以商城商品为例

垂直分表：将一个表按照字段分成多表，每个表存储其中一部分字段

它带来的提升是：

1、为了避免IO争抢并减少锁表的几率，查看详情的用户与商品信息浏览相互不影响

2、充分发挥热门数据的操作效率，商品信息的操作的高效率不会被商品描述的低效率所拖累

垂直分库：

垂直分库是指按照业务将表进行分类，分页到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用

它带来的提升是：

1、解决业务层面的耦合，业务清晰

2、能对不同业务的数据进行分组管理，维护，监控，扩展等

3、高并发场景下，垂直分库一定程度的提升IO，数据库连接数，降低单机硬件资源的瓶颈

垂直分库通过将表按业务分类，然后分布在不同数据库，并且可以将这些数据库部署在不同服务器上，从而达到多个服务器共同分摊压力的效果，但是依然没有解决单表数据量过大的问题。

水平分库：

是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上。

它带来的提升是：

1、解决了单库大数据，高并发的性能瓶颈

2、提高了系统的稳定性及可用性。稳定性体现在IO冲突少，锁定减少，可用性指某个库出问题，部分数据可用 

水平分表：

水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中

它带来的提升是：

1、优化单一表数据量过大而产生的性能问题

2、避免IO争抢并减少锁表的几率

分库分表带来的问题：

1、事务一致性问题

        由于分库分表把数据分页在不同库甚至不同服务器，不可避免分带来分页式事务问题

2、跨节点关联查询

3、跨节点分页、排序、函数

4、主键重复问题

在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同的数据库中，主键值平时使用的自增长 将无用武之地，某个分区数据库生成的ID无法保证全局唯一。因此需要单独设计全局主键，以避免跨库主键重复问题

5、公共表

实际的应用场景中，参数表，数据字典表等都是数据量较少，变动少，而且属于高频联合查询的依赖表。

可以将这类表在每个数据库都保存一份，所有对公共表的更新操作都同时发送到所有分库执行

由于分库分表之后，数据被分散在不同的数据库、服务器。因此，对数据的操作也就无法通过常规方式完成，并且它还带来了一系列的问题。

Sharding-jdbc介绍

sharding-jdbc是当当网研发的开源分页式数据库中间件，从3.0开始Sharding-jdbc被包含在Sharding-Sphere，之后该项目进入 Apache，4.0版本之后的版本为Apache版本

Sharding-jdbc它定位为级Java框架，在java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

Sharding-jdbc的核心功能为数据分片和读写分离，通过Sharding-JDBC，应用可以透明的使用jdbc访问已经分库分表、读写分离的多个数据源，而不用关心数据源的数量以及数据如何分页。

与jdbc性能对比：

1、性能损耗测试：服务器资源充足、并发数相同，比较JDBC和Sharding-JDBC性能损耗，sharding-jdbc相对JDBC损耗不超过7%

2、性能对比测试：服务器资源使用到极限，相同场景JDBC与sharding-jdbc的吞吐量相当

3、性能对比测试：服务器资源使用到极限，sharding-jdbc采用分库分表后，sharding-jdbc吞吐量较JDBC不分表有接近2倍提升

sharding-jdbc快速入门

使用sharding-jdbc完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验sharding-jdbc的使用方法。

人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这两张表是订单表拆分后的表，通过sharding-jdbc向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的进入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过sharding-jdbc查询数据，根据SQL语句的内容从t_order_1或t_order_2查询数据。

代码mode(水平分表):

配置yml

server:port: 8082servlet:context-path: /sharding-jdbc-simple-demospring:application:name: sharding-jdbc-simple-demohttp:encoding:enabled: truecharset: UTF-8force: true#shrading-jdbc配置shardingsphere:datasource:names: m1m1:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/shareding?useUnicode=trueusername: rootpassword: 123456sharding:  #指定t_order表的数据分页情况，配置数据节点 m1.t_order_1 m1.t_order_2tables:t_order:actual-data-nodes: m1.t_order_$->{1..2}key-generator:column: id #主键字段type: SNOWFLAKE #指定t_order表主键生成策略table-strategy: #指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法inline:sharding-column: id #分片键algorithm-expression: t_order_$->{id%2+1} #分片算法props:sql:show: true #输出sharding-jdbc的真实sqlmybatis:configuration:map-underscore-to-camel-case: trueswagger:enable: true
logging:level:root: infoorg:springframeword:web: infocn:ping: debugdruid:sql: debug

maven:

org.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.0.3.RELEASE4.0.0sharding-jdbc-simpleorg.springframework.bootspring-boot-starter-webcom.alibabadruid-spring-boot-starter1.2.11mysqlmysql-connector-java5.1.46com.baomidoumybatis-plus-boot-starter3.5.1org.apache.shardingspheresharding-jdbc-spring-boot-starter4.0.0-RC1org.projectlomboklombokio.springfoxspringfox-swagger-ui2.8.0org.springframework.bootspring-boot-starter-test

mysql创建表:

