1.分库分表的问题

　　在系统设计阶段,就要完成垂直分库和垂直分表. 在数据量不断上升,数据库性能无法满足需求的时候, 首先要考虑的是缓存、 读写分离、索引技术等方案.如果数据量不断增加,并且持续增长再考虑水平分库和水平分表

• 事务一致性问题：分库之后 一个请求可能要访问多个数据库,如何保证事务的一致性
• 跨节点关联问题：在代码层面进行控制，将关联查询拆分执行后合并结果
• 分页查询排序问题：将多个库中的数据查出来，根据排序字段再在内存中排序
• 主键避重问题:表中的数据存储在不同的数据库, 主键自增无法保证ID不重复, 需要单独设计全局主键
• 公共表问题：不同的数据库,都需要从公共表中获取数据. 可以在每一个库都创建这个公共表, 所有对公共表的更新操作,都同时发送到所有分库执行

2.ShardingJDBC

ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成

shardingJDBC：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；基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, Druid等；支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。

使用Sharding-Jdbc前需要人工对数据库进行分库分表，在应用程序中加入Sharding-Jdbc的Jar包，应用程序通过Sharding-Jdbc操作分库分表后的数据库和数据表，由于Sharding-Jdbc是对Jdbc驱动的增强，使用Sharding-Jdbc就像使用Jdbc驱动一样，在应用程序中是无需指定具体要操作的分库和分表的

• mycat和ShardingJDBC的区别
  • mycat是一个中间件的第三方应用，sharding-jdbc是一个jar包
  • 使用mycat时不需要修改代码，而使用sharding-jdbc时需要修改代码
  • Mycat 是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库，Sharding-JDBC 是基于 JDBC 的扩展，是以 jar 包的形式提供轻量级服务的
• sharding JDBC入门
  
  • 创建数据库lg_order, 模拟将订单表进行水平拆分, 创建两张表pay_order_1 与 pay_order_2，这两张表是订单表拆分后的表,我们通过Sharding-Jdbc向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的落入pay_order_1表 ，为奇数的落入pay_order_2表, 再通过Sharding-Jdbc 进行查询
  • 创建数据库

  CREATE DATABASE lg_order CHARACTER SET ‘utf8‘;
  DROP TABLE IF EXISTS pay_order_1;
  CREATE TABLE pay_order_1 (
  order_id BIGINT(20) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT ,
  user_id INT(11) ,
  product_name VARCHAR(128),
  COUNT INT(11)
  );
  DROP TABLE IF EXISTS pay_order_2;
  CREATE TABLE pay_order_2 (
  order_id BIGINT(20) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT ,
  user_id INT(11) ,
  product_name VARCHAR(128),
  COUNT INT(11)
  );

  • 创建SpringBoot项目引入maven依赖
    
  • 分片规则配置(水平分表)
  • 编写程序
    

3.ShardingJDBC 分库分表

4.ShardingJDBC 操作公共表

Mycat 是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库，而
Sharding-JDBC 是基于 JDBC 的扩展，是以 jar 包的形式提供轻量级服务的

sharding-jdbc