0： 数据库中的主键我设置的为 ： bigint类型，不是自增，使用mybatis的时候，可以不用自己管理其id，即： n_id，当然这个n_id可以自己生成，不使用框架提供的，但是不建议自增，因为不同表或库中可能会出现主键重复的问题。
1. 搭建基本的sharding-jdbc整合springboot
1. springboot导入sharding-jdbc相关依赖
dependencies {
compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-web")
compile 'org.apache.shardingsphere:sharding-jdbc-spring-boot-starter:4.0.0-RC1' // 这个是
compile 'org.mybatis.spring.boot:mybatis-spring-boot-starter:1.3.2'
compile 'mysql:mysql-connector-java:8.0.15'
annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok:1.18.8'
compileOnly 'org.projectlombok:lombok:1.18.8'
testCompile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'
}
2. sharding-jdbc的配spring# 相关的配置 shardingsphere:
# 是否展示sql props: sql: show: true
# 数据源配置 datasource:
# 数据源名称 names: ds1
# 数据源名称对应的连接池，url，用户名和密码配置 ds1:
# 数据库连接池类型：HikariDataSource 是springboot自带的数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
# 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
# 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
# 数据库用户名 username: root
# 数据库密码 password: root
3. 编写启动类，springboot单元测试，进行数据库的插入，即可
2. sharding-jdbc的相关配置，以及分库分表
1. 同库水平分表
spring: # 相关的配置 shardingsphere: props: sql: show: true datasource: names: ds1 ds1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true username: root password: root sharding: tables: # 这个地方注意： sharding-jdbc会根据名称去找本节点，所以写sql的时候，要写此节点的名称 t_student: # 表达式， 健康节点： 根据上一个节点找到此值， {1..2}为groovy语言，$会替换成{1..2}的一个值，数据库表是: t_student_1 , t_student_2 # 这个配置是告诉sharding有多少个表 actual-data-nodes: ds1.t_student_$->{1..2} # 主键生成策略 key-generator: # 对应的数据库表的主键 column: n_id # 生成方式， 雪花模式 type: SNOWFLAKE # 配置其分片策略和分片算法 table-strategy: # 行表达式 inline: # 配置sharding的计算列 sharding-column: n_id # 配置sharding的表达式,对应的n_id必须和sharding-column的值对应，否则报错 algorithm-expression: t_student_$->{n_id % 2 +1}
2. 水平分库，在水平分库基础上进行水平分表
spring: # 相关的配置 shardingsphere: props: sql: show: true datasource: # 配置数据源的名称 names: ds1,ds2 # 第一个数据源 ds1: # 数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true # 数据库用户名 username: root # 数据库密码 password: root # 第二个数据源 ds2: # 数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding2?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true # 数据库用户名 username: root # 数据库密码 password: root # 分库的策略 sharding: tables: # 这个地方注意： sharding-jdbc会根据名称去找本节点，所以写sql的时候，要写此节点的名称 t_student: # 配置数据库的分库策略 database-strategy: # 行表达式模式 inline: # 选择需要分库的字段，根据那个字段进行区分 sharding-column: n_card # 表达式，c_card需要和上面的一致，groovy表达式 algorithm-expression: ds$->{n_card % 2 + 1} # 表达式， 健康节点： 根据上一个节点找到此值， {1..2}为groovy语言，$会替换成{1..2}的一个值，数据库表是: t_student_1 , t_student_2 # 这个配置是告诉sharding有多少个表 actual-data-nodes: ds1.t_student_$->{1..2} # 主键生成策略 key-generator: # 对应的数据库表的主键 column: n_id # 生成方式， 雪花模式 type: SNOWFLAKE # 配置其分片策略和分片算法 table-strategy: # 行表达式 inline: # 配置sharding的计算列 sharding-column: n_id # 配置sharding的表达式,对应的n_id必须和sharding-column的值对应，否则报错 algorithm-expression: t_student_$->{n_id % 2 +1} mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case: true
3.垂直分库
