Sharding-JDBC简介及适用场景
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虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件，但截止目前，仍无完美的开源解决方案覆盖此领域。
分库分表适用场景
分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发。通常分为垂直拆分和水平拆分两种。
垂直拆分是根据业务将一个库（表）拆分为多个库（表）。如：将经常和不常访问的字段拆分至不同的库或表中。由于与业务关系密切，目前的分库分表产品均使用水平拆分方式。
水平拆分则是根据分片算法将一个库（表）拆分为多个库（表）。如：按照ID的最后一位以3取余，尾数是1的放入第1个库（表），尾数是2的放入第2个库（表）等。
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简介
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：
可适用于任何基于Java的ORM框架，如JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template或直接使用JDBC。可基于任何第三方的数据库连接池，如DBCP、C3P0、 BoneCP、Druid等。理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL，但已有支持Oracle、SQLServer等数据库的计划。
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。
与常见开源产品对比
为了对其他开源项目表示尊重，我们无意评论目前仍在更新中的项目。这里仅列出目前停止更新，但仍然在数据库分片领域非常有影响力的几个项目，请参见表1。
表1 数据库分片工具对比
通过以上表格可以看出，Cobar属于中间层方案，在应用程序和MySQL之间搭建一层Proxy。中间层介于应用程序与数据库间，需要做一次转发，而基于JDBC协议并无额外转发，直接由应用程序连接数据库，性能上有些许优势。这里并非说明中间层一定不如客户端直连，除了性能，需要考虑的因素还有很多，中间层更便于实现监控、数据迁移、连接管理等功能。
Cobar-Client、TDDL和Sharding-JDBC均属于客户端直连方案。此方案的优势在于轻便、兼容性、性能以及对DBA影响小。其中Cobar-Client的实现方式基于ORM（Mybatis）框架，其兼容性与扩展性不如基于JDBC协议的后两者。
实现原理
前文已介绍了Sharding-JDBC是实现了JDBC协议的jar文件。基于JDBC协议的实现与基于MySQL等数据库协议实现的中间层略有差别。
无论使用哪种架构，核心逻辑均极为相似，除了协议实现层不同（JDBC或数据库协议），都会分为分片规则配置、SQL解析、SQL改写、SQL路由、SQL执行以及结果归并等模块。
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