Springboot 集成 Shardingsphere-JDBC

标签：JDBC Springboot Shardingsphere jdbc 分片 sharding table true name

Springboot 集成 Shardingsphere-JDBC

Shardingsphere系列目录：
背景
调研
前提
新增依赖
分表策略
代码仓库地址

Shardingsphere系列目录：

【Springboot 集成 Shardingsphere-JDBC】
【Shardingsphere-Proxy 5.5.0部署】

背景

项目中，某数据库单表数据量已达到4000w+，查询和插入数据性能越来越差，跟踪发现这个表一个月有8w的新增数据量，所以需要进行分库分表减轻单库单表的压力。

调研

为降低学习成本和时间成本，其他项目已经用shardingsphere实现分库分表，所以可以拿来借鉴一下。
使用shardingsphere无非就是分库、分表，配置复杂度根据业务复杂度的提升而提升。

前提

Shardingsphere不会为你自动建库建表，需要自行将分开的表以及对应数据库全部创建出来。

新增依赖

有两个依赖提供给大家

<dependency>
   <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.2.1</version>
</dependency>

以上两个依赖只能加一个，建议使用后者，因为毕竟差着1个大版本，并且，前者最高版本就是4.1.1，看样子好像是不会再维护了。

分表策略

简单分库分表策略

垂直分库

# 垂直分库
spring:
  application:
    name: sharding-jdbc
  shardingsphere:
    datasource:
      # 数据源别名
      db1:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_payorder_db?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        username: root
      # 数据源别名
      db2:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_user_db?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        username: root
      # 数据源别名列表
      names: db1,db2
    props:
      # 展示执行sql
      sql-show: true
    rules:
      sharding:
        # 标准分片表配置，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。
        tables:
          pay_order:
            actual-data-nodes: db1.pay_order
          users:
            actual-data-nodes: db2.users

广播表

# 广播表
spring:
  application:
    name: sharding-jdbc
  shardingsphere:
    datasource:
      # 数据源别名
      db:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_course_db?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名
      db0:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_course_db0?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名
      db1:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_course_db1?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名列表
      names: db0,db1,db
    props:
      sql-show: true
    rules:
      sharding:
        # 广播表配置
        broadcast-tables:
          - t_district
        tables:
          t_district:
            # 广播表设置，定位广播表所在数据源
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_district,db.t_district

水平分库(单表)

# 水平分库(单表)
spring:
  application:
    name: sharding-jdbc
  shardingsphere:
    datasource:
      # 数据源别名
      db0:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_course_db0?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名
      db1:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_course_db1?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名列表
      names: db0,db1
    props:
      sql-show: true
    rules:
      sharding:
        # 主键生成算法定义
        key-generators:
          # 主键生成算法定义名称
          alg-snowflake:
            # 对应主键生成算法
            type: SNOWFLAKE
        # 分片算法定义
        sharding-algorithms:
          # 分片算法定义名称
          inline-hash-mod:
            props:
              # 分片算法表达式
              algorithm-expression: t_course_$->{Math.abs(cid.hashCode()) % 2}
            # 分片算法类型，行表达式分片算法
            type: INLINE
          # 分片算法定义名称
          table-inline:
            props:
              # 分片算法表达式
              algorithm-expression: db$->{user_id % 2}
            # 分片算法类型，行表达式分片算法
            type: INLINE
        tables:
          t_course:
            # 配置表节点
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_course_$->{0..1}
            # 数据库分片策略
            database-strategy:
              standard:
                # 数据库分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: table-inline
                # 数据库分片列名称
                sharding-column: user_id
            # t_course表主键生成策略
            key-generate-strategy:
              # 主键列名称
              column: cid
              # 主键生成算法名称，在上面的 key-generators 内容中配置
              key-generator-name: alg-snowflake
            # 表分片策略
            table-strategy:
              standard:
                # 表分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: inline-hash-mod
                # 表分片列名称
                sharding-column: cid

水平分库(多表)

