SpringBoot+MybatisPlus+Mysql+Sharding-JDBC分库分表实践 _MybatisPlus

弓背霞明剑照霜，秋风走马出咸阳。这篇文章主要讲述SpringBoot+MybatisPlus+Mysql+Sharding-JDBC分库分表实践相关的知识，希望能为你提供帮助。
一、序言
在实际业务中，单表数据增长较快，很容易达到数据瓶颈，比如单表百万级别数据量。当数据量继续增长时，数据的查询性能即使有索引的帮助下也不尽如意，这时可以引入数据分库分表技术。
本文将基于SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+mysql实现企业级分库分表。
1、组件及版本选择

文章图片	文章图片	文章图片	文章图片
SpringBoot 2.6.x	MybatisPlus 3.5.0	Sharding-JDBC 4.1.1	Mysql 5.7.35

2、预期目标

使用上述组件实现分库分表，简化起见只讨论分表技术
完成分表后的逻辑表与物理表间的增删查改
引入逻辑删除和使用MybatisPlus内置分页技术

完整项目源码访问地址。
二、代码实现
为了简化分表复杂性，专注于分表整体实现，简化分表逻辑：按照UserId的奇偶属性分别进行分表。以订单表这一典型场景为例，一般来说有关订单表，通常具有如下共性行为：

创建订单记录
查询XX用户的订单列表
查询XX用户的订单列表（分页）
查询XX订单详情
修改订单状态
删除订单（逻辑删除）

接下来通过代码实现上述目标。
（一）素材准备 1、实体类

@Data @TableName("bu_order") public class Order @TableId private Long orderId; private Integer orderType; private Long userId; private Double amount; private Integer orderStatus; @TableLogic @JsonIgnore private Boolean deleted;

2、Mapper类

@Mapper public interface OrderMapper extends BaseMapper< Order>

3、全局配置文件

spring: config: use-legacy-processing: true shardingsphere: datasource: ds1: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sharding-jdbc2?serverTimezone=UTC username: root password: 123456 names: ds1 props: sql: show: true sharding: tables: bu_order: actual-data-nodes: ds1.bu_order_$-> 0..1 key-generator: column: order_id type: SNOWFLAKE table-strategy: inline: algorithm-expression: bu_order_$user_id%2 sharding-column: user_id

（二）增删查改 1、保存数据由于依据主键的奇偶属性对原表分表，分表后每张表的数据量是分表前的二分之一。根据需要也可以自定义分表数量（比如10张），新分表后的数据量是不分表前的十分之一。

@Test public void addOrders() for (long i = 1; i < = 10; i++) Order order = new Order(); order.setOrderId(i); order.setOrderType(RandomUtil.randomEle(Arrays.asList(1, 2))); order.setUserId(RandomUtil.randomEle(Arrays.asList(101L, 102L, 103L))); order.setAmount(1000.0 * i); orderMapper.insert(order);

2、查询列表数据查询指定用户的订单列表。

@GetMapping("/list") public AjaxResult list(Order order) LambdaQueryWrapper< Order> wrapper = Wrappers.lambdaQuery(order); return AjaxResult.success(orderMapper.selectList(wrapper));

3、分页查询数据分页查询指定用户的订单列表

@GetMapping("/page") public AjaxResult page(Page< Order> page, Order order) return AjaxResult.success(orderMapper.selectPage(page, Wrappers.lambdaQuery(order)));

4、查询详情通过订单ID查询订单详情。

@GetMapping("/detail/orderId") public AjaxResult detail(@PathVariable Long orderId) return AjaxResult.success(orderMapper.selectById(orderId));

5、删除数据【SpringBoot+MybatisPlus+Mysql+Sharding-JDBC分库分表实践】通过订单ID删除订单（逻辑删除）

@DeleteMapping("/delete/orderId") public AjaxResult delete(@PathVariable Long orderId) return AjaxResult.success(orderMapper.deleteById(orderId));

6、修改数据修改数据一般涉及部分列，比如修改订单表的订单状态等。

@PutMapping("/edit") public AjaxResult edit(@RequestBody Order order) return AjaxResult.success(orderMapper.updateById(order));

三、理论分析
1、选择分片列选择分片列是经过精心对比后确定的，对于订单类场景，需要频繁以用户ID为查询条件筛选数据，因此将同一个用户的订单数据存放在一起有利于提高查询效率。
2、扩容当分表后的表数据快速增长，可以预见即将达到瓶颈时，需要对分表进行扩容，扩容以2倍的速率进行，扩容期间需要迁移数据，工作量相对可控。