sharding-jdbc

sharding-jdbc分库分表配置说明：

官方文档
官方各版本配置变更历史

前言

写在前面的约定内容

Spring官方推荐约定大于配置

数据源名称命名约定：数据库逻辑名称+中划线+编号 = ds-xx。eg. ds-0,ds-1,ds-2
- springboot 2.x后，不支持参数以下划线方式实现驼峰命名，也不支持直接驼峰命名参数
表名称命名约定
- 表逻辑名称+下划线+编号 = table_name_xx。比如 account_1,account_2
- 表名称必须全小写。比如 account_1，不能写成 ACCOUNT_1
以前的单表扩容为分库分表形式，原表名称无需变更表名称带上编号

sharding-jdbc不支持情况

JDBC不支持选项
SQL不支持选项

使用前说明：

自定义配置注意必填字段
提供的分库分表策略见第5点，

Spring参数配置

允许一个实体类对应多个表：该参数和Springboot版本有关，非必配

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

sharding-jdbc官方参数说明

ShardingSphere-4.x

数据分片

spring.shardingsphere.datasource.names= # 数据源名称，多数据源以逗号分隔

spring.shardingsphere.datasource.<data-source-name>.type= # 数据库连接池类名称
spring.shardingsphere.datasource.<data-source-name>.driver-class-name= # 数据库驱动类名
spring.shardingsphere.datasource.<data-source-name>.url= # 数据库 url 连接
spring.shardingsphere.datasource.<data-source-name>.username= # 数据库用户名
spring.shardingsphere.datasource.<data-source-name>.password= # 数据库密码
spring.shardingsphere.datasource.<data-source-name>.xxx= # 数据库连接池的其它属性

spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.actual-data-nodes= # 由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持 inline 表达式。缺省表示使用已知数据源与逻辑表名称生成数据节点，用于广播表（即每个库中都需要一个同样的表用于关联查询，多为字典表）或只分库不分表且所有库的表结构完全一致的情况

# 分库策略，缺省表示使用默认分库策略，以下的分片策略只能选其一

# 用于单分片键的标准分片场景
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.database-strategy.standard.sharding-column= # 分片列名称
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name= # 精确分片算法类名称，用于 = 和 IN。该类需实现 PreciseShardingAlgorithm 接口并提供无参数的构造器
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.database-strategy.standard.range-algorithm-class-name= # 范围分片算法类名称，用于 BETWEEN，可选。该类需实现 RangeShardingAlgorithm 接口并提供无参数的构造器

# 用于多分片键的复合分片场景
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.database-strategy.complex.sharding-columns= # 分片列名称，多个列以逗号分隔
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.database-strategy.complex.algorithm-class-name= # 复合分片算法类名称。该类需实现 ComplexKeysShardingAlgorithm 接口并提供无参数的构造器

# 行表达式分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.database-strategy.inline.sharding-column= # 分片列名称
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.database-strategy.inline.algorithm-expression= # 分片算法行表达式，需符合 groovy 语法

# Hint 分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.database-strategy.hint.algorithm-class-name= # Hint 分片算法类名称。该类需实现 HintShardingAlgorithm 接口并提供无参数的构造器

# 分表策略，同分库策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.table-strategy.xxx= # 省略

spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.key-generator.column= # 自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.key-generator.type= # 自增列值生成器类型，缺省表示使用默认自增列值生成器。可使用用户自定义的列值生成器或选择内置类型：SNOWFLAKE/UUID
spring.shardingsphere.sharding.tables.<logic-table-name>.key-generator.props.<property-name>= # 属性配置, 注意：使用 SNOWFLAKE 算法，需要配置 worker.id 与 max.tolerate.time.difference.milliseconds 属性。若使用此算法生成值作分片值，建议配置 max.vibration.offset 属性

spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[0]= # 绑定表规则列表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[1]= # 绑定表规则列表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[x]= # 绑定表规则列表

spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables[0]= # 广播表规则列表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables[1]= # 广播表规则列表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables[x]= # 广播表规则列表

spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name= # 未配置分片规则的表将通过默认数据源定位
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.xxx= # 默认数据库分片策略，同分库策略
spring.shardingsphere.sharding.default-table-strategy.xxx= # 默认表分片策略，同分表策略
spring.shardingsphere.sharding.default-key-generator.type= # 默认自增列值生成器类型，缺省将使用 org.apache.shardingsphere.core.keygen.generator.impl.SnowflakeKeyGenerator。可使用用户自定义的列值生成器或选择内置类型：SNOWFLAKE/UUID
spring.shardingsphere.sharding.default-key-generator.props.<property-name>= # 自增列值生成器属性配置, 比如 SNOWFLAKE 算法的 worker.id 与 max.tolerate.time.difference.milliseconds

spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.master-data-source-name= # 详见读写分离部分
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[0]= # 详见读写分离部分
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[1]= # 详见读写分离部分
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[x]= # 详见读写分离部分
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.load-balance-algorithm-class-name= # 详见读写分离部分
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.load-balance-algorithm-type= # 详见读写分离部分

# org.apache.shardingsphere.core.constant.properties.ShardingPropertiesConstant
# org.apache.shardingsphere.core.BaseShardingEngine.shard
spring.shardingsphere.props.sql.show= # 是否开启 SQL 显示，默认值: false
spring.shardingsphere.props.executor.size= # 工作线程数量，默认值: CPU 核数

读写分离

# 省略数据源配置，与数据分片一致

spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.master-data-source-name= # 主库数据源名称
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[0]= # 从库数据源名称列表
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[1]= # 从库数据源名称列表
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[x]= # 从库数据源名称列表
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.load-balance-algorithm-class-name= # 从库负载均衡算法类名称。该类需实现 MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm 接口且提供无参数构造器
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.load-balance-algorithm-type= # 从库负载均衡算法类型，可选值：ROUND_ROBIN，RANDOM。若 `load-balance-algorithm-class-name` 存在则忽略该配置

spring.shardingsphere.props.sql.show= # 是否开启 SQL 显示，默认值: false
spring.shardingsphere.props.executor.size= # 工作线程数量，默认值: CPU 核数
spring.shardingsphere.props.check.table.metadata.enabled= # 是否在启动时检查分表元数据一致性，默认值: false

数据加密

# 省略数据源配置，与数据分片一致

spring.shardingsphere.encrypt.encryptors.<encryptor-name>.type= # 加解密器类型，可自定义或选择内置类型：MD5/AES
spring.shardingsphere.encrypt.encryptors.<encryptor-name>.props.<property-name>= # 属性配置, 注意：使用 AES 加密器，需要配置 AES 加密器的 KEY 属性：aes.key.value
spring.shardingsphere.encrypt.tables.<table-name>.columns.<logic-column-name>.plainColumn= # 存储明文的字段
spring.shardingsphere.encrypt.tables.<table-name>.columns.<logic-column-name>.cipherColumn= # 存储密文的字段
spring.shardingsphere.encrypt.tables.<table-name>.columns.<logic-column-name>.assistedQueryColumn= # 辅助查询字段，针对 ShardingQueryAssistedEncryptor 类型的加解密器进行辅助查询
spring.shardingsphere.encrypt.tables.<table-name>.columns.<logic-column-name>.encryptor= # 加密器名字

治理

# 省略数据源、数据分片、读写分离和数据脱敏配置

spring.shardingsphere.orchestration.name= # 治理实例名称
spring.shardingsphere.orchestration.overwrite= # 本地配置是否覆盖注册中心配置。如果可覆盖，每次启动都以本地配置为准
spring.shardingsphere.orchestration.registry.type= # 配置中心类型。如：zookeeper
spring.shardingsphere.orchestration.registry.server-lists= # 连接注册中心服务器的列表。包括 IP 地址和端口号。多个地址用逗号分隔。如: host1:2181,host2:2181
spring.shardingsphere.orchestration.registry.namespace= # 注册中心的命名空间
spring.shardingsphere.orchestration.registry.digest= # 连接注册中心的权限令牌。缺省为不需要权限验证
spring.shardingsphere.orchestration.registry.operation-timeout-milliseconds= # 操作超时的毫秒数，默认 500 毫秒
spring.shardingsphere.orchestration.registry.max-retries= # 连接失败后的最大重试次数，默认 3 次
spring.shardingsphere.orchestration.registry.retry-interval-milliseconds= # 重试间隔毫秒数，默认 500 毫秒
spring.shardingsphere.orchestration.registry.time-to-live-seconds= # 临时节点存活秒数，默认 60 秒
spring.shardingsphere.orchestration.registry.props= # 配置中心其它属性

