#注:本代码已经很长时间不更新了,而且业界有做的更好的,比如当当的 share-jdbc。建议大家直接去看他的吧。我的代码只适合给大家一个思路而已,不适合用在生产。谢谢大家的关注
#halo-dal使用说明 #####使用场景:数据库分布式访问 #####使用语言:java #####使用条件:支持PreparedStatement处理的任何jdbc框架,最好配合spring管理数据库连接池. #####sql语句必须使用小写字符 #####jdk版本:jdk1.5以及以上版本 #####请使用spring管理数据库连接池 #####项目依赖jar:commons-lang3-3.1.jar, commons-logging.jar,junit-4.10.jar(单元测试使用) #####examplelib目录下的jar为例子中使用的jar #####springexamplelib目录下的jar为spring例子中使用的jar #####使用hibernate时,请设置 hibernate.temp.use_jdbc_metadata_defaults=false
#支持功能: #####1, jdbc PreparedStatement #####2, 数据库分库分表访问,支持insert delete update select #####3, 单数据库事务 #####4, 多数据库分步提交事务 #####5, 读写分离 #####6, 编程指定数据源和表 #####7, 缓存sql结构
#不支持功能: #####1, jdbc Statement访问. (使用 Statement访问时,不会进行sql的分表分库的解析,最终执行的sql是没有解析的) #####2, 不支持 (column_name)=? 对column_name加"()" #####5, sql中不支持 in(?,?,?)这种使用in 的预处理语句 #####6, 分布式事务 #####7, 不支持与同一张表进行join查询
##不喜欢看以下说明,可以直接看example下的例子 Insert.java Update.java Delete.java Select.java
###spring下面的例子为在spring中使用JdbcTemplate的方式,可以自定义扩展hibernate ibatis mybatis的配置
###example/sql中有测试数据库脚本,例子中使用的数据库为mysql
请先创建测试用的数据库,example/sql/dbinit.sql是数据库脚本
#重要说明 在使用sequenece作为id时,请求sequenece的sql语句是没有任何库表信息的。因此会抛出dsKey 为null 的异常。因此在使用时,请先使用其他方式获得最新id。 不在分表分库的操作中首先使用sequence操作。
#如何使用 ##1:数据库表的分析器
package parser;
import halo.dal.analysis.PartitionParser;
import halo.dal.analysis.PartitionTableInfo;
import halo.dal.analysis.SQLExpression;
import halo.dal.analysis.SQLExpressionSymbol;
import halo.dal.analysis.SQLInfo;
import halo.dal.sql.ConnectionStatus;
/**
* 对user表进行分区,根据奇偶方式,将偶数sex放入daltest0.user0, 奇数sex放入daltest1.user1
*
* @author akwei
*/
@Component("user")//可以使用spring注入,字符串为logicTableName
public class UserParser implements PartitionParser {
public PartitionTableInfo parse(String tableLogicName, SQLInfo sqlInfo,
ConnectionStatus connectionStatus) {
PartitionTableInfo partitionTableInfo = new PartitionTableInfo();
// 从sqlInfo获得条件表达式,由于定义的分区条件为sex字段,那么就需要获取sex字段的表达式
// /由于获取的表达式会存在多个,例如进行范围判断的情况下,就会出现2个表达式,因此会返回一个数组
SQLExpression[] sqlExpressions = sqlInfo.getSQLExpressions("sex");
for (SQLExpression e : sqlExpressions) {
// sex表达式我们只需要获得sex=?的等号表达式
if (e.getSqlExpressionSymbol() == SQLExpressionSymbol.EQUAL) {
Integer l = (Integer) e.getValue();
// 获得表达式的值之后,进行奇偶判断,判断的结果就是我们获得的真实数据源key与表名称
// 数据源key就是在创建DALDataSource的时候,写入map的key,这个key与真实的DataSource一一对应
if (l.intValue() % 2 == 0) {
partitionTableInfo.setRealTable("user0");// 真实数据表名称
partitionTableInfo.setDsName("ds00");// 真实数源key
}
else {
partitionTableInfo.setRealTable("user1");// 真实数据表名称
partitionTableInfo.setDsName("ds10");// 真实数源key
}
}
}
return partitionTableInfo;
}
}
##2:将解析器加入解析器工厂
// 初始化 DALFactory, 如果使用spring的话,可以使用spring初始化此类
// DALFactory dalFactory=new DALFactory();
// 初始化解析器缓存
Map<String, DALPartitionParser> parserMap = new HashMap<String, DALPartitionParser>();
// 缓存user的分析器
parserMap.put("user", new UserParser());
// 初始化解析器工厂,可以使用spring进行管理
DefPartitionParserFactory dalDefPartitionParserFactory = new DefPartitionParserFactory();
dalDefPartitionParserFactory.setParserMap(parserMap);
dalFactory.setPartitionParserFactory(dalDefPartitionParserFactory);
##3:配置数据库连接池
public void op() throws Exception {
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<String, DataSource>();
// datasource 0
ComboPooledDataSource ds0 = new ComboPooledDataSource();
ds0.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver");
