一文带你读懂分库分表,分片,Sharding的许多概念

分库是将一个库拆分为多个库，分表就是将一个表拆分为多个表。分库分表有垂直拆分和水平拆分。垂直拆分一般是按照业务将表分到不同的库中（此种不在本发的讨论范围）。水平拆分是将表的数据拆分到多个表中（此种为本发明的研究对象）。当一个表存的数据太多时,可以将表的数据拆分到多个表中,这些拆分后的表可以在同一个数据库也可以不在同一个数据库,会有:只分表,只分库,和分库分表三种类型,如图1所示。图1所示的分库分表，就是将一个orders表拆分为4个表，orders0、orders1在库ds0, orders2、orders3在库ds1。其中orders0到orders3是实际表/物理表，而0、1、2、3是实际表的下标/后缀；而orders则为基本表（基本表名）。关联表(主表与从表)，指存在主外键关系的主表与从表，按照一定的DB设计原则将数据存放到两张表中。如：orders，orders_item； users，users_item；它们一般都是有外键关系（未必使用外键约束）。此外，还有不需要分片的，只存在一个库中的表，为原始表/未分片表，因为并不是所有的表都是要分片的；广播表指所有的分片数据库中都存在的表（同一广播表，在每个节点都有一个，且数据也一样），表结构及其数据在每个数据库中均完全一致。 适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如：字典表。分片键，即用来寻找到对应库和表的表中字段；分片键包括分库键和分表键。分库键，指表的字段中，使用其值，按一定算法找到唯一数据库的字段。如，orders订单表中，userid(用户id），可以作为分库键。分表键指表的字段中，使用其值，按一定算法找到唯一实际表的字段。比如orders订单表中，userid(用户id)，可以作为分表键。数据节点为数据分片的最小单元，由数据源名称和实际表组成，如：ds1.orders1。完整的数据结点(fullNodes)，指某一基本表所涉及的所有数据库和对应的实际表。数据源（ds）是指配置了数据库url,用户名，密码等信息的源，在Java中是指javax.sql.DataSource。数据源与数据库对应，在不引起混淆的情况下，可以将该两个名词视为同义词。路由到的库与表种类即分库分表种类或分片种类,根据分片键找到的库与表的个数，分为：一库一表、一库多表、多库多表、全库全表。分片指分库分表，并通过一定的方法找到或操作所要的数据。分片的框架或装置，要让使用者在有分片的情况下，操作的数据与未分片时，感觉是一样的；当然打印的日志，可以提示有哪个节点执行了什么操作。

Bee, 一个具有分片功能的ORM框架,简单易用,功能强大.

除了分片配置信息，分片对使用者透明，系统是否分片，对使用者来说无需增加过多额外成本，掌握配置规则即可使用。进行分片升级，对原有系统更改小，引用接口模块的接口不需要调整。分片时，执行的sql语句与未分片时对比，差别小。分片的sql语句，易于在数据库客户端工具中进行格式化。分片节点结构变动后，可以不转移旧的数据。

一个表的分片配置信息,只需要一行:
 

ShardingConfig.addShardingBean(Orders.class,new ShardingBean("ds[0..1].orders[0..3]", "orderid"));