shardingsphere使用分表

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，它主要用于水平拆分（也称为分片），以便将数据分散到多个物理数据库服务器上。在处理大规模并发和海量数据时，通过分表策略，可以提高系统的读写性能、负载均衡以及故障隔离。

当ShardingSphere应用于分表场景时，通常有以下几个步骤：

1. 数据库分片：根据一定的规则（比如用户ID的哈希值、数据范围等），ShardingSphere会将数据表分割成若干个子表，每个子表存储部分数据。这一步通常是透明的，应用程序无需关心底层的具体分片信息。

2. 表访问映射：ShardingSphere维护了一个路由策略，如基于列的分片（按某个字段的值选择对应的分片）、基于哈希的分片（使用哈希函数确定数据所属的分片）或动态路由等，使得查询请求能够被正确地导向目标分片。

3. 事务管理：在分布式环境下，ShardingSphere需要确保事务的一致性。它可以提供事务分片功能，保证在一个事务内部，各个分片操作的原子性。

4. 查询优化：ShardingSphere支持SQL的智能分片，可以根据SQL语句自动选择最优的分片策略，提高查询效率。

相关问题

shardingsphere 日期分表

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，可以提供数据库分片、读写分离、分布式事务等功能。在ShardingSphere中按日期分表可以通过配置数据源、分片规则和表规则来实现。首先，需要在数据源中配置数据源名称和数据库连接信息；然后，定义分片规则，包括按日期分片的字段名和分片策略等；最后，定义表规则，指定按日期分表的表名模式、分片键等。这样，当需要对按日期分表的表进行操作时，ShardingSphere会自动根据分片规则和表规则路由到相应的数据源和表中。

ShardingSphere水平 分表

### ShardingSphere 水平分表配置与实现

#### 一、ShardingSphere简介
ShardingSphere是一个开源的分布式数据库解决方案，旨在提供数据分片、读写分离等功能。通过混合使用Sharding-JDBC和Sharding-Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活地搭建适用于各种场景的应用系统[^3]。

#### 二、水平分表原理
水平分表是指按照一定的规则将一张大表的数据分布到多个物理表中存储。对于频繁更新且数据量较大而不常查询的字段可拆分至“扩展表”，使核心表保持高效访问特性，减少磁盘IO并提高性能[^4]。

#### 三、具体实施步骤

##### 1. 添加依赖项
为了在项目中集成ShardingSphere，需先引入相应的Maven依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>x.x.x</version><!-- 版本号依据实际需求填写 -->
</dependency>

##### 2. 数据源配置
定义逻辑上的单个数据源，在application.yml文件内指定连接池参数以及目标库的信息：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
        username: root
        password: 123456
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3307/ds1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
        username: root
        password: 123456

##### 3. 分片算法设置
创建自定义类继承`AbstractInlineExpressionShardingAlgorithm<Long>`来编写具体的路由计算方法；也可以直接利用内置的标准表达式方式完成简单的取模运算操作:

public class ModuloDatabaseShardingAlgorithm extends AbstractInlineExpressionShardingAlgorithm<Long> {
    
}

或者更简便的方式是在YAML配置文件里声明标准函数作为默认处理机制：

rules:
  sharding:
    tables:
      t_order:
        actualDataNodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..3} # 定义真实存在的节点路径模式
        databaseStrategy:
          standard:
            shardingColumn: user_id       # 参与分片判断的关键列名
            shardingAlgorithmName: modulo-db-inline-algorithm   # 应用上述提到的名字
        tableStrategy:
          standard:
            shardingColumn: order_id      
            shardingAlgorithmName: modulo-table-inline-algorithm 
    shardingAlgorithms:
      modulo-db-inline-algorithm:
        type: INLINE
        props:
          algorithm-expression: ds${user_id % 2}         # 使用userId%2的结果决定分配给哪个DSX下的实例
      modulo-table-inline-algorithm:
        type: INLINE
        props:
          algorithm-expression: t_order_${order_id % 4}  

以上即完成了基于用户ID进行跨两个不同数据库实例间划分订单记录的任务设定过程[^1][^2]。