数据库分库分表中间件及对比

数据库分库分表中间件及对比

1. 常见分库分表中间件及优缺点

(1) ShardingSphere (Sharding-JDBC/Sharding-Proxy)

• 优点:
  • 功能强大: 支持分库分表、读写分离、分布式事务（与Seata集成）、多种分片策略（如哈希、范围、自定义）。
  • 灵活配置: 支持YAML或API配置，可适配主流数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server）。
  • 社区活跃: 阿里巴巴开源项目，持续更新维护。
• 缺点:
  • 复杂度高: 配置和调优需要一定学习成本。
  • JDBC层依赖: Sharding-JDBC需集成到应用中，对应用有一定侵入性（Proxy模式则透明）。

(2) MyCat

• 优点:
  • 轻量级: 配置简单，基于MySQL协议实现，支持分库分表和读写分离。
  • 扩展性: 可通过插件扩展分片规则和数据源。
• 缺点:
  • SQL解析能力有限: 复杂SQL（如子查询、JOIN）可能不支持。
  • 社区支持: 相比ShardingSphere较弱，维护频率较低。

(3) Cobar（已停止维护）

• 优点:
  • 早期分库分表方案，支持MySQL分片。
• 缺点:
  • 不再维护: 功能落后于ShardingSphere和MyCat。

(4) 分布式数据库内置方案

• TiDB:
  • 支持水平分片（TiKV集群），无需额外中间件。
  • 优点：透明分片，兼容MySQL协议，支持分布式事务。
  • 缺点：需部署分布式集群，成本较高。
• PostgreSQL + Citus:
  • 通过Citus扩展实现分片，支持分布式查询。
  • 优点：与PostgreSQL深度集成。
  • 缺点：分片策略有限，社区支持较小。

2. 主流数据库分库分表支持对比

3. 分库分表中间件对比表格

4. 具体代码示例

(1) ShardingSphere配置（YAML）

shardingRule:
  tables:
    user:
      actualDataNodes: ds_${0..1}.user_${0..2}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: user_id
          shardingAlgorithmName: hashAlgorithm
      keyGenerateStrategy:
        column: user_id
        keyGeneratorName: snowflakeKeyGenerator
  shardingAlgorithms:
    hashAlgorithm:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: user_$->{user_id % 3}

(2) MyCat配置（schema.xml）

<table name="user" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long"/>
<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="db0"/>
<dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="db1"/>

(3) TiDB分片（自动完成，无需显式配置）

-- TiDB自动将数据分布到TiKV集群，无需手动分片配置
CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255));

(4) PostgreSQL+Citus分片

CREATE EXTENSION citus;
CREATE TABLE users (id int PRIMARY KEY, name text);
SELECT create_distributed_table('users', 'id');

总结建议

• 高复杂度场景：选择ShardingSphere，支持灵活分片和分布式事务。
• 轻量级需求：使用MyCat或MongoDB分片。
• 全托管方案：采用TiDB或PostgreSQL+Citus，避免中间件维护成本。