orderNo":18},{"id":"19","uid":"xiaohong","orderNo":19}]}

==> SHARDING_EXECUTOR_9, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_02` t
==> SHARDING_EXECUTOR_8, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_01` t
==> SHARDING_EXECUTOR_10, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_04` t
==> SHARDING_EXECUTOR_7, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_03` t
==> SHARDING_EXECUTOR_6, name:ds0, Preparing: SELECT COUNT(1) FROM `order_00` t
<== Total: 1
==> SHARDING_EXECUTOR_9, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_01` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 20
==> SHARDING_EXECUTOR_8, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_03` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 20
==> SHARDING_EXECUTOR_10, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_04` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 20
==> SHARDING_EXECUTOR_6, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_02` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 20
==> SHARDING_EXECUTOR_7, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no` FROM `order_00` t ORDER BY t.`order_no` ASC LIMIT 20
<== Total: 10

按時間分表

這邊我們簡單還是以order訂單為例,按月進行分片假設我們從2022年1月到2023年5月一共17個月表名為t_order_202201、t_order_202202、t_order_202203...t_order_202304、t_order_202305

資料庫腳本

create table t_order_202201
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int not null comment '訂單號',
    create_time datetime not null comment '創建時間'
)comment '訂單表';
create table t_order_202202
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int not null comment '訂單號',
    create_time datetime not null comment '創建時間'
)comment '訂單表';
....
create table t_order_202304
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int not null comment '訂單號',
    create_time datetime not null comment '創建時間'
)comment '訂單表';
create table t_order_202305
(
    id varchar(32) not null comment '主鍵ID'primary key,
    uid varchar(50) not null comment '用戶id',
    order_no int not null comment '訂單號',
    create_time datetime not null comment '創建時間'
)comment '訂單表';


@Data
@Table(value = "https://www.cnblogs.com/xuejiaming/p/t_order",shardingInitializer = OrderByMonthShardingInitializer.class)
public class OrderByMonthEntity {

    @Column(primaryKey = true)
    private String id;
    private String uid;
    private Integer orderNo;
    /**
     * 分片鍵改為時間
     */
    @ShardingTableKey
    private LocalDateTime createTime;
}

//路由規則可以直接繼承AbstractShardingMonthInitializer也可以自己實作
@Component
public class OrderByMonthShardingInitializer extends AbstractShardingMonthInitializer<OrderByMonthEntity> {
   /**
     * 開始時間不可以使用LocalDateTime.now()因為會導致每次啟動開始時間都不一樣
     * @return
     */
    @Override
    protected LocalDateTime getBeginTime() {
        return LocalDateTime.of(2022,1,1,0,0);
    }

    /**
     * 如果不設定那么就是當前時間,用于程式啟動后自動計算應該有的表包括最后時間
     * @return
     */
    @Override
    protected LocalDateTime getEndTime() {
        return LocalDateTime.of(2023,5,31,0,0);
    }

    @Override
    public void configure0(ShardingEntityBuilder<OrderByMonthEntity> builder) {
        //后續用來實作優化分表
    }
}
//按月分片路由規則也可以自己實作因為框架已經封裝好了所以可以用框架自帶的
@Component
public class OrderByMonthTableRouteRule extends AbstractMonthTableRule<OrderByMonthEntity> {
    @Override
    protected LocalDateTime convertLocalDateTime(Object shardingValue) {
        return (LocalDateTime)shardingValue;
    }
}

初始化


@RestController
@RequestMapping("/orderMonth")
@RequiredArgsConstructor(onConstructor_ = @Autowired)
public class OrderMonthController {

    private final EasyQuery easyQuery;

    @GetMapping("/init")
    public Object init() {
        ArrayList<OrderByMonthEntity> orderEntities = new ArrayList<>(100);
        List<String> users = Arrays.asList("xiaoming", "xiaohong", "xiaolan");
        LocalDateTime beginTime=LocalDateTime.of(2022,1,1,0,0);
        LocalDateTime endTime=LocalDateTime.of(2023,5,31,0,0);
        int i=0;
        while(!beginTime.isAfter(endTime)){

