Sharding-JDBC是當當應用框架ddframe中，關系型數據庫模塊dd-rdb中分離出來的數據庫水平擴展框架，即透明化數據庫分庫分表訪問。

Sharding-JDBC繼dubbox和elastic-job之后，是ddframe系列開源的第三個產品。

主要貢獻者

• 張亮    當當 zhangliang@dangdang.com
• 高洪濤 當當 gaohongtao@dangdang.com
• 曹昊    當當 caohao@dangdang.com
• 岳令    當當 yueling@dangdang.com

討論QQ群：532576663（不限于Sharding-JDBC，包括分布式，數據庫相關以及其他互聯網技術交流）

簡介

Sharding-JDBC直接封裝JDBC API，可以理解為增強版的JDBC驅動，舊代碼遷移成本幾乎為零：

• 可適用于任何基于java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
• 可基于任何第三方的數據庫連接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等。
• 理論上可支持任意實現JDBC規范的數據庫。雖然目前僅支持MySQL，但已有支持Oracle，SQLServer，DB2等數據庫的計劃。

Sharding-JDBC定位為輕量級java框架，使用客戶端直連數據庫，以jar包形式提供服務，未使用中間層，無需額外部署，無其他依賴，DBA也無需改變原有的運維方式。SQL解析使用Druid解析器，是目前性能最高的SQL解析器。

Sharding-JDBC功能靈活且全面：

• 分片策略靈活，可支持=，BETWEEN，IN等多維度分片，也可支持多分片鍵共用。
• SQL解析功能完善，支持聚合，分組，排序，Limit，OR等查詢，并且支持Binding Table以及笛卡爾積的表查詢。

以下是常見的分庫分表產品和Sharding-JDBC的對比：

整體架構圖

相關文檔

使用指南

詳細功能列表

架構圖

使用限制

未來線路規劃

Quick Start

引入maven依賴(暫時還未放入中央倉庫，等穩定后再部署)

<!-- 引入sharding-jdbc核心模塊 -->
<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

規則配置

Sharding-JDBC的分庫分表通過規則配置描述，請簡單瀏覽配置全貌：

ShardingRule shardingRule = new ShardingRule(
                dataSourceRule, 
                Arrays.asList(tableRule), 
                new DatabaseShardingStrategy("sharding_column_1", new XXXShardingAlgorithm()),
                new TableShardingStrategy("sharding_column_2", new XXXShardingAlgorithm()));

規則配置包括數據源配置、表規則配置、分庫策略和分表策略組成。這只是最簡單的配置方式，實際使用可更加靈活，如：多分片鍵，分片策略直接和tableRule綁定等。

詳細的規則配置請參考用戶指南

使用基于ShardingDataSource的JDBC接口

通過規則配置對象獲取ShardingDataSource，ShardingDataSource實現自JDBC的標準接口DataSource。然后可通過DataSource選擇使用原生JDBC開發，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。 以JDBC原生實現為例：

DataSource dataSource = new ShardingDataSource(shardingRule);
String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.user_id=? AND o.order_id=?";
try (
        Connection conn = dataSource.getConnection();
        PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
    pstmt.setInt(1, 10);
    pstmt.setInt(2, 1001);
    try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
        while(rs.next()) {
            System.out.println(rs.getInt(1));
            System.out.println(rs.getInt(2));
            System.out.println(rs.getInt(3));
        }
    }
}

項目地址： https://github.com/dangdangdotcom/sharding-jdbc