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2025-01-10 14:08 | 星期五

mybatis分片的实际应用案例

MyBatis 是一个优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。在分布式系统中,为了解决数据库的读写性能问题,我们可以使用 MyBatis 分片来实现数据的水平切分。下面是一个实际的应用案例:

1. 需求分析

假设我们有一个电商系统,其中有一个订单表(orders),随着业务的发展,订单表的数据量越来越大,导致查询性能逐渐下降。为了提高查询性能,我们决定对订单表进行分片。

2. 分片策略

我们选择按照订单的创建时间进行分片,将订单表分为多个子表,每个子表存储一个月的订单数据。这样,在查询订单时,只需要查询与查询条件相关的子表,而不是整个订单表,从而提高查询性能。

3. 分片实现

3.1 数据库表结构调整

首先,我们需要修改数据库表结构,将原始的 orders 表拆分为多个子表,如 orders_202106orders_202107 等。

3.2 MyBatis 配置

接下来,我们需要在 MyBatis 的配置文件中添加分片配置。这里我们使用 MyBatis-Plus 作为扩展插件,它提供了分片功能。


    
   
       
           
           
        
       
           
        
    

3.3 分片策略实现

然后,我们需要实现分片策略。在这个例子中,我们按照订单的创建时间进行分片。

// OrderShardingStrategy.java
public class OrderShardingStrategy implements ShardingStrategy {
    @Override
    public String getShardingTable(Object obj) {
        Order order = (Order) obj;
        Date createTime = order.getCreateTime();
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMM");
        return "orders_" + sdf.format(createTime);
    }
}

3.4 DAO 层调整

最后,我们需要在 DAO 层进行相应的调整,以便正确地操作分片表。

// OrderMapper.java
public interface OrderMapper extends BaseMapper {
    // 根据订单ID查询订单
    Order selectById(@Param("id") Long id);

    // 根据用户ID查询订单列表
    List selectByUserId(@Param("userId") Long userId);

    // 新增订单
    int insert(Order order);

    // 更新订单状态
    int updateStatus(@Param("id") Long id, @Param("status") Integer status);
}

4. 测试

完成以上步骤后,我们可以进行测试,验证分片功能是否正常工作。通过查看日志,我们可以看到 MyBatis 自动根据分片策略选择正确的子表进行操作。

总之,通过 MyBatis 分片,我们可以有效地解决数据库读写性能问题,提高系统的可扩展性和稳定性。

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