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原文链接地址：『互联网架构』软件架构-Sharding-Sphere特性详解（67）
上次通过源码的方式演示了sharding-sphere，分库分表的实现，还有他的原理，不知道老铁拿到代码后跑一下看看。如果试过的老铁，麻烦在评论里面回复下。这次围绕上次分库分表，继续说下shardingShpere是如何做到的代码层面是如何实现的。分库分表写入的都是逻辑表，很多语句都是要进行改写的。
源码：https://github.com/limingios/netFuture/tree/master/源码/『互联网架构』软件架构-Sharding-Sphere特性详解（66）/shardingJdbc
JDBC规范重写
（一）SQL解析
1.数据库类型dbType；
2.分库分表规则shardingRule；
3.词法分析器引擎lexerEngine；
SQL语句
SELECT
a.id
a.name
FROM order a
WHERE a.id = 1
解析成
实例代码
@Test
public void assertParseWithoutParameter() throws SQLException {
ShardingRule shardingRule = createShardingRule();//创建分片规则
SQLParsingEngine statementParser = new SQLParsingEngine(DatabaseType.MySQL, "INSERT INTO `TABLE_XXX` (`field1`, `field2`) VALUES (10, 1)", shardingRule);//解析sql引擎
InsertStatement insertStatement = (InsertStatement) statementParser.parse();//解析sql开始
System.out.println("sql解析tables："+insertStatement.getTables());
List<SQLToken> list=insertStatement.getSqlTokens();
for(SQLToken sqlToken:list){
System.out.println(sqlToken);
}
System.out.println("toString:"+insertStatement.toString());
}
SQL语句拆解成TokenType的对象，
（二）SQL路由
路由方式分为：单表（single）、联表（binding） 混合（mix）
经过 SQL解析、SQL路由后，产生SQL路由结果，即 SQLRouteResult。根据路由结果，生成SQL，执行SQL。
io.shardingjdbc.core.routing.router.SQLRouter#parse 解析接口
io.shardingjdbc.core.routing.router.SQLRouter#route 路由接口
DatabaseHintSQLRouter，基于数据库提示的路由器
ParsingSQLRouter，需要解析的SQL路由器
<sharding:props>
<prop key="sql.show">true</prop>
</sharding:props>
- 单表
全表查询
通过查询指定路由到表
- 联表
联表-单库
- 混合
（三）SQL改写
SQLRewriteEngine，SQL重写引擎，实现 SQL 改写、生成功能
（四）SQL执行
解析完成sql、路由也完成了，现在进行真正执行的时候了。
- ExecutorEngine> sql执行引擎
com.google.common.util.concurrent.ListeningExecutorService 线程池
- PreparedStatementExecutor>预编译sql执行器
io.shardingjdbc.core.executor.ExecutorEngine#executePreparedStatement
- EventBus>Sql执行事件
io.shardingjdbc.core.executor.event.EventExecutionType 三种类型事件
（五）结果归集
改写sql会变成多条，这个时候我们就需要把每个库查出来的结果合并。主要是：分页、分组、排序、聚合、迭代。
| 归并结果集接口 | SQL | 意义 |
|---|---|---|
| OrderByStreamResultSetMerger | SELECT * FROM t_order ORDER BY id | 排序 |
| GroupByStreamResultSetMerger | SELECT uid, AVG(id) FROM t_order GROUP BY uid | 分组 |
| GroupByMemoryResultSetMerger | SELECT uid FROM t_order GROUP BY id ORDER BY id DESC | 分组 排序 |
| IteratorStreamResultSetMerger | SELECT * FROM t_order | 迭代 |
| LimitDecoratorResultSetMerger | SELECT * FROM t_order ORDER BY id LIMIT 10 | 分页 |
PS：这篇写的比较琐碎，没说太多源码只是通过图片的方式说明流程：sql语句，sql路由，sql改写，sql执行这几种方式来针对sql进行分库分表，到实战的时候好好说下吧。目前的shardingjdbc里面有个proxy，nativecat可以直接访问proxy的形式来操作逻辑表的方式，来底层操作物理表。如果分库分表比较多的话，不通过proxy来完成的话，真是一场灾难。
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