概述
Spring Boot集成Sharding JDBC可以帮助实现MySQL数据库的分库分表操作，使得应用能够轻松处理大规模数据和高并发场景。Sharding JDBC通过透明的分库分表策略，将数据分布到多个数据库实例和数据表中，从而提高数据库的扩展性和性能。
应用场景
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大数据量应用：当单一数据库已经无法满足应用的存储需求或者读写压力时，可以通过分库分表来分散数据，减轻单库压力。
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高并发访问：通过分库分表，可以将数据分散存储，提高数据库读写的并发能力，从而提升系统整体的吞吐量。
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数据隔离需求：根据业务需要，将不同的业务数据存储在不同的数据库实例或者不同的表中，实现数据的隔离和管理。
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业务扩展：在多租户系统或者分布式系统中，通过分库分表来支持不同业务的独立扩展和管理。
使用示例
1. 引入依赖
在Spring Boot项目的pom.xml文件中引入Sharding JDBC的相关依赖：
<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>5.0.0</version> <!-- 请根据最新版本调整 -->
</dependency>
2. 配置数据源
在application.properties或application.yml中配置数据源信息和Sharding JDBC的规则配置：
spring:datasource:username: rootpassword: rooturl: jdbc:mysql://localhost:3306/${dbname}?useSSL=false&serverTimezone=UTCshardingsphere:datasource:names: ds0, ds1 # 定义两个数据源，即两个数据库实例rules:sharding:tables:user:actualDataNodes: ds${0..1}.user_${0..1} # user表分布在ds0.user_0, ds0.user_1, ds1.user_0, ds1.user_1四个表中tableStrategy:standard:shardingColumn: user_idpreciseAlgorithmClassName: com.example.algorithm.PreciseModuloShardingTableAlgorithmprops:sql:show: true
3. 自定义分库分表策略
可以通过实现PreciseShardingAlgorithm和TableShardingAlgorithm接口来定义分库分表的规则，例如：
package com.example.algorithm;import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import java.util.Collection;public class PreciseModuloShardingTableAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {@Overridepublic String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {for (String tableName : availableTargetNames) {if (tableName.endsWith(shardingValue.getValue() % availableTargetNames.size() + "")) {return tableName;}}throw new UnsupportedOperationException();}
}
4. 使用分库分表
在应用中正常操作数据即可，Sharding JDBC会根据配置的规则自动路由数据到正确的数据库实例和表中。
@Service
public class UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;public User getUserById(Long userId) {return userMapper.selectByPrimaryKey(userId);}public void createUser(User user) {userMapper.insert(user);}public void updateUser(User user) {userMapper.updateByPrimaryKey(user);}public void deleteUser(Long userId) {userMapper.deleteByPrimaryKey(userId);}
}
通过以上步骤，可以在Spring Boot应用中成功集成Sharding JDBC，并实现MySQL数据库的分库分表操作，适用于大规模数据和高并发访问的应用场景。
