sharding-jdbc和shardingsphere区别

Sharding-JDBC 和 ShardingSphere 都是基于分片技术的开源数据库中间件，但它们有不同的功能和定位。

Sharding-JDBC 是一个轻量级的 Java 框架，提供了 JDBC 驱动的实现，通过拦截 JDBC 方法并重写 SQL 语句，将 SQL 分发到对应的数据库执行，从而实现数据分片功能。

ShardingSphere 是一个更加全面的分布式数据库解决方案，包括 Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar 三个子项目。除了数据分片功能外，ShardingSphere 还提供了数据脱敏、读写分离、分布式事务、数据治理等功能。

因此，ShardingSphere 是一个更加完备、功能更加强大的分布式数据库解决方案，而 Sharding-JDBC 则是一个更加轻量级、只提供数据分片功能的框架。

相关问题

sharding-jdbc-spring-boot-starter和shardingsphere-sharding-boot-starter的区别

Sharding-JDBC-Spring-Boot-Starter和ShardingSphere-Sharding-Boot-Starter都是用于在Spring Boot应用程序中集成Sharding-JDBC和ShardingSphere Sharding的工具。它们之间的区别在于：

1. Sharding-JDBC-Spring-Boot-Starter是Sharding-JDBC的一个Spring Boot集成工具，它提供了Spring Boot自动配置和快速集成Sharding-JDBC的能力。而ShardingSphere-Sharding-Boot-Starter是ShardingSphere-Sharding的一个Spring Boot集成工具，它提供了Spring Boot自动配置和快速集成ShardingSphere-Sharding的能力。

2. Sharding-JDBC-Spring-Boot-Starter基于Sharding-JDBC，它可以将数据按照分片规则分散到多个数据库中，实现数据的水平扩展和负载均衡。而ShardingSphere-Sharding-Boot-Starter基于ShardingSphere-Sharding，它提供了分库分表、读写分离、数据脱敏、分布式主键等多种数据分片策略。

3. Sharding-JDBC-Spring-Boot-Starter的配置文件中需要指定分片规则、数据源、表规则等信息，使用起来相对复杂。而ShardingSphere-Sharding-Boot-Starter提供了更简单的配置方式和更强大的功能，让开发者可以更加方便地使用分片功能。

sharding-jdbc 5 达梦

### 关于 Sharding-JDBC 5 和达梦数据库的兼容性和配置

#### 兼容性概述
ShardingSphere 的核心组件之一是 Sharding-JDBC，它能够与多种数据库进行良好配合工作。对于国产化需求较高的场景下，达梦数据库作为国内领先的数据库产品也逐渐成为关注焦点。然而，在实际应用过程中可能会遇到一些挑战。

由于 Apache ShardingSphere 支持任意实现 JDBC 规范的数据库[^3]，理论上可以适配包括达梦在内的各种关系型数据库。但是具体到版本号为 5.x 的 Sharding-JDBC 而言，官方文档并没有直接提及对达梦的支持情况。因此，在使用前需确认社区是否有成功案例以及是否存在潜在的技术障碍。

#### 配置指南
为了使 Sharding-JDBC 正确识别并操作达梦数据库，通常需要完成以下几个方面的设置：

1. **引入依赖**
在项目 pom 文件中加入必要的 Maven 依赖项来加载 Sharding-JDBC 及其相关模块。

   <!-- sharding-jdbc-core -->
   <dependency>
       <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
       <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
       <version>${sharding-sphere.version}</version>
   </dependency>

   <!-- dm驱动包 -->
   <dependency>
       <groupId>dm.jdbc.driver</groupId>
       <artifactId>DmJdbcDriver</artifactId>
       <version>${dm.jdbc.driver.version}</version>
   </dependency>

2. **数据源配置**
定义用于连接达梦的数据源属性，并将其注册至 Spring 上下文中以便后续注入服务层或其他地方调用。

   spring:
     datasource:
       type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
       driver-class-name: dm.jdbc.driver.DmDriver
       url: jdbc:dm://localhost:5236;AutoCommit=true;
       username: root
       password: your_password_here

3. **分片规则定义**
根据业务逻辑设计合理的表结构划分方案，并通过 YAML 或者 Java API 形式指定给 Sharding-JDBC 处理器。

   shardingsphere:
     rules:
       - !SHARDING
         tables:
           t_order:
             actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
             tableStrategy:
               standard:
                 shardingColumn: order_id
                 shardingAlgorithmName: mod_inline
             keyGenerateStrategy:
               column: order_id
               keyGeneratorName: snowflake
         shardingAlgorithms:
           mod_inline:
             type: INLINE
             props:
               algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
         keyGenerators:
           snowflake:
             type: SNOWFLAKE

4. **处理 SQL 方言差异**
不同品牌之间的 RDBMS 往往存在各自特有的语法规则，这可能导致某些查询语句无法跨平台执行。针对这种情况，建议开发者仔细阅读目标库的手册资料，必要时调整应用程序中的 DDL/DML 命令格式以确保一致性。

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