将上面的分表策略改为按orderId取模分表。分出来100张表

将订单编号orderId作为分表依据，分为100张表，可以使用以下方式进行分表：

1. 对订单编号orderId进行取模运算，得到一个余数值。
2. 将余数值作为表的索引，将订单数据插入到对应的表中。

具体实现步骤：

1. 创建100张表，以表名后缀数字0~99命名。
2. 在订单数据插入时，将订单编号orderId进行取模运算，得到余数值R。
3. 将订单数据插入到名为“order_”+ R 的表中。

例如，对于订单编号为123456789的数据，如果使用取模100的方式进行分表，得到余数值为89，那么该订单数据将会插入到名为“order_89”的表中。

优点：

按照orderId取模分表的优点如下：

1. 实现简单，只需要对订单编号进行取模计算即可。
2. 分表均匀，不同的订单编号能够分布在不同的表中，减少单张表的数据量，有利于查询性能优化。
3. 方便扩容，如果需要扩大分表数量，只需要创建新的表即可，不会影响原有数据的查询。

相关问题

ShardingSpher多张表分表

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，它提供了多种分片算法来支持数据库的分表操作。在ShardingSphere中，可以通过配置分片规则来实现多张表的分表。

首先，你需要在ShardingSphere的配置文件中定义数据源和数据表的规则。可以使用分片规则配置来指定如何将数据分散到不同的表中。比如可以使用基于范围、基于哈希或者基于列表的方式进行分片。

然后，你需要在SQL语句中使用分片键来指定数据的路由方式。分片键可以是某个字段或者多个字段的组合，用于确定数据应该被路由到哪个具体的表中。

最后，当执行SQL语句时，ShardingSphere会根据配置的规则将数据路由到对应的表中，并将结果返回给应用程序。

需要注意的是，使用ShardingSphere进行分表操作需要对数据库架构和逻辑进行一定的调整和设计，以适应分布式环境下的数据存储和查询需求。同时，还需要考虑分布式事务、数据一致性等方面的问题。

总结来说，ShardingSphere是一个功能强大的分布式数据库中间件，可以帮助实现多张表的分表操作。但在使用过程中需要仔细设计和配置，考虑到数据一致性和性能等方面的因素。

sharding-jdbc分表策略

sharding-jdbc 是一个基于 Java 的分库分表中间件，它提供了一种简单易用的分片策略来实现数据的水平拆分。在 sharding-jdbc 中，分表策略可以通过配置来实现。

sharding-jdbc 支持的分表策略有以下几种：

1. 标准分表策略（StandardShardingStrategy）：按照某个字段的 hash 值进行取模运算，将数据均匀地分散到多个数据节点中。

2. 范围分表策略（RangeShardingStrategy）：根据某个字段的范围来决定数据应该存放在哪个数据节点中，可以根据实际需求自定义范围的划分规则。

3. 分表精确策略（PreciseShardingAlgorithm）：根据某个字段的精确值来确定数据存放在哪个数据节点中，可以根据实际需求自定义精确划分规则。

4. 分表复合策略（ComplexKeysShardingAlgorithm）：根据多个字段的组合值来决定数据应该存放在哪个数据节点中，可以根据实际需求自定义复合划分规则。

以上是一些常见的分表策略，你可以根据自己的业务需求选择适合的策略来进行分库分表操作。