sharding-jdbc官方配置实践

druid.enabled=false

公共配置

数据源配置

# 数据源名称（必选）
# 多个逗号隔开，改配置名称和下面数据源配置对应
spring.shardingsphere.datasource.names=ds-1,ds-2

# 默认数据源（有单表的情况时，必须配置；若所有表都是分库分表的情景，则可以不配置）
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds-1

# 数据源配置（必选）
# 此处ds-1，ds-2与上面数据源名称对应
spring.shardingsphere.datasource.ds-1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds-1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds-1.url=jdbc:mysql://xxxx:10032/sanwu_sharding-1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.ds-1.username=username
spring.shardingsphere.datasource.ds-1.password=password

spring.shardingsphere.datasource.ds-2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds-2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds-2.url=jdbc:mysql://xxxx:10032/sanwu_sharding_2?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.ds-2.username=username
spring.shardingsphere.datasource.ds-2.password=password

默认策略配置，当没有配置对应策略是，走下面默认配置

spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name= # 未配置分片规则的表将通过默认数据源定位
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.xxx= # 默认数据库分片策略，同分库策略
spring.shardingsphere.sharding.default-table-strategy.xxx= # 默认表分片策略，同分表策略
spring.shardingsphere.sharding.default-key-generator.type= # 默认自增列值生成器类型，缺省将使用

打印SQL以及工作线程数

spring.shardingsphere.props.sql.show=true # 是否开启 SQL 显示，默认值: false
spring.shardingsphere.props.executor.size=2 # 工作线程数量，默认值: CPU 核数

分库分表配置

sharding-jdbc支持4种分库分表策略

inline行表达式策略：仅支持单分片键
standard标准策略：仅支持单分片键
complex混合策略：主要处理多分片键
hint强制分片策略：自定义分片键，该分片键不一定是table中的字段

行表达式说明
强制分片说明

支持两种表id生成策略：官方说明文档

UUID
SNOWFLAKE

单库单表配置

course表有两个分表：course_1,couser_2

# 实际逻辑表（必选）
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=ds-1.course_$->{1..2}

# 分表策略（必选）：四种策略只能选一种
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}

# 主键生成策略，支持:UUID和SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE
# 主键生产策略的属性配置：UUID时不需要配置
# 使用 SNOWFLAKE 算法，需要配置 worker.id 与 max.tolerate.time.difference.milliseconds 属性。
# 若使用此算法生成值作分片值，建议配置 max.vibration.offset 属性
# spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.props.<property-name>= 1

多库多表配置

和单库多表配置相比，只是多了一个数据库路由策略配置

# ----- 实际逻辑表1 user_course_xx
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_course.actual-data-nodes=ds-$->{1..2}.user_course_$->{1..2}
# 分库策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_course.database-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_course.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds-$->{cid % 2 + 1}
# 分表策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_course.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_course.table-strategy.inline.algorithm-expression=user_course_$->{user_id % 2 + 1}
# 主键生成策略，支持:UUID和SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_course.key-generator.type=UUID

# ----- 实际逻辑表2 user_standard_xx
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_standard.actual-data-nodes=ds-$->{1..2}.user_standard_$->{1..2}
# 分库策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_standard.database-strategy.standard.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_standard.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.sanwu.infra.sharding.DBCidShardingAlgorithm
#spring.shardingsphere.sharding.tables.user_standard.database-strategy.standard.range-algorithm-class-name=ds-$->{cid % 2 + 1}

# 分表策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_standard.table-strategy.standard.sharding-column=user_id
#spring.shardingsphere.sharding.tables.user_standard.table-strategy.inline.algorithm-expression=user_course_$->{user_id % 2 + 1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.user_standard.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.sanwu.infra.sharding.TableCidShardingAlgorithm
#spring.shardingsphere.sharding.tables.user_standard.table-strategy.standard.range-algorithm-class-name=user_id

绑定表配置

sharding-jdbc 绑定表

绑定表：指分片规则一致的主表和子表，主要解决主表和字表的笛卡尔积问题.

spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[0]= # 绑定表规则列表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[1]= # 绑定表规则列表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[x]= # 绑定表规则列表

例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为：

SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

在不配置绑定表关系时，假设分片键 order_id 将数值 10 路由至第 0 片，将数值 11 路由至第 1 片，那么路由后的 SQL 应该为 4 条，它们呈现为笛卡尔积：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

在配置绑定表关系后，路由的 SQL 应该为 2 条：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

其中 t_order 在 FROM 的最左侧，ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计算将会只使用主表的策略，那么 t_order_item 表的分片计算将会使用 t_order 的条件。因此，绑定表间的分区键需要完全相同。

广播表配置

广播表官方说明

广播表：指所有的分片数据源中都存在的表，表结构及其数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如：字典表。

spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables[0]= # 广播表规则列表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables[1]= # 广播表规则列表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables[x]= # 广播表规则列表

读写分离配置

用于主从模式中，进行数据读写分离：主库写，从库读

# 省略数据源配置，与数据分片一致
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.master-data-source-name= # 主库数据源名称
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[0]= # 从库数据源名称列表
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[1]= # 从库数据源名称列表
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.slave-data-source-names[x]= # 从库数据源名称列表
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.load-balance-algorithm-class-name= # 从库负载均衡算法类名称。该类需实现 MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm 接口且提供无参数构造器
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.<master-slave-data-source-name>.load-balance-algorithm-type= # 从库负载均衡算法类型，可选值：ROUND_ROBIN，RANDOM。若 `load-balance-algorithm-class-name` 存在则忽略该配置

数据加密

# 省略数据源配置，与数据分片一致
spring.shardingsphere.encrypt.encryptors.<encryptor-name>.type= # 加解密器类型，可自定义或选择内置类型：MD5/AES
spring.shardingsphere.encrypt.encryptors.<encryptor-name>.props.<property-name>= # 属性配置, 注意：使用 AES 加密器，需要配置 AES 加密器的 KEY 属性：aes.key.value
spring.shardingsphere.encrypt.tables.<table-name>.columns.<logic-column-name>.plainColumn= # 存储明文的字段
spring.shardingsphere.encrypt.tables.<table-name>.columns.<logic-column-name>.cipherColumn= # 存储密文的字段
spring.shardingsphere.encrypt.tables.<table-name>.columns.<logic-column-name>.assistedQueryColumn= # 辅助查询字段，针对 ShardingQueryAssistedEncryptor 类型的加解密器进行辅助查询
spring.shardingsphere.encrypt.tables.<table-name>.columns.<logic-column-name>.encryptor= # 加密器名字

分库分表策略及思路

sharding-jdbc支持4种分库分表策略：inline、standard、complex、hint。

实际应用中，经常会需要使用hint或complex方式去自定义自己的分库分表的策略实现类继承对应的实现类接口，以支持业务。

分库策略

根据自ID分库
根据租户字段和主键类型字段分库
根据租户字段分库（限每个租户只有一个库）
根据租户字段和sharding_mapping业务字段分库）：

分表策略

根据主键分表
混合策略分表：依赖sharding_mapping分库分表
根据日期月份和年份分表

平滑迁移分表解决方案

增加配置字段insert-table-nodes：该字段用于配置允许插入数据的表节点，非全量表节点，必填字段。

目的：

平滑扩容时，只向新表插入数据，旧表仅提供查询，不允许插入
向指定表插入数据，其他表不在新增
数据库中分表分布不均衡，生成库和表编号。比如ds_1有表user_1,user_2，ds_2库有user_3。

应对场景：原先有10个分表，均匀向这10个表插入数据。但是随着业务发展，10个爆满了。需要扩展新表，同时旧表不允许在插入数据（因为已经很多了）。那么此时该参数配置可以插入数据的表。

一种混合策略思路

引入映射表sharding_mapping，并指定用于映射分表键的业务键：mappingBizIdColumn

1）设计目的

处理有层级关系业务表路由以及主键的创建
该方式依赖与sharding-jdbc的混合策略

2）业务场景
一个公司firm，有多个账号account。现有账户表account，表中有字段：账号account_no、公司唯一编码firm_id 现在对账号表按account_no分表，并有如下要求：