CREATE TABLE `t_order_1` (`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',`price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单价格',`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',`status` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单状态',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;CREATE TABLE `t_order_2` (`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',`price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单价格',`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',`status` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单状态',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

实体类：

package cn.ping.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;import java.math.BigDecimal;/*** @author: yejianping* @date: 2022/12/5 15:12:25* @email: 1152665905@qq.com* @Description:*/
@Data
@Builder
@TableName("t_order")
public class Order {private Long id;private BigDecimal price;private Long userId;private String status;
}

mapper类：

package cn.ping.mapper;import cn.ping.entity.Order;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;import java.util.List;/*** @author: yejianping* @date: 2022/12/5 15:14:17* @email: 1152665905@qq.com* @Description:*/
public interface OrderMapper extends BaseMapper {List selectOrderList(@Param("position") Integer startPosition, @Param("size")Integer size);
}

mapper.xml

select * from t_order order by price limit #{position} ,#{size}

service

package cn.ping.server;import cn.ping.entity.Order;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;import java.util.List;/*** @author: yejianping* @date: 2022/12/5 15:16:52* @email: 1152665905@qq.com* @Description:*/
public interface IOrderService extends IService {/*** 通过ids查询Order* @param ids* @return*/List getOrderByIds(List ids);IPage getOrderPage(Integer page,Integer size);List getOrderList(Integer page,Integer size);
}

serviceImpl

package cn.ping.server.impl;import cn.ping.entity.Order;
import cn.ping.mapper.OrderMapper;
import cn.ping.server.IOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.util.CollectionUtils;import java.util.List;/*** @author: yejianping* @date: 2022/12/5 15:21:06* @email: 1152665905@qq.com* @Description:*/
@Service
@Slf4j
public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl implements IOrderService {@Overridepublic List getOrderByIds(List ids) {if(CollectionUtils.isEmpty(ids)){return null;}return this.listByIds(ids);}@Overridepublic IPage getOrderPage(Integer page, Integer size) {LambdaQueryWrapper lqw = new LambdaQueryWrapper();lqw.orderByDesc(Order::getPrice);return page(new Page<>(page,size),lqw);}@Overridepublic List getOrderList(Integer page,Integer size){return this.baseMapper.selectOrderList((page-1)*size,size);}}

测试类

package cn.ping;import cn.ping.entity.Dog;
import cn.ping.entity.Order;
import cn.ping.server.IDogService;
import cn.ping.server.IOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.bytebuddy.asm.Advice;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Random;/*** @author: yejianping* @date: 2022/12/5 15:22:35* @email: 1152665905@qq.com* @Description:*/
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {ShardingJdbcSimpleApplication.class})
@Slf4j
public class OrderTest {@Autowiredprivate IOrderService orderService;@Autowiredprivate IDogService dogService;@Testpublic void testOrderInsert(){List orderList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 20; i++) {Order order = Order.builder().price(new BigDecimal(new Random().nextInt(100))).status("SUCCESS").userId(1L).build();orderList.add(order);}orderService.saveBatch(orderList);/*Order order = Order.builder().price(new BigDecimal(10)).status("SUCCESS").userId(1L).build();orderService.save(order);*/}@Testpublic void testFindByIds(){Long[] ids = {1599673041937334275L,1599673040175726594L};List orderByIds = orderService.getOrderByIds(Arrays.asList(ids));for (Order order : orderByIds) {log.info(order.toString());}}@Testpublic void testOrderPage(){IPage orderPage = orderService.getOrderPage(1, 10);for (Order order : orderPage.getRecords()) {log.info(order.toString());}}@Testpublic void testOrderList(){List orderList = orderService.getOrderList(1, 10);for (Order order : orderList) {log.info(order.toString());}}
}

sharding-jdbc和mybatis plus分页冲突，不能使用分页插件，查询总数有问题