# 水平分库(多表)
spring:
  application:
    name: sharding-jdbc
  shardingsphere:
    datasource:
      # 数据源别名
      db0:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_course_db0?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名
      db1:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_course_db1?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名列表
      names: db0,db1
    props:
      sql-show: true
    rules:
      sharding:
        # 绑定表配置
        binding-tables:
          - t_course,t_course_section
        # 主键生成算法定义
        key-generators:
          # 主键生成算法定义名称
          alg-snowflake:
            # 对应主键生成算法
            type: SNOWFLAKE
        # 分片算法定义
        sharding-algorithms:
          # 分片算法定义名称
          table-hash-mod:
            props:
              # 指定分片数量
              sharding-count: 2
            # 哈希取模分片算法
            type: HASH_MOD
          # 分片算法类型，分片算法定义名称
          table-mod:
            props:
              # 指定分片数量
              sharding-count: 2
            # 片算法类型，取模分片算法
            type: MOD
        tables:
          t_course:
            # 配置表节点
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_course_$->{0..1}
            # 数据库分片策略
            database-strategy:
              standard:
                # 数据库分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: table-mod
                # 数据库分片列名称
                sharding-column: user_id
            # t_course表主键生成策略
            key-generate-strategy:
              # 主键列名称
              column: cid
              # 主键生成算法名称，在上面的 key-generators 内容中配置
              key-generator-name: alg-snowflake
            # 表分片策略
            table-strategy:
              standard:
                # 表分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: table-mod
                # 表分片列名称
                sharding-column: corder_no
          t_course_section:
            # 配置表节点
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_course_section_$->{0..1}
            # 数据库分片策略
            database-strategy:
              standard:
                # 数据库分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: table-mod
                # 数据库分片列名称
                sharding-column: user_id
            # t_course_section表主键生成策略
            key-generate-strategy:
              # 主键列名称
              column: id
              # 主键生成算法名称，在上面的 key-generators 内容中配置
              key-generator-name: alg-snowflake
            # 表分片策略
            table-strategy:
              standard:
                # 表分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: table-mod
                # 表分片列名称
                sharding-column: corder_no

水平分表

# 水平分表
spring:
  application:
    name: sharding-jdbc
  shardingsphere:
    datasource:
      # 数据源别名
      db1:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_course_db?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      tdms:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/jvs_tdms?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        username: root
        password: 1234
      # 数据源别名列表
      names: db1,tdms
    # 未分片数据库，如果分片数据库也有未分片的表，会优先查分片数据库的这个表，否则去查默认的未分片数据库
    sharding:
      default-data-source-name: tdms
    props:
      sql-show: true
    rules:
      sharding:
        # 主键生成算法定义
        key-generators:
          # 主键生成算法定义名称
          alg-snowflake:
            # 对应主键生成算法
            type: SNOWFLAKE
        # 分片算法定义
        sharding-algorithms:
          # 分片算法定义名称
          table-inline:
            props:
              # 分片算法表达式
              algorithm-expression: t_course_$->{cid % 2 + 1}
            # 分片算法类型，行表达式分片算法
            type: INLINE
        tables:
          t_course:
            # 配置表节点
            actual-data-nodes: db1.t_course_$->{1..2}
            # t_course表主键生成策略
            key-generate-strategy:
              # 主键列名称
              column: cid
              # 主键生成算法名称，在上面的 key-generators 内容中配置
              key-generator-name: alg-snowflake
            table-strategy:
              standard:
                # 表分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: table-inline
                # 表分片列名称
                sharding-column: cid

以上这些配置较简单，最后我会附上工程，大家可以拿去借鉴，只修改yml配置即可，不用修改逻辑代码：
在这里插入图片描述

HINT

该方式我单独拎出来，是因为这个是能实现精准定位表来更新数据的方式，但是数据库的分片逻辑需要配置。

配置

spring:
  application:
    name: sharding-jdbc
  shardingsphere:
    datasource:
      # 数据源别名
      db1:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/tss_db?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名列表
      names: db1
#    props:
#      sql-show: true
    rules:
      sharding:
        # 分片算法定义
        sharding-algorithms:
          # 分片算法定义名称
          table-inline:
            type: HINT_INLINE
            props:
              algorithm-expression: tss_table_$->{value}
          # 分片算法定义名称
          table-tenant-inline:
            type: HINT_INLINE
            props:
              algorithm-expression: tss_tenant_table_$->{value}
        tables:
          tss_table:
            # 配置表节点
            actual-data-nodes: db1.tss_table_$->{1..31}
            table-strategy:
              hint:
                # 表分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: table-inline
          tss_tenant_table:
            # 配置表节点
            actual-data-nodes: db1.tss_tenant_table_$->{1..31}
            table-strategy:
              hint:
                # 表分片策略名称，在上面的 sharding-algorithms 内容中配置
                sharding-algorithm-name: table-tenant-inline

