shardingJdbc写条件查询sql

Sharding-JDBC 是一个开源的分布式数据库中间件，它可以将 SQL 解析和改写工作转化为多个 SQL 发往不同的数据库执行，并将结果集合并后返回给客户端。它支持大部分的 SQL 语法，包括条件查询。

下面是一个使用 Sharding-JDBC 写条件查询 SQL 的示例：

SELECT * FROM user WHERE age > 18 AND gender = 'male';

其中，`user` 表是分片表，`age` 和 `gender` 是分片键。在 Sharding-JDBC 中，需要对 SQL 进行改写，将条件分别发送到对应的分片数据库执行。

SELECT * FROM user_0 WHERE age > 18 AND gender = 'male'
UNION ALL
SELECT * FROM user_1 WHERE age > 18 AND gender = 'male'

在这里，`user_0` 和 `user_1` 是两个分片表，分别存储 `age` 大于 18 且 `gender` 是男性的用户数据。Sharding-JDBC 会将两个 SQL 的结果集合并后返回给客户端。

需要注意的是，在使用 Sharding-JDBC 进行条件查询时，需要确保条件中涉及到的分片键已经被正确配置。否则，将无法正确地路由到对应的分片数据库。

相关问题

shardingjdbc 手写sql

根据引用\[1\]中的信息，通过查看shardingjdbc的源码，发现在ExecutorEngine类的execute方法中，无论传入的参数是1还是2，最终生成的SQL语句都没有问题，因此可以排除shardingjdbc的问题。所以，shardingjdbc并没有对手写的SQL语句做任何手脚。

引用\[2\]中的信息提到了shardingjdbc中的parse0方法，该方法用于解析SQL语句并将解析结果封装在SQLStatement对象中。这个方法会根据是否使用缓存来获取解析结果，如果使用缓存，则会先检查缓存中是否存在解析结果，如果存在则直接返回，否则进行解析并将结果放入缓存中。

综上所述，shardingjdbc并没有对手写的SQL语句做任何手脚，它会根据传入的SQL语句进行解析并执行相应的操作。所以，你可以放心地使用shardingjdbc来手写SQL语句。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [shardingjdbc搭配PageHelper分页失败的问题](https://blog.csdn.net/chanmufeng/article/details/121791481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [sharding-JDBC源码分析（二）SQL解析](https://blog.csdn.net/qq_25104587/article/details/106448688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Sharding-JDBC4.0分库分表实战](https://blog.csdn.net/qq_45537574/article/details/124126824)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

shardingJdbc进行条件查询

ShardingJDBC 是一个基于 JDBC 的 Java 框架，它可以将 SQL 解析和路由到不同的数据库实例中，并且支持水平扩展。进行条件查询时，可以使用 ShardingJDBC 提供的 API 或配置文件的方式来指定表的分片策略和对应的数据库实例，从而实现对分片表的查询操作。

下面是一个使用 ShardingJDBC 进行条件查询的示例：

1. 配置数据源和分片规则

spring:
  sharding:
    jdbc:
      datasource:
        names: ds0,ds1
        ds0:
          driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
          jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false
          username: root
          password: root
        ds1:
          driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
          jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false
          username: root
          password: root
      config:
        sharding:
          tables:
            user:
              actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..2}
              table-strategy:
                inline:
                  sharding-column: id
                  algorithm-expression: user_$->{id % 3}
              key-generator:
                column: id
                type: SNOWFLAKE

2. 进行条件查询

@Autowired
private DataSource dataSource;

@Test
public void testSelect() throws SQLException {
    String sql = "SELECT * FROM user WHERE id = ?";
    try (Connection conn = dataSource.getConnection();
         PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) {
        ps.setLong(1, 1);
        try (ResultSet rs = ps.executeQuery()) {
            while (rs.next()) {
                System.out.println(rs.getLong("id"));
                System.out.println(rs.getString("name"));
            }
        }
    }
}

在上述示例中，我们首先配置了两个数据源 ds0 和 ds1，然后指定了 user 表的分片策略和对应的数据库实例。最后，在进行条件查询时，我们使用了 ShardingJDBC 提供的 DataSource 来获取连接，并执行了相应的 SQL 语句。