sharding-jdbc不能用下划线

对的，sharding-jdbc不支持使用下划线作为数据库表名或列名的分隔符。这是因为sharding-jdbc底层使用了阿里巴巴的druid连接池，而druid默认是启用了“useUnderscoreToCamelCase”选项的，它会将下划线转换为驼峰式命名，从而导致分库分表路由失败。如果需要在sharding-jdbc中使用下划线，可以修改druid连接池的配置，将“useUnderscoreToCamelCase”选项设置为false。

相关问题

使用sharding-jdbc

Sharding-JDBC是一个基于Java语言开发的开源分库分表中间件，用于帮助应用程序实现数据库的分片和分表功能。它通过拦截JDBC的API调用，将SQL语句解析成可执行的子SQL，并将子SQL发送到相应的数据库节点进行执行，最后将结果进行合并返回给应用程序。

使用Sharding-JDBC可以方便地将数据库水平切分为多个片（Shard），并将每个片分散到不同的数据库节点上。同时，它还支持垂直拆分（分表），可以将一张大表拆分成多张小表，提高数据库的性能和扩展性。

要使用Sharding-JDBC，首先需要在项目中引入相应的依赖。你可以通过在pom.xml文件中添加以下依赖来引入Sharding-JDBC：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>x.x.x</version>
</dependency>

其中，`x.x.x`是Sharding-JDBC的版本号，你可以根据需要选择合适的版本。

接下来，需要配置Sharding-JDBC的数据源和规则。配置文件可以使用XML格式或者YAML格式，具体可以根据项目需求选择。

配置文件中需要指定数据源、分片规则、分表规则等信息。你可以参考Sharding-JDBC官方文档来了解更多关于配置的详细信息。

一旦配置完成，你就可以在应用程序中使用Sharding-JDBC提供的DataSource来获取数据库连接，执行SQL操作。Sharding-JDBC会自动根据配置的规则进行分片和分表，使得应用程序对于分片和分表的感知几乎为零。

总的来说，使用Sharding-JDBC可以简化应用程序对于分布式数据库的访问，提高数据库的性能和扩展性。但是需要注意的是，使用Sharding-JDBC也会引入一些复杂性和额外的开销，因此在使用之前需要仔细评估项目需求和技术栈的适配性。

sharding-jdbc-spring-boot-starter

sharding-jdbc-spring-boot-starter是一个为Spring Boot应用程序集成Sharding-JDBC的开源项目。Sharding-JDBC是一个轻量级的Java框架，提供了数据库分库分表的功能。通过使用sharding-jdbc-spring-boot-starter，你可以方便地在Spring Boot应用中使用Sharding-JDBC，实现数据库的水平拆分和扩容。

这个starter提供了自动配置和一些常用功能的集成，简化了Sharding-JDBC的配置和使用。例如，它可以自动根据数据源配置生成Sharding-JDBC的DataSource，并且提供了一些默认的分库分表策略，可以直接使用。此外，它还支持自定义的分库分表策略和读写分离的配置。

通过引入sharding-jdbc-spring-boot-starter，你可以在Spring Boot应用程序中轻松地实现数据库的水平扩展和负载均衡，提高系统的性能和可伸缩性。