如何使用shardingjdbc进行id范围分表,id非递增
时间: 2023-07-20 22:43:16 浏览: 103
ShardingJDBC 是一个开源的分库分表中间件,可以很方便地实现数据水平拆分。使用 ShardingJDBC 进行 ID 范围分表的步骤如下:
1. 配置 ShardingJDBC 的数据源。在数据源配置文件中,需要指定数据源类型为 sharding,以及分片规则等信息。
2. 配置分片规则。分片规则包括分片算法、分片键、分片数量等信息。对于 ID 范围分表,需要指定分片键为 ID,以及每个分片的 ID 范围。
3. 创建数据库表。在每个分片数据库中,需要创建相同的表结构。
4. 插入数据。数据插入时,会根据分片规则将数据插入到对应的分片中。
需要注意的是,如果 ID 非递增,则需要使用自定义分片算法。自定义分片算法需要实现 ShardingAlgorithm 接口,并在分片规则中指定使用该算法。
示例配置文件:
```yaml
dataSources:
ds_0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/test_0
username: root
password: root
ds_1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/test_1
username: root
password: root
shardingRule:
tables:
user:
actualDataNodes: ds_${0..1}.user_${0..3}
tableStrategy:
standard:
shardingColumn: id
shardingAlgorithmName: userShardingAlgorithm
keyGenerateStrategy:
column: id
keyGeneratorName: snowflake
bindingTables:
- user
defaultDatabaseStrategy:
none
defaultTableStrategy:
none
shardingAlgorithms:
userShardingAlgorithm:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: user_${id % 4}
```
在该配置文件中,指定了两个数据源(ds_0 和 ds_1),每个数据源对应两个分片(user_0、user_1、user_2、user_3)。分片规则中指定了使用 userShardingAlgorithm 自定义分片算法,根据 id 取模计算分片编号。```INLINE``` 表示分片算法为内联分片算法。```snowflake``` 表示使用雪花算法生成 ID。
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