同一个公司firm_id的账号必须分到同一个表
根据公司firm_id查询时，不进行全表扫描

解决方案：维护公司firm_id和分库分表映射关系表：sharding_mapping

依赖sharding_mapping的路由规则：

有路由键account_no，根据路由键计算到指定的表
无路由键account_no，但有公司firm_id，则根据firm_id查询sharding_mapping表获取路由库和表信息
自定义路由实现类，实现ComplexKeysShardingAlgorithm

字段配置：mappingBizIdColumn：用于查询sharding_mapping映射关系的键

sanwu.sharding.config.tables.sw_account.mapping-biz-id-column=firm_id
# 必须搭配sharding-jdbc的混合策略配置
sharding.jdbc.config.sharding.tables.sw_account.actual-data-nodes=ds-$->{0..1}.sw_account$->{0..1}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.sw_account.table-strategy.complex.sharding-columns=account_no,firm_id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.sw_account.table-strategy.complex.algorithm-class-name=com.sanwu.sharding.algorithm.TableByMappingComplexShardingAlgorithm

建表SQL（建在当前服务所连接数据库，同sequence表所在库）

DROP table if exists sharding_mapping;
create table `sharding_mapping`
(
    `id`           bigint(20) unsigned auto_increment not null,
    `rent_name`    varchar(128) default null comment '租户信息',
    `prod_code`    varchar(32)  not null comment 'prod code',
    `biz_id`       varchar(128) not null comment '业务id',
    `database`  varchar(64)  default "99" comment '分库编号',
    `table`  varchar(64)  not null comment '分表编号',
    `created_time` datetime default now(),
    primary key (`id`),
    unique key `biz_id_prod_code_uqx` (`biz_id`,`prod_code`)
) engine=innodb default charset=utf8 COMMENT '分片映射表';

多租户配置

租户架构情况

共享硬件和服务，数据库隔离，不共享
如果是隔离级别最高的租户架构，服务硬件独立，数据库独立，不需要使用该配置，普通配置即可

举例现有表t_user进行分库分表：

分表有字段：rent(租户)，user_id
user-db-1库有分表:t_user_1，t_user_2
user-db-2库有分表:t_user_1，t_user_2
boss-db-1库有分表:t_user_3，t_user_4
boss-db-2库有分表:t_user_3，t_user_4
根据user_id进行分表，期望user路由到user_db分库，boss用户路由到boss_db分库

容量预估

分库分表首先是基于现有的业务量和未来的增量做出判断。

举个例子，现在我们日单量是10万单，预估一年后可以达到日100万单，根据业务属性，一般我们就支持查询半年内的订单，超过半年的订单需要做归档处理。

那么以日订单100万半年的数量级来看，不分表的话我们订单量将达到100万X180=1.8亿 以这个数据量级不分表的话，RT(响应时间)系统根本无法接受吧。

根据经验单表几百万的数量对于数据库是没什么压力的，那么只要分256张表就足够了，1.8亿/256≈70万，如果为了保险起见，也可以分到512张表。那么考虑一下，如果业务量再增长10倍达到1000万单每天，分表1024就是比较合适的选择。

分表参考公式： (用户数量 * 用户每年产生数据量) / 每个表200-500万数据 = 分表数量

参考资料：百亿级数据分表后怎么分页查询？

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sharding-jdbc

前言

写在前面的约定内容

sharding-jdbc不支持情况

Spring参数配置

sharding-jdbc官方参数说明

数据分片

读写分离

数据加密

治理

sharding-jdbc官方配置实践

公共配置

分库分表配置

单库单表配置

多库多表配置

绑定表配置

广播表配置

读写分离配置

数据加密

分库分表策略及思路

分库策略

分表策略

平滑迁移分表解决方案

一种混合策略思路

多租户配置

容量预估

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sharding-jdbc

前言

写在前面的约定内容

sharding-jdbc不支持情况

Spring参数配置

sharding-jdbc官方参数说明

数据分片

读写分离

数据加密

治理

sharding-jdbc官方配置实践

公共配置

分库分表配置

单库单表配置

多库多表配置

绑定表配置

广播表配置

读写分离配置

数据加密

分库分表策略及思路

分库策略

分表策略

平滑迁移分表解决方案

一种混合策略思路

多租户配置

容量预估