            OrderByMonthEntity orderEntity = new OrderByMonthEntity();
            orderEntity.setId(String.valueOf(i));
            int i1 = i % 3;
            String uid = users.get(i1);
            orderEntity.setUid(uid);
            orderEntity.setOrderNo(i);
            orderEntity.setCreateTime(beginTime);
            orderEntities.add(orderEntity);
            beginTime=beginTime.plusDays(1);
            i++;
        }
        long l = easyQuery.insertable(orderEntities).executeRows();
        return "成功插入:"+l;
    }
}

http://localhost:8080/orderMonth/init
成功插入:516

獲取第一條資料

    @GetMapping("/first")
    public Object first(@RequestParam("id") String id) {
        OrderEntity orderEntity = easyQuery.queryable(OrderEntity.class)
                .whereById(id).firstOrNull();
        return orderEntity;
    }

http://localhost:8080/orderMonth/first?id=11
{"id":"11","uid":"xiaolan","orderNo":11,"createTime":"2022-01-12T00:00:00"}
//以每5組一個次并發執行聚合

==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202205` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202207` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202303` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202212` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202302` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202304` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202206` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202305` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202209` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202204` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202208` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202201` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202210` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202202` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202211` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202203` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202301` t WHERE t.`id` = ? LIMIT 1
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Parameters: 11(String)
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Parameters: 11(String)
<== Total: 1

獲取范圍內的資料

    @GetMapping("/range")
    public Object first() {
        List<OrderByMonthEntity> list = easyQuery.queryable(OrderByMonthEntity.class)
                .where(o -> o.rangeClosed(OrderByMonthEntity::getCreateTime, LocalDateTime.of(2022, 3, 1, 0, 0), LocalDateTime.of(2022, 9, 1, 0, 0)))
                .toList();
        return list;
    }
http://localhost:8080/orderMonth/range
[{"id":"181","uid":"xiaohong","orderNo":181,"createTime":"2022-07-01T00:00:00"},{"id":"182","uid":"xiaolan","orderNo":182,"createTime":"2022-07-02T00:00:00"},{"id":"183","uid":"xiaoming","orderNo":183,"createTime":"2022-07-03T00:00:00"},...........,{"id":"239","uid":"xiaolan","orderNo":239,"createTime":"2022-08-28T00:00:00"},{"id":"240","uid":"xiaoming","orderNo":240,"createTime":"2022-08-29T00:00:00"},{"id":"241","uid":"xiaohong","orderNo":241,"createTime":"2022-08-30T00:00:00"},{"id":"242","uid":"xiaolan","orderNo":242,"createTime":"2022-08-31T00:00:00"}]

//可以精準定位到對應的分片路由上獲取資料
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202207` t WHERE t.`create_time` >= ? AND t.`create_time` <= ?
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202209` t WHERE t.`create_time` >= ? AND t.`create_time` <= ?
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202206` t WHERE t.`create_time` >= ? AND t.`create_time` <= ?
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202203` t WHERE t.`create_time` >= ? AND t.`create_time` <= ?
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202205` t WHERE t.`create_time` >= ? AND t.`create_time` <= ?
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Parameters: 2022-03-01T00:00(LocalDateTime),2022-09-01T00:00(LocalDateTime)
==> SHARDING_EXECUTOR_3, name:ds0, Parameters: 2022-03-01T00:00(LocalDateTime),2022-09-01T00:00(LocalDateTime)
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Parameters: 2022-03-01T00:00(LocalDateTime),2022-09-01T00:00(LocalDateTime)
==> SHARDING_EXECUTOR_5, name:ds0, Parameters: 2022-03-01T00:00(LocalDateTime),2022-09-01T00:00(LocalDateTime)
==> SHARDING_EXECUTOR_1, name:ds0, Parameters: 2022-03-01T00:00(LocalDateTime),2022-09-01T00:00(LocalDateTime)
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202208` t WHERE t.`create_time` >= ? AND t.`create_time` <= ?
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Preparing: SELECT t.`id`,t.`uid`,t.`order_no`,t.`create_time` FROM `t_order_202204` t WHERE t.`create_time` >= ? AND t.`create_time` <= ?
==> SHARDING_EXECUTOR_4, name:ds0, Parameters: 2022-03-01T00:00(LocalDateTime),2022-09-01T00:00(LocalDateTime)
==> SHARDING_EXECUTOR_2, name:ds0, Parameters: 2022-03-01T00:00(LocalDateTime),2022-09-01T00:00(LocalDateTime)
<== Total: 185

最后

目前為止你已經看到了easy-query對于分片的便捷性，但是本章只是開胃小菜,相信了解分庫分表的小伙伴肯定會說就這？不是和sharding-jdbc一樣嗎為什么要用你的呢，我想說第一篇只是給大家了解一下如何使用,后續的文章才是分表分庫的精髓相信我你一定沒看過

demo地址 https://github.com/xuejmnet/easy-sharding-test

  • GITHUB github地址

  • GITEE gitee地址

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/553492.html

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