三 基本知识介绍

3.1 概念

3.1.1 逻辑表

• 在对表进行分片后，一张表分成了n个表，比如订单表t_order分成如下三张表：t_order_1，t_order_2
• 此时订单表的逻辑表就是t_order，Sharding-JDBC在进行分片规则配置时针对的就是这张逻辑表

3.1.2 真实表

t_ordr_1，t_order_2 称之为 真实表

3.1.3 数据节点

数据分片的最小单元，由数据源名称和表名称组成，比如：d1.t_order_1

3.1.4 分片键

• 用于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段。例：将订单表中的订单主键的尾数取模分片，则订单主键为分片字段。
• SQL中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差。 除了对单分片字段的支持，Sharding- Jdbc也支持根据多个字段进行分片。

3.1.5 分片算法

• 分片算法需要应用方开发者自行实现，可实现的灵 活度非常高。包括：精确分片算法 、范围分片算法 ，复合分片算法 等。例如：where order_id = ? 将采用精确分片算法，where order_id in (?,?,?)将采用精确分片算法，where order_id BETWEEN ? and ? 将采用范围分片算 法，复合分片算法用于分片键有多个复杂情况。
• 内置分片算法参考：shardingsphere.apache.org/document/5.…

3.1.6 分片策略

标准分片策略

标准分片策略适用于单分片键，此策略支持 PreciseShardingAlgorithm 和RangeShardingAlgorithm 两个分片算法。

其中 PreciseShardingAlgorithm 是必选的，用于处理 = 和 IN 的分片。RangeShardingAlgorithm 是可选的，用于处理BETWEEN AND， >， <，>=，<= 条件分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的条件等将按照全库路由处理。

复合分片策略

复合分片策略，同样支持对 SQL语句中的 =，>， <， >=， <=，IN和 BETWEEN AND 的分片操作。不同的是它支持多分片键，具体分配片细节完全由应用开发者实现。

行表达式分片策略

行表达式分片策略，支持对 SQL语句中的 = 和 IN 的分片操作，但只支持单分片键。这种策略通常用于简单的分片，不需要自定义分片算法，可以直接在配置文件中接着写规则。

t_order_$->{t_order_id % 4} 代表 t_order 对其字段 t_order_id取模，拆分成4张表，而表名分别是t_order_0 到 t_order_3。

Hint分片策略

Hint分片策略，对应上边的Hint分片算法，通过指定分片健而非从 SQL中提取分片健的方式进行分片的策略。

3.1.7 分布式主键生成策略

• 通过在客户端生成自增主键替换以数据库原生自增主键的方式，做到分布式主键无重复。
• Sharding-JDBC 内部支持UUID和Snowflake生成分布式主键

3.1.8 广播表

• 广播表也叫全局表，也就是它会存在于多个库中冗余，避免跨库查询问题。
• 比如省份、字典等一些基础数据，为了避免分库分表后关联表查询这些基础数据存在跨库问题，所以可以把这些数据同步给每一个数据库节点，这个就叫广播表。

3.1.9 绑定表

• 我们有些表的数据是存在逻辑的主外键关系的，比如订单表order_info，存的是汇总的商品数，商品金额；订单明细表order_detail，是每个商品的价格，个数等等。或者叫做从属关系，父表和子表的关系。他们之间会经常有关联查询的操作，如果父表的数据和子表的数据分别存储在不同的数据库，跨库关联查询也比较麻烦。
• 比如order_id=1001的数据在node1，它所有的明细数据也放到node1；order_id=1002的数据在node2，它所有的明细数据都放到node2，这样在关联查询的时候依然是在一个数据库。

3.1.10 路由

应用程序服务器将针对逻辑表编写的 SQL 交给我，我在执行前，要找到 SQL 语句里包含的查询条件（where ......）所对应的分片（物理表），然后再针对这些分片进行查询，这个找分片的过程叫做路由。

3.2 SQL的处理过程

当一个应用服务器节点将一个面向逻辑表编写的查询 SQL 交给我之后，我要做下面几件事：

• SQL 解析（由我内核中的解析引擎完成）：先通过词法解析器将逻辑 SQL 拆分为一个个不可再分的单词，再使用语法解析器对 SQL 进行理解，并最终提炼出解析上下文。
• SQL 路由（由我内核中的路由引擎完成）：根据解析上下文匹配用户配置的分片策略（关于用户配置的分片策略，我后文会慢慢解释），并生成路由路径，路由路径指示了 SQL 最终要到哪些分片去执行。
• SQL 改写（由我内核中的改写引擎完成）：将 面向逻辑表 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句（逻辑 SQL 到物理 SQL 的映射）。
• SQL 执行（由我内核中的执行引擎完成）：通过多线程执行器异步执行路由和改写之后得到的 SQL 语句。
• 结果归并（由我内核中的归并引擎完成）：将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。

具体详细知识参考官方文档，官方文档写的十分清楚：shardingsphere.apache.org/document/5.…