sharding和pagehelper冲突

根据提供的引用内容，sharding和pagehelper之间可能存在冲突的原因有以下几种可能性：
1. 使用了最新版的sharding，并且根据自定义规则进行分表。在这种情况下，可以尝试使用跳过sharding的数据源来解决冲突。
2. 可以尝试使用自己的分页插件，而不是使用pagehelper来解决冲突。
3. 可以尝试查看shardingjdbc的源码，特别是ExecutorEngine类中的execute方法，查看最终改写后的SQL语句，以确定是否存在问题。

总结起来，冲突可能是由于shardingjdbc对分页的内容做了手脚，或者是其他原因导致的。可以尝试使用不适用shardingjdbc分页或者不分页的方式来解决冲突。另外，使用postman进行测试也可能有助于排查问题。

相关问题

sharding proxy 和 sharding jdbc的区别

Sharding-JDBC是一个轻量级Java框架，提供了数据库分片和分布式事务的功能。而Sharding-Proxy是一个基于MySQL协议的数据库中间件，提供了数据库分片、读写分离、只读分离等功能。两者的区别主要在于使用方式和功能范围不同。

具体来说，Sharding-JDBC需要在应用程序中引入相关依赖，通过配置数据源和分片规则来实现分片功能。而Sharding-Proxy则是一个独立的服务，需要单独部署和配置，应用程序通过连接Sharding-Proxy来访问数据库。

此外，Sharding-Proxy还提供了更多的功能，如读写分离、只读分离、动态数据源等，可以更好地满足不同场景下的需求。

因此，如果只需要实现简单的分片功能，可以选择使用Sharding-JDBC；如果需要更多的功能，如读写分离、只读分离等，则可以选择使用Sharding-Proxy。

canal和sharding

Canal和Sharding是两个不同的概念，分别用于不同的场景。

Canal是一套数据同步系统，用于将MySQL或Oracle等关系型数据库中的数据实时同步到其他系统或存储中。它的主要应用场景是数据的实时同步和数据的异构复制。Canal通过监听数据库的日志，将变更数据抽象成数据对象，然后将这些数据对象传输到其他系统或存储中。因此，Canal可以帮助用户将不同系统之间的数据进行实时同步，并且保持数据的一致性。

Sharding是一种常用于处理大规模数据集的技术，它将数据分割成多个片段，每个片段可以存储在不同的计算机上。Sharding可以提高系统的可扩展性、性能和可靠性，同时也可以减少单个计算机上的数据存储和处理负载。Sharding通常是通过水平分割来实现的，即将数据按照某种规则分割成多个片段，每个片段可以存储在不同的计算机上。因此，Sharding适用于处理大量数据的场景，例如大型电商、社交网络等应用。

需要注意的是，Canal和Sharding是两个不同的技术，它们可以结合使用来解决一些特定的问题。例如，在进行大规模数据处理时，可以使用Sharding来分割数据，然后使用Canal来将分割后的数据实时同步到其他系统或存储中，以保证数据的一致性和可靠性。