分库分表第三篇之默认数据源
默认数据源
有些情况下，我们某些表并不需要进行分表分库，如果没有进行配置的话，那么就会报错，这时候应该怎么办呢？
默认数据源就是在为解决这种情况而产生的
一、只有部分数据库分库分表，是否需要将不分库分表的表也配置在分片规则中？我们有些表如果不需要进行分库分表的话，比如配置表config，那么是否需要进行配置呢？
先看下官方的回答：
是的。因为Sharding-JDBC是将多个数据源合并为一个统一的逻辑数据源。因此即使不分库分表的部分，不配置分片规则Sharding-JDBC即无法精确的断定应该路由至哪个数据源。 但是Sharding-JDBC提供了两种变通的方式，有助于简化配置。
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方法1：配置default-data-source，凡是在默认数据源中的表可以无需配置在分片规则中，Sharding-JDBC将在找不到分片数据源的情况下将表路由至默认数据源。
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方法2：将不参与分库分表的数据源独立于Sharding-JDBC之外，在应用中使用多个数据源分别处理分片和不分片的情况。
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实际项目中这样使用，需要分表的指定分表规则
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不需要分表的，直接指定数据源
shardingsphere:
datasource:
names: xytparcel,xytexpress0
xytparcel:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
username: root
password: root
jdbc-url: jdbc:mysql://39.100.39.79:30002/xyt_parcel?characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&allowMultiQueries=true&useTimezone=true&serverTimezone=GMT%2B8
xytexpress0:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
username: root
password: root
jdbc-url: jdbc:mysql://39.100.39.79:30002/xyt_express0?characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&allowMultiQueries=true&useTimezone=true&serverTimezone=GMT%2B8
props:
sql:
show: true
sharding:
tables:
parcel_info:
actual-data-nodes: xytparcel.parcel_info$->{0..2}
table-strategy:
inline:
sharding-column: supplier_tenant_id
algorithm-expression: parcel_info$->{supplier_tenant_id % 3}
parcel_details:
actual-data-nodes: xytparcel.parcel_details$->{0..2}
table-strategy:
inline:
sharding-column: supplier_tenant_id
algorithm-expression: parcel_details$->{supplier_tenant_id % 3}
express_order:
actual-data-nodes: xytparcel.express_order$->{0..2}
table-strategy:
inline:
sharding-column: tenant_id
algorithm-expression: express_order$->{tenant_id % 3}
print_record:
actual-data-nodes: xytparcel.print_record$->{0..2}
table-strategy:
inline:
sharding-column: tenant_id
algorithm-expression: print_record$->{tenant_id % 3}
pick_bill:
actual-data-nodes: xytparcel.pick_bill
pick_bill_parcel:
actual-data-nodes: xytparcel.pick_bill_parcel
bind:
actual-data-nodes: xytexpress0.bind
template:
actual-data-nodes: xytexpress0.template
sender:
actual-data-nodes: xytexpress0.sender
笛卡尔积和绑定表
当多表关联查询的时候，如果没有进行处理，就会产生笛卡尔积关联，关联查询效率就会比较低，那么怎么解决多表关联查询的笛卡尔积问题呐，就是通过绑定表
- 什么是笛卡尔积
笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓积（Cartesian product），又称直积，表示为X×Y。简单的说就是两个集合相乘的结果。
image.png
当A表和B关联的时候，就会产生笛卡尔积，什么意思呢？这里我们举例说明：
image.png
假设分片键order_id将数值10路由至第0片，将数值11路由至第1片，那么路由后的SQL应该为4条，它们呈现为笛卡尔积：
image.png
笛卡尔积的产生，会是的查询效率急速下降，那么怎么解决呢？
通过绑定表。
绑定表：指分片规则一致的主表和子表。
例如：t_order表和t_order_item表，均按照订单ID分片，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。
那么配置了绑定表关系之后，上面的路由SQL应该为2条：
image.png
市面上的项目，不推荐使用多表关联查询！
