设置分片键的数量选择

Question

在实际开发中，使用shardingjdbc，通常会设置几个分片键，如果是多个，会什么哪个策略

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在使用Sharding-JDBC进行数据库分片时，分片键的选择和数量设定是根据业务需求和数据分布特性来决定的。分片键的作用是作为数据路由的依据，将数据分配到不同的物理表（分片）上。以下是选择分片键和确定其数量时的一些策略和考量因素：

1. 数据分布均匀性

• 选择高基数字段：选择那些具有高基数（即不同值数量多）的字段作为分片键，可以确保数据在各个分片之间分布得更加均匀。
• 避免热点：避免选择那些可能引起数据热点的字段作为分片键，例如，如果一个字段的某些值远比其他值更常见，那么使用这个字段作为分片键可能会导致某些分片上的数据量远远大于其他分片。

2. 查询性能

• 频繁查询条件：选择经常出现在WHERE子句中的字段作为分片键，可以提高查询效率，因为数据可以快速定位到具体的分片上。
• 索引支持：确保所选分片键字段支持有效的索引，这有助于加速数据检索。

3. 业务逻辑

• 业务关联性：分片键应该与业务逻辑紧密相关，这样可以减少跨分片查询的需求，提升系统整体性能。

4. 扩展性和维护性

• 可预测性：分片键的选择应该使得数据分片规则易于理解和维护，同时也便于未来的系统扩展。

分片键数量的选择

通常情况下，一个分片键就足够满足大多数场景的需求，但这并不是绝对的。在某些复杂场景下，可能需要使用多个分片键。例如，当单个分片键不足以保证数据分布均匀或满足复杂的业务需求时，可以考虑使用复合分片键（多个字段组合）。

示例代码：配置Sharding-JDBC的分片规则

import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.core.rule.ShardingRule;
import org.apache.shardingsphere.core.rule.TableRule;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;

public class MyShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Integer> {

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Integer> shardingValue) {
        for (String each : availableTargetNames) {
            int dbIndex = shardingValue.getValue() % availableTargetNames.size();
            if (each.endsWith(String.valueOf(dbIndex))) {
                return each;
            }
        }
        throw new UnsupportedOperationException();
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建分片规则实例
        ShardingRule shardingRule = new ShardingRule(
                Arrays.asList(new TableRule("t_order", "db_${0..1}.t_order_${0..16}")),
                Arrays.asList("db_0", "db_1"), // 数据源列表
                new MyShardingAlgorithm());

        // 这里省略了具体的数据源和数据表的配置细节
    }
}

在这个示例中，t_order 表被分片到了两个数据库 db_0 和 db_1 中，每个数据库又包含了17个分片表 t_order_0 到 t_order_16。分片算法根据传入的分片键值进行模运算，以决定数据应被存储的具体分片位置。

结论

选择合适的分片键及其数量对于实现高效、可扩展的分片架构至关重要。在实际应用中，需要综合考虑数据分布、查询模式、业务需求以及系统的可维护性和扩展性等因素。