什么是Sharding

Sharding是一种数据库架构技术，它将一个大的数据库或表水平拆分成多个较小的、更易于管理的片段，这些片段被称为shards。每个shard可以存储数据库的一部分数据，并且通常被部署在独立的数据库服务器上。Sharding的主要目的是通过横向扩展来提高数据库的性能、可靠性和可扩展性。

Sharding-JDBC

Sharding-JDBC早期是由当当网开源的分布式数据库中间件，后期该项目被放入到ShardingSphere项目下，Sharding-JDBC是一个轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务， 它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架

在使用Sharding-JDBC首先要清楚以下几点
1.它是一个轻量级的Java框架，可以理解是增强的JDBC驱动
2.Sharding-JDBC是不做分库分表的，库与表是由数据库工程师分好的，通过引入Sharding-JDBC.jar配置好配置，解决多数据源切换与多数据源的操作

一、引入maven依赖 （sharding-jdbc-spring-boot-starter）

参考文章：
Sharding-JDBC实战(水平分表、水平分库、垂直分表、公共表、读写分离)
sharding-jdbc教程 看这一篇就够了

所需环境：SpringBoot+MybatisPlus+Sharding-JDBC+Druid

sharding-jdbc-spring-boot-starter：
早期ShardingSphere项目（最初名为Sharding-JDBC）中的一个组件，用于简化在Spring Boot项目中使用Sharding-JDBC的过程。
Sharding-JDBC最初是一个轻量级的Java框架，在Java的JDBC层提供额外的服务，主要用于分库分表、读写分离和分布式主键等功能。
它的主要特点是基于JDBC的扩展，以jar包的形式提供轻量级服务。

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope>
</dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId><version>1.1.20</version>
</dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.0.0-RC1</version>
</dependency><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.0.5</version>
</dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>

二、水平分表操作（一个库多个相同结构表）

数据库准备

水平分表的方式在同一个库中创建多个相同结构的个表
创建数据库course_db
在数据库创建2个相同的表course_1和course_2
数据操作规则：如果操作的数据id是偶数着操作course_1表，如果是奇数操作course_2表

CREATE TABLE course_1(cid BIGINT(20) PRIMARY KEY,cname VARCHAR(50) NOT NULL,user_id BIGINT(20) NOT NULL,cstatus VARCHAR(50) NOT NULL
);
CREATE TABLE course_2(cid BIGINT(20) PRIMARY KEY,cname VARCHAR(50) NOT NULL,user_id BIGINT(20) NOT NULL,cstatus VARCHAR(50) NOT NULL
);

properties配置

修改application.properties增加shardingsphere配置在ShardingSphere官网用户手册=>ShardingSphere-JDBC=>配置手册中都有详细的说明

官方配置文档地址

以下是两个表的操作配置

# 配置shardingjdbc分片策略
# 配置数据源，给数据源起别名
spring.shardingsphere.datasource.names=myds1# 由于表数据库有2个相同的表，我们只有一个实体类，需开启允许bean覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true# 配置数据源具体内容：连接池、驱动、地址、用户名、密码
# spring.shardingsphere.datasource.{你的数据源别名}.type
spring.shardingsphere.datasource.myds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.myds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.myds1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/course_db?serverTimezone=GMT+8
spring.shardingsphere.datasource.myds1.username=root
spring.shardingsphere.datasoaurce.myds1.password=123456#连接池初始化时创建的连接数
spring.shardingsphere.datasource.myds1.initial-size=1
#连接池中最少空闲连接数
spring.shardingsphere.datasource.myds1.min-idle=1
#连接池中最大活动连接数
spring.shardingsphere.datasource.myds1.max-active=50
#获取连接时最大等待时间，单位通常是毫秒
spring.shardingsphere.datasource.myds1.max-wait=60000
#查询超时时间，单位通常是毫秒
spring.shardingsphere.datasource.myds1.query-timeout=6000
#事务查询超时时间，单位通常是毫秒
spring.shardingsphere.datasource.myds1.transaction-query-timeout=6000
#移除废弃连接的超时时间，单位通常是毫秒
spring.shardingsphere.datasource.myds1.remove-abandoned-timeout=1800
# Druid连接池支持的过滤器，用来监控、日志记录等 设置stat，表示为只统计信息
spring.shardingsphere.datasource.myds1.filters=stat
#从连接池中取出连接时是否进行测试，以判断连接是否有效，值为false，表示不进行测试。
spring.shardingsphere.datasource.myds1.testOnBorrow=false# 指定course_db表的分布情况，配置表在那个数据库中，表名称分别是什么
# spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.{表规则}.actual-data-nodes={表达式规则}
# myds1.course_$->{1..2} => myds1数据中的course_开头的,course_1和course_2表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=myds1.course_$->{1..2}# 指定course主键生成策略 id生成策略SNOWFLAKE雪花算法
#如果不配置key-generator.type，则主键需要由自己生成（例如自增操作）
# spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.{表规则}.database-strategy.standard.sharding-column
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE# 指定分片策略，约定cid值偶数操作course_1，cid值奇数操作course_2（以下这种操作对于只有两张表的情况下）
#当 cid 的值为偶数时，cid % 2 的结果是0，0 + 1 的结果是1，所以表名会是 course_1。
#当 cid 的值为奇数时，cid % 2 的结果是1，1 + 1 的结果也是2，所以表名会是 course_2。
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1}# 打印sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

当表大于2个，为16个时的时候

# 指定course_db表的分布情况，配置表在那个数据库中，表名称分别是什么
# spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.{表规则}.actual-data-nodes={表达式规则}
# myds1.course_$->{0..15} => myds1数据中的course_开头的,course_0到course_15表，共16张表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=myds1.course_$->{0..15}#以下这个配置
#如果cid是0，那么数据将被存储到course_0表中。
#如果cid是1，那么数据将被存储到course_1表中。
#...
#如果cid是15，那么数据将被存储到course_15表中。
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 16}

代码测试

编写测试程序测试插入效果，与查询效果

可以看到Sharding-JDBC会按照配置的规则向不同的表插入数据

其他的maven依赖版本 （shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter）

shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter
随着ShardingSphere的发展，项目从单一的Sharding-JDBC组件扩展为一个更完整的套件，包含了多个组件，如Sharding-JDBC、Sharding-Proxy等。
shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter是ShardingSphere套件中用于JDBC集成的Spring Boot Starter。
与早期的sharding-jdbc-spring-boot-starter相比，它可能包含了更多的功能和优化，因为ShardingSphere本身也在不断发展和完善。

参考文章：SpringBoot整合Sharding-JDBC水平分表

数据迁移

参考文章
【1】使用sharding-scaling和sharding-proxy做分库分表数据迁移
https://blog.csdn.net/qq_37207854/article/details/130567728
【2】ShardingSphere——水平分表与数据迁移
https://blog.csdn.net/qq_20545159/article/details/121760472

直接使用客户端操作（非代码）

参考文章
【1】Sharding-Proxy 实现分库分表
https://blog.csdn.net/qq_38826019/article/details/119861073