最后我附上的工程中也有相关配置。

逻辑代码

@SpringBootTest
class TssTests {

    @Resource
    private TssTableMapper tssTableMapper;

    /**
     * tss数据库batch insert语句测试
     */
    @Test
    public void testTssBatchInsert() {
        HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
        // 指定插到的表名及配置里写明的后缀
        hintManager.addTableShardingValue("tss_table", 7);
        List<TssTable> tssTableList = tssTableMapper.selectList(null);
        hintManager.addTableShardingValue("tss_table", 6);
        for(TssTable item : tssTableList){
            tssTableMapper.insert(item.setId(null));
        }
        hintManager.close();

    }
}

自定义分库分表（精准定位+范围查询）

这个是最灵活的一种方式，既需要配置也需要修改逻辑代码，我以上面提供的5.2.1版本的依赖方式实现：

配置

# tss水平分库分表精准分片
spring:
  application:
    name: sharding-jdbc
  shardingsphere:
    datasource:
      # 数据源别名
      db0:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/tss_db?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名
      db1:
        # 数据库连接信息
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/tss_db_2?allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&maxReconnects=666&failOverReadOnly=false&initialTimeout=10&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        password: 1234
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 数据源别名列表
      names: db0,db1
    rules:
      sharding:
        # 算法配置
        sharding-algorithms:
          # 数据库分片算法
          my-db-strategy:
            # 算法类型：自定义算法
            type: CLASS_BASED
            props:
              # 算法策略：标准算法
              strategy: standard
              # 自定义算法类路径
              algorithmClassName: com.shardingjdbc.config.upgrade.MyDbShardingAlgorithm
          # 表分片算法
          my-tss-table-strategy:
            # 算法类型：自定义算法
            type: CLASS_BASED
            props:
              # 算法策略：标准算法
              strategy: standard
              # 自定义算法类路径
              algorithmClassName: com.shardingjdbc.config.upgrade.TssTableShardingAlgorithm
          # 表分片算法
          my-tss-tenant-table-strategy:
            # 算法类型：自定义算法
            type: CLASS_BASED
            props:
              # 算法策略：标准算法
              strategy: standard
              # 自定义算法类路径
              algorithmClassName: com.shardingjdbc.config.upgrade.TssTenantTableShardingAlgorithm
        tables:
          tss_table:
            # 配置表节点
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.tss_table_$->{1..31}
            database-strategy:
              standard:
                sharding-algorithm-name: my-db-strategy
                sharding-column: tenant_id
            table-strategy:
              standard:
                sharding-column: opt_date
                sharding-algorithm-name: my-tss-table-strategy
          tss_tenant_table:
            # 配置表节点
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.tss_tenant_table_$->{1..31}
            database-strategy:
              standard:
                sharding-algorithm-name: my-db-strategy
                sharding-column: tenant_id
            table-strategy:
              standard:
                sharding-column: opt_date
                sharding-algorithm-name: my-tss-tenant-table-strategy

配置中一定要注意别忘了rules关键字。

代码

精准定位数据库

在插入数据的时候，这个类【有PreciseShardingValue传参的doSharding方法】可以根据配置中的数据库策略传来的字段值，然后进行逻辑操作之后【返回数据库名】直接定位插入的数据库。

package com.shardingjdbc.config.upgrade;

import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.StringUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm;

import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import java.util.stream.Collectors;