ds0.setJdbcUrl("jdbc:mysql:https://127.0.0.1:3306/daltest0?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8");
ds0.setUser("user");
ds0.setPassword("password");
ds0.setMaxPoolSize(20);
ds0.setInitialPoolSize(10);
ds0.setMinPoolSize(10);
// 设置数据源key的对应关系
dataSourceMap.put("ds0", ds0);
//dataSourceMap.put("default_ds", ds0); 当key=default_ds 时,为默认数据源,所有不分表分库的sql都会连接到此数据源执行
// datasource 1
ComboPooledDataSource ds1 = new ComboPooledDataSource();
ds1.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver");
ds1.setJdbcUrl("jdbc:mysql:https://127.0.0.1:3306/daltest1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8");
ds1.setUser("user");
ds1.setPassword("password");
ds1.setMaxPoolSize(20);
ds1.setInitialPoolSize(10);
ds1.setMinPoolSize(10);
// 设置数据源key的对应关系
dataSourceMap.put("ds1", ds1);
//这就是我们使用的DataSource
DALDataSource dataSource = new DALDataSource();
dataSource.setDataSourceMap(dataSourceMap);
}
<bean id="dataSource" class="halo.dal.sql.DALDataSource">
<property name="dataSourceMap">
<map>
<!-- 当key=default_ds 时,为默认数据源,所有不分表分库的sql都会连接到此数据源执行 -->
<entry key="ds0">
<bean class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">
<property name="driverClass" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
<property name="jdbcUrl"
value="jdbc:mysql:https://127.0.0.1:3306/daltest0?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8" />
<property name="user" value="root" />
<property name="password" value="asdasd" />
<property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
<property name="maxPoolSize" value="20" />
<property name="initialPoolSize" value="10" />
<property name="minPoolSize" value="10" />
</bean>
</entry>
<entry key="ds1">
<bean class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">
<property name="driverClass" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
<property name="jdbcUrl"
value="jdbc:mysql:https://127.0.0.1:3306/daltest1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8" />
<property name="user" value="root" />
<property name="password" value="asdasd" />
<property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
<property name="maxPoolSize" value="20" />
<property name="initialPoolSize" value="10" />
<property name="minPoolSize" value="10" />
</bean>
</entry>
</map>
</property>
</bean>
<bean class="halo.dal.DALFactory">
<!-- 解析器工厂可以自定义实现 -->
<property name="partitionParserFactory">
<!-- 为了尽量减少配置文件,可以使用如下的解析器工厂,此工厂可以根据logicTableName进行匹配解析器 -->
<bean class="halo.dal.analysis.SpringPartitionParserFactory" />
</property>
</bean>
##4:从DataSource中获得Connection进行使用
Connection con = dalDataSource.getConnection();
PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql);
//其他处理过程
#如何开启sql解析器缓存
DALFactory dalFactory = DALFactory.getDefault();
dalFactory.setSqlAnalyzer(new CachedSQLAnalyzer(new DefSQLAnalyzer()));
<bean class="halo.dal.DALFactory">
<property name="sqlAnalyzer">
<bean class="halo.dal.analysis.def.CachedSQLAnalyzer">
<constructor-arg index="0">
<bean class="halo.dal.analysis.antlr.v3.AntlrV3SQLAnalyzer" /><!-- 或者使用自定义解析器 -->
</constructor-arg>
</bean>
</property>
</bean>
#如何自定义sql解析器SQLAnalyzer ##1:编写解析器
implements SQLAnalyzer
##2:设置解析器
DALFactory dalFactory = DALFactory.getDefault();
dalFactory.setSqlAnalyzer(new CustomSQLAnalyzer());
<bean class="halo.dal.DALFactory">
<property name="sqlAnalyzer">
<bean class="CustomSQLAnalyzer"/>
</property>
</bean>