##Sharding-JDBC - A JDBC driver for shard databases and tables
Sharding-JDBC
是当当应用框架ddframe
中,关系型数据库模块dd-rdb
中分离出来的数据库水平扩展框架,即透明化数据库分库分表访问。
Sharding-JDBC
继dubbox
和elastic-job
之后,是ddframe
系列开源的第三个产品。
- 张亮 当当 zhangliang@dangdang.com
- 高洪涛 当当 gaohongtao@dangdang.com
- 曹昊 当当 caohao@dangdang.com
- 岳令 当当 yueling@dangdang.com
**讨论QQ群:**532576663(不限于Sharding-JDBC,包括分布式,数据库相关以及其他互联网技术交流。)
Sharding-JDBC
直接封装JDBC API
,可以理解为增强版的JDBC
驱动,旧代码迁移成本几乎为零:
- 可适用于任何基于
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数据库连接池,如:
DBCP
,C3P0
,BoneCP
,Druid
等。 - 理论上可支持任意实现
JDBC
规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL
,但已有支持Oracle
,SQLServer
,DB2
等数据库的计划。
Sharding-JDBC
定位为轻量级java
框架,使用客户端直连数据库,以jar
包形式提供服务,未使用中间层,无需额外部署,无其他依赖,DBA
也无需改变原有的运维方式。SQL
解析使用Druid
解析器,是目前性能最高的SQL
解析器。
Sharding-JDBC
功能灵活且全面:
- 分片策略灵活,可支持
=
,BETWEEN
,IN
等多维度分片,也可支持多分片键共用。 SQL
解析功能完善,支持聚合,分组,排序,Limit
,OR
等查询,并且支持Binding Table
以及笛卡尔积的表查询。
以下是常见的分库分表产品和Sharding-JDBC
的对比:
功能 | Cobar | Cobar-client | TDDL | Sharding-JDBC |
---|---|---|---|---|
分库 | 有 | 有 | 未开源 | 有 |
分表 | 无 | 无 | 未开源 | 有 |
中间层 | 是 | 否 | 否 | 否 |
ORM支持 | 任意 | 仅MyBatis | 任意 | 任意 |
数据库支持 | 仅MySQL | 任意 | 任意 | 任意 |
异构语言 | 可 | 仅Java | 仅Java | 仅Java |
外部依赖 | 无 | 无 | Diamond | 无 |
<!-- 引入sharding-jdbc核心模块 -->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
Sharding-JDBC
的分库分表通过规则配置描述,请简单浏览配置全貌:
ShardingRule shardingRule = new ShardingRule(
dataSourceRule,
Arrays.asList(tableRule),
new DatabaseShardingStrategy("sharding_column_1", new XXXShardingAlgorithm()),
new TableShardingStrategy("sharding_column_2", new XXXShardingAlgorithm()));
规则配置包括数据源配置、表规则配置、分库策略和分表策略组成。这只是最简单的配置方式,实际使用可更加灵活,如:多分片键,分片策略直接和tableRule
绑定等。
详细的规则配置请参考用户指南
通过规则配置对象获取ShardingDataSource
,ShardingDataSource
实现自JDBC
的标准接口DataSource
。然后可通过DataSource
选择使用原生JDBC
开发,或者使用JPA
, MyBatis
等ORM
工具。
以JDBC
原生实现为例:
DataSource dataSource = new ShardingDataSource(shardingRule);
String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.user_id=? AND o.order_id=?";
try (
Connection conn = dataSource.getConnection();
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
pstmt.setInt(1, 10);
pstmt.setInt(2, 1001);
try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
while(rs.next()) {
System.out.println(rs.getInt(1));
System.out.println(rs.getInt(2));
System.out.println(rs.getInt(3));
}
}
}