总结:ShardingSphere-Proxy5 分片算法-时间范围分片
优采云 发布时间: 2022-10-12 00:41总结:ShardingSphere-Proxy5 分片算法-时间范围分片
ShardingSphere-Proxy5分片算法
ShardingSphere 提供了多种内置的分片算法，根据类型可分为自动分片算法、标准分片算法、复合分片算法和提示分片算法。同时，也提供了针对复杂服务自定义分片算法的方式。
自动分片算法 模分片算法 自动时间段分片算法 基于分片容量的范围分片算法 基于分片边界标准分片算法的范围分片算法
Apache ShardingSphere 内置的标准分片算法实现类包括：
行表达式切片算法
使用 Groovy 表达式，它提供对 SQL 语句中 = 和 IN 的分片操作的支持，并且仅支持单个 shard key。对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，避免繁琐的Java代码开发，如：t_user_$->{u_id % 8}表示t_user表按照u_id取模8分为8张表，表名是 t_user_0 到 t_user_7。有关详细信息，请参阅行表达式。
时间范围切片算法
该算法主动忽略了 datetime-pattern 的时区信息。这意味着当 datetime-lower、datetime-upper 和传入的 shard key 收录时区信息时，不会因为时区不一致而发生时区转换。当传入的sharding key为java.time.Instant时，有一种特殊情况，会携带系统的时区信息，转换成datetime-pattern的字符串格式，然后进行下一个sharding。
创建数据源
修改config-sharding.yaml文件添加数据源配置
databaseName: sharding_db ##逻辑库
dataSources: ## 数据源，连接真实物理库，注意物理库必须有相应的库存在，负责proxy无法启动。
ds_0:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:13307/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: sunday
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
minPoolSize: 1
ds_1:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: sunday
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
minPoolSize: 1
配置分片规则
继续修改config-sharding.yaml文件添加数据分片规则
alg_interval:
type: INTERVAL
props:
datetime-pattern: "yyyyMM" # 分片字段格式
datetime-lower: "202201" # 范围下限
datetime-upper: "202206" # 范围上限
<p>
sharding-suffix-pattern: "yyyyMM" # 分片名后缀，可以是MM，yyyyMMdd等。
datetime-interval-amount: 1 # 分片间隔，这里指一个月
datetime-interval-unit: "MONTHS" # 分片间隔单位
</p>
完整档案
databaseName: sharding_db
dataSources: ## 数据源，连接真实物理库，注意物理库必须有相应的库存在，负责proxy无法启动。
ds_0:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:13307/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: sunday
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
minPoolSize: 1
ds_1:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: sunday
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
minPoolSize: 1
## 分片规则配置
rules:
- !SHARDING
tables:
t_order_interval: # 分片表
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_interval${202201..202206}
databaseStrategy: # 分库规则
standard: # 标准类型分片，目前官方有四种分片类型
shardingColumn: user_id
shardingAlgorithmName: alg_mod # 算法名称
tableStrategy: # 分表规则
standard:
shardingColumn: data_year_month
shardingAlgorithmName: alg_interval # 算法名称，具体使用哪一种算法下面会根据算法名称配置
keyGenerateStrategy: # 主键生成规则
<p>
column: id
keyGeneratorName: snowflake
keyGenerators: # 主键生成规则配置
snowflake:
type: SNOWFLAKE
shardingAlgorithms: # 分片算法配置，根据上面的算法名称配置算法的类型和算法接收的参数
alg_mod:
type: MOD
props:
sharding-count: 2
alg_interval:
type: INTERVAL
props:
datetime-pattern: "yyyyMM" # 分片字段格式
datetime-lower: "202201" # 范围下限
datetime-upper: "202206" # 范围上限
sharding-suffix-pattern: "yyyyMM" # 分片名后缀，可以是MM，yyyyMMdd等。
datetime-interval-amount: 1 # 分片间隔，这里指一个月
datetime-interval-unit: "MONTHS" # 分片间隔单位
</p>
连接代理创建分片表
配置分片表后，不会生成对应的分片表。您需要连接到 sharding-proxy 并在代理中执行建表语句。创建逻辑表时，分表会由代理根据配置的规则自动创建。
CREATE TABLE `t_order_interval` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_no` varchar(30) DEFAULT NULL,
`user_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
`amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
`data_year_month` varchar(125) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=779468255126355969 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
插入测试数据
INSERT INTO `sharding_db`.`t_order_interval`(`id`, `order_no`, `user_id`, `amount`) VALUES (779468213359476737, '22', 22, 22.00, "202204");
INSERT INTO `sharding_db`.`t_order_interval`(`id`, `order_no`, `user_id`, `amount`) VALUES (779468285585391617, '44', 44, 44.00, "202203");
INSERT INTO `sharding_db`.`t_order_interval`(`id`, `order_no`, `user_id`, `amount`) VALUES (779468168534949888, '11', 11, 11.00, "202202");
INSERT INTO `sharding_db`.`t_order_interval`(`id`, `order_no`, `user_id`, `amount`) VALUES (779468255126355968, '33', 33, 33.00, "202201");
插入后，观察物理数据库的表数据存储。
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