shardingsphere-jdbc与shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter的区别

shardingsphere-jdbc和shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter都是Apache ShardingSphere项目中的组件，但它们有不同的用途和功能。

1. **shardingsphere-jdbc**:
- 这是一个核心的JDBC驱动，用于实现分库分表、读写分离、数据加密等功能。
- 它提供了灵活的API，允许开发者在应用程序中直接配置和使用分片规则。
- 适用于需要高度自定义分片逻辑的场景。

2. **shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter**:
- 这是基于Spring Boot的自动配置启动器，简化了ShardingSphere-JDBC在Spring Boot项目中的集成。
- 通过自动配置，减少了手动配置的分片规则和数据库连接池的复杂性。
- 提供了默认的配置选项，使得开发者可以更快速地上手和使用ShardingSphere-JDBC。

总结来说，shardingsphere-jdbc是一个核心组件，提供了分片功能的核心实现，而shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter则是一个辅助组件，通过Spring Boot的自动配置简化了ShardingSphere-JDBC的集成和使用。

相关问题

shardingsphere-sharding-boot-starter5.1.2版本实现分库分表的例子

以下是一个基于shardingsphere-sharding-boot-starter 5.1.2版本实现分库分表的例子：

1. 添加依赖

在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-proxy-backend-common</artifactId>
    <version>5.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-proxy-frontend-common</artifactId>
    <version>5.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-proxy-bootstrap</artifactId>
    <version>5.1.2</version>
</dependency>

2. 配置数据源

在application.yml文件中配置数据源信息，例如：

spring:
  datasource:
    sharding:
      datasource:
        ds_0:
          type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
          driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&serverTimezone=Asia/Shanghai
          username: root
          password: root
        ds_1:
          type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
          driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/db2?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&serverTimezone=Asia/Shanghai
          username: root
          password: root
      # 配置分库规则
      shardingRule:
        # 分库策略
        defaultDatabaseStrategy:
          inline:
            shardingColumn: user_id
            algorithmExpression: ds_${user_id % 2}
        # 分表策略
        defaultTableStrategy:
          inline:
            shardingColumn: order_id
            algorithmExpression: t_order_${order_id % 2}
        # 绑定表
        bindingTables:
          - t_order
        # 分库分表算法
        shardingAlgorithms:
          inline:
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: ds_${user_id % 2}
            algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
    # 配置默认数据源
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: root
    password: root
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver

3. 创建实体类

创建一个简单的实体类，例如：

public class Order {

    private Long orderId;
    private Long userId;
    private String status;

    // getter and setter
}

4. 创建DAO

创建一个简单的DAO类，通过注解来指定表名和主键，例如：

@Repository
@Mapper
public interface OrderDao {

    @Insert("insert into t_order (order_id, user_id, status) values (#{orderId}, #{userId}, #{status})")
    @Options(useGeneratedKeys = true, keyProperty = "orderId")
    int insert(Order order);

    @Select("select * from t_order where order_id = #{orderId}")
    @Results({
            @Result(column = "order_id", property = "orderId"),
            @Result(column = "user_id", property = "userId"),
            @Result(column = "status", property = "status")
    })
    Order selectByPrimaryKey(Long orderId);
}

5. 编写测试用例

编写一个简单的测试用例，例如：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class OrderDaoTest {

    @Autowired
    private OrderDao orderDao;

    @Test
    public void testInsert() {
        Order order = new Order();
        order.setUserId(1L);
        order.setStatus("INIT");
        orderDao.insert(order);
        System.out.println(order.getOrderId());
    }

    @Test
    public void testSelectByPrimaryKey() {
        Order order = orderDao.selectByPrimaryKey(1L);
        System.out.println(order);
    }
}

6. 运行测试用例

通过运行测试用例来验证分库分表是否正常工作。

sharding-jdbc-spring-boot-starter Property 'sqlSessionFactory' or 'sqlSessionTemplate' are required

`sharding-jdbc-spring-boot-starter`是一个用于在Spring Boot应用中集成Sharding-JDBC数据库分片功能的依赖库。Sharding-JDBC允许你通过水平拆分数据表到多个物理数据库实例上，来提高系统性能和处理能力，并提供负载均衡、自动数据复制等特性。

错误信息 `Property 'sqlSessionFactory' or 'sqlSessionTemplate' are required` 表明在配置Sharding-JDBC时缺少必需的属性。这两个属性分别对应于MyBatis框架的SQL会话工厂（SqlSessionFactory）和事务管理接口（SqlSessionTemplate）。你需要在项目的配置文件中明确指定它们：

### 解决方案步骤:

#### 步骤 1: 配置 MyBatis 和 Spring Data JPA 或其他支持的持久化技术

首先，确保你的项目已经集成了一个支持的持久化框架，例如MyBatis、Hibernate等。这通常需要添加对应的依赖项并进行相应的配置。

#### 步骤 2: 添加 Sharding-JDBC 的依赖

将 `sharding-jdbc-spring-boot-starter` 添加到你的项目依赖列表中，如果是使用Maven，示例依赖如下：

<dependency>
    <groupId>com.zaxxer</groupId>
    <artifactId>HikariCP</artifactId>
    <!-- 其他数据库驱动 -->
    
    <dependency>
        <groupId>com.dble.db</groupId>
        <artifactId>dble-client</artifactId>
        
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>com.github.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>${sharding.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

其中 `${sharding.version}` 是ShardingSphere的版本号。

#### 步骤 3: 配置 SQLSessionFactory 或 SqlSessionTemplate

在你的主配置类中添加 `@EnableSharding` 注解启动Sharding-JDBC，并配置必要的属性。例如，你可以配置SQLSessionFactory或SqlSessionTemplate：

import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Value("${spring.datasource.type}")
    private String dataSourceType;

    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Qualifier("dataSource") org.springframework.jdbc.datasource.DataSource dataSource) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean factoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        factoryBean.setDataSource(dataSource);
        factoryBean.setTypeAliasesPackage("your.package.name"); // 设置需要转换成实体类型的包名
        PathMatchingResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
        factoryBean.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath*:mapper/*.xml"));
        return factoryBean.getObject();
    }

    @Bean(name = "dataSource")
    public DataSource dataSource() {
        if ("Hikari".equalsIgnoreCase(dataSourceType)) {
            HikariConfig config = new HikariConfig();
            // 配置参数...
            return new HikariDataSource(config);
        } else {
            throw new RuntimeException("Unsupported database type: " + dataSourceType);
        }
    }

}

在这个例子中，我们假设了你使用的是HikariCP作为连接池。如果你使用的是其他的连接池，如Druid、C3P0等，只需要替换相应的配置类即可。

#### 步骤 4: 验证配置

检查配置是否有误，确认所有必需的属性都已正确设置并且没有语法错误。然后运行应用程序，看是否仍然出现错误提示。

### 相关问题:

1. **如何配置 Sharding-JDBC 进行数据库分片?**
- 在Spring Boot应用中，通过添加`sharding-jdbc-spring-boot-starter`依赖并在主配置类中使用`@EnableSharding`注解启用分片功能。

2. **在Sharding-JDBC中如何设置数据源?**
- 通过配置Spring的数据源组件（如HikariCP），并将其注入到Sharding-JDBC的配置中去。

3. **Sharding-JDBC如何管理多数据库的连接与查询优化?**
- Sharding-JDBC通过智能路由策略，将查询语句按照特定规则分配至合适的物理数据库节点执行，并优化查询路径及结果合并过程，提升性能。