@Slf4j
public class MyDbShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<String> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<String> preciseShardingValue) {
        // 获取分片键的值
        if(collection.isEmpty()){
            log.error("------- shardingsphere log database list is empty !!!");
            return "";
        }
        String value = preciseShardingValue.getValue();
        String logicTableName = preciseShardingValue.getLogicTableName();
        log.info("------- shardingsphere log database list:{}, value: {}, logicTableName: {}",collection,value,logicTableName);
        // 计算hash
        String dataSourceIndex = String.valueOf(Math.abs(value.hashCode()) % collection.size());
        log.info("------- shardingsphere log dataSourceIndex: {}",dataSourceIndex);
        // 排序，怕之后根据后缀定表会出现问题，2后缀有2，12，22，排序之后endWith筛选后选第一个就没有问题了
        List<String> sortedDbName = collection.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
        // 查询对应数据库名
        String result = sortedDbName.stream().filter(item -> item.endsWith(dataSourceIndex)).findFirst().orElse(null);
        if(StringUtils.isBlank(result)){
            result = sortedDbName.get(0);
        }
        return result;
    }

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<String> rangeShardingValue) {
        return null;
    }

    @Override
    public Properties getProps() {
        return null;
    }

    @Override
    public void init(Properties properties) {

    }
}

精准定位+范围查询表

可以根据自己的逻辑确定要插入数据的表名
可以根据查询的范围来指定筛选的表范围，避免全库全表查询，仅查询部分表即可，提高查询效率。

package com.shardingjdbc.config.upgrade;

import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.StringUtils;
import com.google.common.collect.Range;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm;

import java.util.*;

@Slf4j
public class TssTenantTableShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) {
        log.info("------- shardingsphere log table name get in TssTenantTableShardingAlgorithm collection = {} , preciseShardingValue = {}",collection, preciseShardingValue);
        //可以获取三个值，也就是course逻辑表名，columnName id,value 获取的值
        String logicTableName = preciseShardingValue.getLogicTableName();
        Date value = preciseShardingValue.getValue();
        Calendar cal = Calendar.getInstance();
        cal.setTime(value);
        String key = logicTableName + "_" + cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);
        log.info("------- shardingsphere log table name = {}",key);
        if (StringUtils.isNotBlank(key)) {
            return key;
        }
        return null;
    }

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Date> rangeShardingValue) {
        log.info("------- shardingsphere log table name get in TssTenantTableShardingAlgorithm collection = {} , rangeShardingValue = {}",collection, rangeShardingValue);
        // 获取分片键值，时间类型的值（LocalDateTime等）会自动转为java.sql.Timestamp,可以直接用java.util.Date接收
        Range<Date> valueRange = rangeShardingValue.getValueRange();
        // 获取范围小值
        Date lowerEndpoint = valueRange.lowerEndpoint();
        // 获取范围大值
        Date upperEndpoint = valueRange.upperEndpoint();
        Calendar startTime = Calendar.getInstance();
        Calendar endTime = Calendar.getInstance();
        startTime.setTime(lowerEndpoint);
        endTime.setTime(upperEndpoint);
        // 逻辑表名
        String logicTableName = rangeShardingValue.getLogicTableName();
        Set<String> tables = new HashSet<>();
        // 比较两个时间
        while (startTime.compareTo(endTime) <= 0) {
            // 添加到集合
            tables.add(buildTable(logicTableName, startTime));
            // 往后加一个月
            startTime.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,1);
        }
        if (tables.isEmpty()) {
            log.error("------- shardingsphere log table name is empty");
        }
        log.info("------- shardingsphere log table name list = {}", tables);
        return tables;
    }

    private String buildTable(String logicTableName, Calendar dateTime) {
        return logicTableName + "_" + dateTime.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);
    }

    @Override
    public Properties getProps() {
        return null;
    }

    @Override
    public void init(Properties properties) {

    }
}

代码仓库地址

https://gitee.com/hepai123/shardingjdbc-demo.git

[develop-tss-upgrade]分支是上面说的【自定义分库分表（精准定位+范围查询）】源码，除此之外，其他的源码全在 [develop-tss]分支

标签：JDBC,Springboot,Shardingsphere,jdbc,分片,sharding,table,true,name
From： https://blog.csdn.net/m0_63164811/article/details/139796760

Springboot 集成 Shardingsphere-JDBC

Springboot 集成 Shardingsphere-JDBC

Shardingsphere系列目录：

背景

调研

前提

新增依赖

分表策略

简单分库分表策略

垂直分库

广播表

水平分库(单表)

水平分库(多表)

水平分表

HINT

配置

逻辑代码

自定义分库分表（精准定位+范围查询）

配置

代码

精准定位数据库

精准定位+范围查询表

代码仓库地址

相关文章

赞助商

阅读排行