标签：实践 分页 问题 用户id res 简单 基于 int 执行
分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发，通常策略有两种：垂直分库，水平拆分
垂直拆分：是根据业务将一个库拆分为多个库，将一个表拆分为多个表，例如：将不常用的字段和经常访问的字段分开存放，在实际开发由于跟业务关系紧密，所以一般采用水平拆分。
水平拆分：则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库，来进行维护，与垂直拆分不同，水平拆分是按照一定的规则进行拆分，将不同的数据拆分至不同的物理库。
关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降。在面对互联网海量数据情况时，所有数据都存于一张表，显然会轻易超过数据库表可承受的数据量阀值。这个单表可承受的数据量阀值，需根据数据库和并发量的差异，通过实际测试获得。
单纯的分表虽然可以解决数据量过大导致检索变慢的问题，但无法解决过多并发请求访问同一个库，导致数据库响应变慢的问题。所以通常水平拆分都至少要采用分库的方式，用于一并解决大数据量和高并发的问题。这也是部分开源的分片数据库中间件只支持分库的原因
但分表也有不可替代的适用场景。最常见的分表需求是事务问题。同在一个库则不需考虑分布式事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。目前强一致性的分布式事务由于性能问题，导致使用起来并不一定比不分库分表快。目前采用最终一致性的柔性事务居多。分表的另一个存在的理由是，过多的数据库实例不利于运维管理。综上所述，最佳实践是合理地配合使用分库+分表。
Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中，从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架，实现透明化数据·库分库分表访问。Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后，ddframe系列开源的第3个项目。
Sharding-JDBC直接封装JDBC API，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零：
Sharding-JDBC定位为轻量Java框架，使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无proxy代理层，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。
Sharding-JDBC分片策略灵活，可支持等号、between、in等多维度分片，也可支持多分片键。
SQL解析功能完善，支持聚合、分组、排序、limit、or等查询，并支持Binding Table以及笛卡尔积表查询。
由图可以看出，我们只需要配置分片规则，然后关注业务就可以就可以实现数据库的分库分表，并不需要进行太多的配置
Sharding-JDBC的分片逻辑非常灵活，支持分片策略自定义、复数分片键、多运算符分片等功能。
如：根据用户ID分库，根据订单ID分表这种分库分表结合的分片策略；或根据年分库，月份+用户区域ID分表这样的多片键分片。
Sharding-JDBC除了支持等号运算符进行分片，还支持in/between运算符分片，提供了更加强大的分片功能。
Sharding-JDBC提供了spring命名空间用于简化配置，以及规则引擎用于简化策略编写。由于目前刚开源分片核心逻辑，这两个模块暂未开源，待核心稳定后将会开源其他模块。
Sharding-JDBC对JDBC规范的重写思路是针对DataSource、Connection、Statement、PreparedStatement和ResultSet五个核心接口封装，将多个真实JDBC实现类集合（如：MySQL JDBC实现/DBCP JDBC实现等）纳入Sharding-JDBC实现类管理。
Sharding-JDBC尽量最大化实现JDBC协议，包括addBatch这种在JPA中会使用的批量更新功能。但分片JDBC毕竟与原生JDBC不同，所以目前仍有未实现的接口，包括Connection游标，存储过程和savePoint相关、ResultSet向前遍历和修改等不太常用的功能。此外，为了保证兼容性，并未实现JDBC 4.1及其后发布的接口（如：DBCP 1.x版本不支持JDBC 4.1）。
SQL解析作为分库分表类产品的核心，性能和兼容性是最重要的衡量指标。目前常见的SQL解析器主要有fdb/jsqlparser和Druid。Sharding-JDBC使用Druid作为SQL解析器，经实际测试，Druid解析速度是另外两个解析器的几十倍。
目前Sharding-JDBC支持join、aggregation（包括avg）、order by、 group by、limit、甚至or查询等复杂SQL的解析。目前不支持union、部分子查询、函数内分片等不太应在分片场景中出现的SQL解析。
SQL改写分为两部分，一部分是将分表的逻辑表名称替换为真实表名称。另一部分是根据SQL解析结果替换一些在分片环境中不正确的功能。这里具两个例子：
第1个例子是avg计算。在分片的环境中，以avg1 +avg2+avg3/3计算平均值并不正确，需要改写为（sum1+sum2+sum3）/（count1+count2+ count3）。这就需要将包含avg的SQL改写为sum和count，然后再结果归并时重新计算平均值。
第2个例子是分页。假设每10条数据为一页，取第2页数据。在分片环境下获取limit 10, 10，归并之后再根据排序条件取出前10条数据是不正确的结果。正确的做法是将分条件改写为limit 0, 20，取出所有前2页数据，再结合排序条件算出正确的数据。可以看到越是靠后的Limit分页效率就会越低，也越浪费内存。有很多方法可避免使用limit进行分页，比如构建记录行记录数和行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾ID作为下次查询条件的分页方式。
SQL路由是根据分片规则配置，将SQL定位至真正的数据源。主要分为单表路由、Binding表路由和笛卡尔积路由。
单表路由最为简单，但路由结果不一定落入唯一库（表），因为支持根据between和in这样的操作符进行分片，所以最终结果仍然可能落入多个库（表）。
Binding表可理解为分库分表规则完全一致的主从表。举例说明：订单表和订单详情表都根据订单ID作为分片键，任意时刻分片逻辑均相同。这样的关联查询和单表查询难度和性能相当。
笛卡尔积查询最为复杂，因为无法根据Binding关系定位分片规则的一致性，所以非Binding表的关联查询需要拆解为笛卡尔积组合执行。查询性能较低，而且数据库连接数较高，需谨慎使用。
路由至真实数据源后，Sharding-JDBC将采用多线程并发执行SQL，并完成对addBatch等批量方法的处理。
结果归并包括4类：普通遍历类、排序类、聚合类和分组类。每种类型都会先根据分页结果跳过不需要的数据。
普通遍历类最为简单，只需按顺序遍历ResultSet的集合即可。
排序类结果将结果先排序再输出，因为各分片结果均按照各自条件完成排序，所以采用归并排序算法整合最终结果。
聚合类分为3种类型，比较型、累加型和平均值型。比较型包括max和min，只返回最大（小）结果。累加型包括sum和count，需要将结果累加后返回。平均值则是通过SQL改写的sum和count计算，相关内容已在SQL改写涵盖，不再赘述。
分组类最为复杂，需要将所有的ResultSet结果放入内存，使用map-reduce算法分组，最后根据排序和聚合条件做相关处理。最消耗内存，最损失性能的部分即是此，可以考虑使用limit合理的限制分组数据大小。
结果归并部分目前并未采用管道解析的方式，之后会针对这里做更多改进
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xiufengchen/p/10416648.html
