高亮的博客

# 策略

# 分表 table‐strategy

# 语法

spring.shardingsphere.sharding.tables.<逻辑表名称>.table‐strategy.<分片策略>.<分片策略属性名>= #分片策略属性值

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id

# 分库 database‐strategy

# 语法

spring.shardingsphere.sharding.tables.<逻辑表名称>.database‐strategy.<分片策略>.<分片策略属性名>= #分片策略属性值

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id

# 公共表（广播表）broadcast‐tables

# 语法

spring.shardingsphere.sharding.broadcast‐tables=具体表名

# 分片策略

  • standard
  • complex
  • inline
  • hint
  • none

# standard

标准分片策略，对应StandardShardingStrategy。
提供对SQL语句中的 =, IN 和 BETWEEN AND 的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供 PreciseShardingAlgorithm 和 RangeShardingAlgorithm 两个分片算法。
PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片。RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。

# complex

符合分片策略，对应ComplexShardingStrategy。复合分片策略。
提供对SQL语句中的 =, IN 和 BETWEEN AND的分片操作支持。
ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。

# inline

行表达式分片策略，对应 InlineShardingStrategy 。使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的 = 和 IN 的分片操作支持，只支持单分片键。
对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: t_user_$->{u_id % 8} 表示 t_user 表根据 u_id % 8，而分成8张表，表名称为 t_user_0 到t_user_7 。

# hint

Hint分片策略，对应HintShardingStrategy。通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。 对于分片字段非SQL决定，而由其他外置条件决定的场景，可使用SQL Hint灵活的注入分片字段。 例：内部系统，按照员工登录主键分库，而数据库中并无此字段。SQL Hint支持通过Java API和SQL注释(待实现)两种方式使用。

# none

不分片策略，对应NoneShardingStrategy。不分片的策略

# sharding-column

分片字段属性名称

# algorithm-expression

分片表达式

# 读写分离

ds0 不是固定的，自己定义的任意名称

# m0和s0，记得要配置数据源
spring.shardingsphere.sharding.master‐slave‐rules.ds0.master‐data‐source‐name=m0
spring.shardingsphere.sharding.master‐slave‐rules.ds0.slave‐data‐source‐names=s0

# 如果配置读写分离，那下面旧的需要替换成新的
# spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=m$->{1..2}.t_order_$->{1..2}\

# 新 
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual‐data‐nodes = ds0.t_user

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