隨著現代應用程式對數據處理能力的需求日益增加，單一資料庫在面對大規模數據處理時往往會遇到效能瓶頸。分表分庫和讀寫分離成為提升資料庫效能、擴充套件資料庫容量的重要手段。在.NET生態系中，Entity Framework Core（EF Core）作為輕量級、可延伸、開源和跨平台的物件資料庫對映器，廣泛套用於數據存取層。然而，EF Core原生並不直接支持分表分庫和讀寫分離。因此，一款針對EF Core的高效能、輕量級解決方案——ShardingCore應運而生。
一、ShardingCore簡介
ShardingCore是一款專為EF Core設計的高效能、輕量級分表分庫框架。它以零依賴、零學習成本和零業務程式碼侵入的設計理念，為企業級套用提供了靈活的數據層擴充套件方案。ShardingCore不僅支持EF Core 2+的所有版本和所有支持的資料庫，還提供了自訂路由、動態路由、高效能分頁、讀寫分離等功能。
二、ShardingCore的主要特性
零依賴 ：ShardingCore不依賴任何其他第三方元件，僅需EF Core即可執行，減少了外部因素帶來的復雜性。
零學習成本 ：ShardingCore的API設計簡潔，與標準EF Core非常接近，對新手開發者友好。
零業務程式碼入侵 ：無需改動業務程式碼，只需簡單配置，便可在後台透明地實作數據分片。
自動分表分庫 ：支持多種分表分庫策略，如時間分表、自訂分表、水平分庫等。
讀寫分離 ：支持一主多從的讀寫分離方案，提升系統響應速度。
高效能分頁 ：提供特定的高效能分頁功能，具有低記憶體消耗和高效率。
多資料庫支持 ：支持EF Core支持的所有資料庫，如SQL Server、MySQL、PostgreSQL等。
三、快速上手
下面將透過具體的C#範例程式碼，展示如何在計畫中整合ShardingCore實作分表分庫和讀寫分離。
1. 安裝NuGet包
首先，需要在計畫中安裝ShardingCore相關的NuGet包。以下以使用SQL Server為例：
Install-Package ShardingCore
Install-Package Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer
如果使用MySQL，則安裝：
Install-Package ShardingCore
Install-Package Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql
2. 建立查詢物件模型
定義實體類
Order
，用於對映資料庫中的訂單表：
public classOrder
{
publicstring Id { get; set; }
publicstring Payer { get; set; }
publiclong Money { get; set; }
publicstring Area { get; set; }
public OrderStatusEnum OrderStatus { get; set; }
public DateTime CreationTime { get; set; }
}
publicenum OrderStatusEnum
{
NoPay = 1,
Paying = 2,
Payed = 3,
PayFail = 4
}
3. 建立DbContext
繼承
AbstractShardingDbContext
並實作
IShardingTableDbContext
介面（如果需要分表）：
public classMyDbContext : AbstractShardingDbContext, IShardingTableDbContext
{
publicMyDbContext(DbContextOptions<MyDbContext> options) : base(options)
{
}
protectedoverridevoidOnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
{
base.OnModelCreating(modelBuilder);
modelBuilder.Entity<Order>(entity =>
{
entity.HasKey(o => o.Id);
entity.Property(o => o.Id).IsRequired().IsUnicode(false).HasMaxLength(50);
entity.Property(o => o.Payer).IsRequired().IsUnicode(false).HasMaxLength(50);
entity.Property(o => o.Area).IsRequired().IsUnicode(false).HasMaxLength(50);
entity.Property(o => o.OrderStatus).HasConversion<int>();
entity.ToTable(nameof(Order));
});
}
public IRouteTail RouteTail { get; set; }
}
4. 添加分表路由
定義分表路由規則，這裏以按月分表為例：
public classOrderVirtualTableRoute : AbstractSimpleShardingModKeyDateTimeVirtualTableRoute<Order>
{
publicOrderVirtualTableRoute() : base(DateTimeIntervalType.Month)
{
}
publicoverridevoidConfigure(EntityMetadataTableBuilder<Order> builder)
{
builder.ShardingProperty(o => o.CreationTime);
builder.AutoCreateTable(o => o.CreationTime);
builder.TableSeparator("_");
builder.TailPrefix("Order");
}
}
5. 配置Startup
在
Startup.cs
中配置ShardingDbContext和路由：
publicvoidConfigureServices(IServiceCollection services)
{
services.AddDbContext<MyDbContext>(options =>
{
options.UseSqlServer("Server=localhost;Database=ShardingDB;User Id=sa;Password=yourpassword;");
});
services.AddShardingDbContext<MyDbContext>()
.AddDefaultDataSource("ds0", "Server=localhost;Database=ShardingDB;User Id=sa;Password=yourpassword;")
.AddShardingTableRoute<OrderVirtualTableRoute>()
.UseShardingOptions(o =>
{
o.EnsureCreatedWithOutShardingTable = true;
o.QueryEfCoreLoggerFactory = efCoreLoggerFactory; // 如果有需要，配置日誌
});
}
四、讀寫分離
ShardingCore支持一主多從的讀寫分離方案。配置讀寫分離，通常需要在資料庫連線字串中指定主從資料庫，並透過配置服務來啟用讀寫分離。
1. 定義主從資料庫連線
在
Startup.cs
中配置主從資料庫連線字串：
services.AddShardingDbContext<MyDbContext>()
.UseRouteConfig(o =>
{
// 主庫配置
o.AddDefaultDataSource("ds0", "Server=master_server;Database=MasterDB;User Id=sa;Password=yourpassword;");
// 從庫配置
o.AddExtraDataSource(sp => new Dictionary<string, string>
{
{"ds1", "Server=slave_server1;Database=SlaveDB1;User Id=sa;Password=yourpassword;"},
{"ds2", "Server=slave_server2;Database=SlaveDB2;User Id=sa;Password=yourpassword;"}
});
})
// 其他配置...
2. 讀寫分離策略
ShardingCore支持透過配置策略來控制讀寫操作分配到不同的資料庫。預設情況下，寫操作會發送到主庫，讀操作會根據配置的負載均衡策略分發到從庫。
五、總結
ShardingCore作為一款專為EF Core設計的高效能、輕量級分表分庫和讀寫分解離決方案，透過零依賴、零學習成本和零業務程式碼侵入的設計理念，極大地簡化了數據層擴充套件的復雜性。透過簡單的配置和少量的程式碼改動，即可實作數據的分布式儲存和高效的讀寫操作，為大規模數據處理提供了有力的支持。
在實際計畫中，開發者可以根據業務需求靈活配置ShardingCore，實作數據的水平擴充套件和效能最佳化。無論是電商系統的訂單處理，還是社群網路平台的使用者資訊管理，ShardingCore都能提供穩定可靠的數據層解決方案，助力企業應對大數據挑戰。
