【Sharding-JDBC】（三）整合mybatis-plus 水平分库、分表

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2023-06-26 10:42 7阅读 0赞

## ps:概念： ##

*  **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。**
 *  **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.**

### 一、准备环境： ###

![20191231133246537.png][]

**新增一个服务器节点，在两台服务器上都创建order\_db库，并都创建t\_order\_1,t\_order\_2两张表。**

### 二、对[(一)Sharding-JDBC 整合mybatis-plus 水平分表][Sharding-JDBC _mybatis-plus]代码改造 ###

### 1.application.yml： ###

############################水平分库、分表#################################
    #服务端口
    server:
      port: 56081
    #服务名
    spring:
      application:
        name: sharding-jdbc-examples
      http:
        encoding:
          enabled: true
          charset: utf-8
          force: true
      main:
        allow-bean-definition-overriding: true
      #shardingsphere相关配置
      shardingsphere:
        datasource:
          names: m1,m2   #配置库的名字，随意
          m1:   #配置目前m1库的数据源信息
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.87.133:3306/order_db?useUnicode=true
            username: root
            password: 123456
          m2:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.87.134:3306/order_db?useUnicode=true
            username: root
            password: 123456
        sharding:
          tables:
            t_order:
              key-generator:
                column: user_id
                type: SNOWFLAKE
              actual-data-nodes: m$->{1..2}.t_order_$->{1..2}   # 分库策略，以user_id为分片键，分片策略为user_id % 2 + 1，user_id为偶数操作m1数据源，否则操作m2。
              database‐strategy:  #分库策略
                inline:
                  sharding‐column: user_id
                  algorithm‐expression: m$->{user_id % 2 + 1}
              table‐strategy: #分表策略
                inline:
                  sharding‐column: order_id
                  algorithm‐expression: t_order_$->{order_id % 2 + 1}
        props:
          sql:
            show: true   #打印sql
    
    
    #日志打印
    logging:
      level:
        root: info
        org.springframework.web: info
        com.lucifer.sharding.dao: debug
        druid.sql: debug

**ps:这里的分库分表策略：**

**分库策略:以user\_id为分片键，分片策略为user\_id % 2 + 1，user\_id为偶数操作m1数据源，否则操作m2。  
分表策略：以order\_id为分片键，分片策略为\{order\_id % 2 + 1\}，order\_id为偶数操作t\_order\_1表，否则操作t\_order\_2表。**

### 2.实体类： ###

package com.lucifer.sharding.pojo;
    
    import java.io.Serializable;
    import java.math.BigDecimal;
    
    import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
    import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
    import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
    import lombok.Data;
    
    /**
     * @author Lucifer
     */
    @TableName(value = "t_order")
    @Data
    public class Order implements Serializable {
        /**
         * 订单id
         */
        @TableId(type=IdType.ID_WORKER)
        private Long orderId;
    
        /**
         * 订单价格
         */
        private BigDecimal price;
    
        /**
         * 下单用户id
         */
        private Long userId;
    
        /**
         * 订单状态
         */
        private String status;
    
        private static final long serialVersionUID = 1L;
    }

**这里的改变，仅仅是在orderId这个属性上加了mybatis-plus的雪花算法生成的id。**

**3.为了简单，此处不再使用controller和service写接口用postman测试了，直接省略，直接在测试类中测试了。**

**4.测试类：**

package com.lucifer.sharding;
    
    
    import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
    import com.lucifer.sharding.dao.OrderDao;
    import com.lucifer.sharding.pojo.Order;
    import org.junit.Test;
    import org.junit.runner.RunWith;
    import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
    import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
    
    import javax.annotation.Resource;
    import java.math.BigDecimal;
    
    @RunWith(SpringRunner.class)
    @SpringBootTest(classes = {ShardingJdbcExamplesApplication.class})
    public class ShardingJdbcExamplesApplicationTests {
    
        @Resource
        OrderDao orderDao;
    
        @Test
        public void add() {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                Order order = new Order();
                order.setPrice(BigDecimal.valueOf(0.1));
                order.setStatus("0");
                orderDao.insert(order);
            }
        }
        
        @Test
        public void find() {
            QueryWrapper<Order> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
            List<Long> list = new ArrayList<>();
            list.add(418766159777628160L); //库1的t_order_2中
            list.add(418766159765045249L);  //库2的t_order_1中
            queryWrapper.in("user_id",list);
            orderDao.selectList(queryWrapper);
        }
    
    }

**1.测试add**

**m1库：（配置文件中配置的）====》192.168.87.133 **

![20191231134915243.png][]

![20191231135221984.png][]

**m2库：（配置文件中配置的）====》192.168.87.134 **

![20191231135110145.png][]

![20191231135126108.png][]

2.测试find

控制台输出，会去两个库中的t\_order\_1,t\_order\_2都查询一下；

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9sdWNpZmVyLmJsb2cuY3Nkbi5uZXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

[20191231133246537.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191231133246537.png
[Sharding-JDBC _mybatis-plus]: https://blog.csdn.net/qq_37495786/article/details/103767507
[20191231134915243.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191231134915243.png
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