spring: # 相关的配置 shardingsphere: props: sql: show: true datasource: # 配置数据源的名称 names: ds1,ds2,ds3 # 第一个数据源 ds1: # 数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true # 数据库用户名 username: root # 数据库密码 password: root # 第二个数据源 ds2: # 数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding2?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true # 数据库用户名 username: root # 数据库密码 password: root # 配置垂直分库策略 ds3: # 数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding3?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true # 数据库用户名 username: root # 数据库密码 password: root # 分库的策略 sharding: tables: # 垂直分库、分表，其实就是写死了 t_course: database-strategy: inline: sharding-column: n_id algorithm-expression: ds3 # 虽然垂直分库没有必要但是还要配置一下分表规则 # table-strategy: # inline: # sharding-column: n_id # algorithm-expression: t_course # 水平分库、分表 # 这个地方注意： sharding-jdbc会根据名称去找本节点，所以写sql的时候，要写此节点的名称 t_student: # 配置数据库的分库策略 database-strategy: # 行表达式模式 inline: # 选择需要分库的字段，根据那个字段进行区分 sharding-column: n_card # 表达式，c_card需要和上面的一致，groovy表达式 algorithm-expression: ds$->{n_card % 2 + 1} # 表达式， 健康节点： 根据上一个节点找到此值， {1..2}为groovy语言，$会替换成{1..2}的一个值，数据库表是: t_student_1 , t_student_2 # 这个配置是告诉sharding有多少个表 actual-data-nodes: ds1.t_student_$->{1..2} # 主键生成策略 key-generator: # 对应的数据库表的主键 column: n_id # 生成方式， 雪花模式 type: SNOWFLAKE # 配置其分片策略和分片算法 table-strategy: # 行表达式 inline: # 配置sharding的计算列 sharding-column: n_id # 配置sharding的表达式,对应的n_id必须和sharding-column的值对应，否则报错 algorithm-expression: t_student_$->{n_id % 2 +1} mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case: true
4. 读写分离，sharding-jdbc只负责路由，即：帮助我们把select或者insert、update、delete路由到不同的数据库上，但是不会帮助我们同步数据库数据
spring: # 相关的配置 shardingsphere: props: sql: show: true datasource: # 配置数据源的名称 names: ds1,ds2,ds3 # 第一个数据源 ds1: # 数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true # 数据库用户名 username: root # 数据库密码 password: root # 第二个数据源 ds2: # 数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding2?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true # 数据库用户名 username: root # 数据库密码 password: root # 配置垂直分库策略 ds3: # 数据库连接池 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据库驱动 driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # 数据库链接 jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding3?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true # 数据库用户名 username: root # 数据库密码 password: root # 分库的策略 sharding: tables: # 垂直分库、分表，其实就是写死了 t_course: database-strategy: inline: sharding-column: n_id algorithm-expression: ds3 # 虽然垂直分库没有必要但是还要配置一下分表规则 # table-strategy: # inline: # sharding-column: n_id # algorithm-expression: t_course # 水平分库、分表 # 这个地方注意： sharding-jdbc会根据名称去找本节点，所以写sql的时候，要写此节点的名称 t_student: # 配置数据库的分库策略 database-strategy: # 行表达式模式 inline: # 选择需要分库的字段，根据那个字段进行区分 sharding-column: n_card # 表达式，c_card需要和上面的一致，groovy表达式 algorithm-expression: ds$->{n_card % 2 + 1} # 表达式， 健康节点： 根据上一个节点找到此值， {1..2}为groovy语言，$会替换成{1..2}的一个值，数据库表是: t_student_1 , t_student_2 # 这个配置是告诉sharding有多少个表 actual-data-nodes: ds1.t_student_$->{1..2} # 主键生成策略 key-generator: # 对应的数据库表的主键 column: n_id # 生成方式， 雪花模式 type: SNOWFLAKE # 配置其分片策略和分片算法 table-strategy: # 行表达式 inline: # 配置sharding的计算列 sharding-column: n_id # 配置sharding的表达式,对应的n_id必须和sharding-column的值对应，否则报错 algorithm-expression: t_student_$->{n_id % 2 +1} # 主从规则，未做验证 master-slave-rules: # 随机起一个名称，如果配置主从，那么需要修改分表策略：：：公共表修改 # 分表策略改成： spring.shardingsphere.sharding.tables.t_public.actual-data-nodes=ms0.t_public # ms0 主从已经指向了 ds1、ds2数据源 ms0: # 主节点 master-data-source-name: ds1 # 从节点 slave-data-source-names: ds2 mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case: true