2 Sharding-JDBC入门使用

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摘要

文档详细介绍了Sharding-JDBC的入门使用方法，包括Maven依赖的引入、基于Java和Spring的配置、数据源配置、分表策略配置以及使用示例。文档重点讲解了如何通过规则配置实现分库分表，包括基于user_id和order_id的分片策略，并提供了基于Spring Boot和原生JDBC的使用场景示例。

AI总结

《Sharding-JDBC入门使用》主要介绍了Sharding-JDBC的使用方法，包括不使用Spring和基于Spring的配置方式。以下是核心内容总结：

1. **不使用Spring的配置方式**
- 引入Maven依赖：`sharding-jdbc-core`。
- 数据源配置：通过Java代码创建数据源（如MySQL），并将其存入`dataSourceMap`。
- 分库分表规则：
- 分库策略：根据`user_id % 2`分库，使用`ds0`和`ds1`两个数据库。
- 分表策略：根据`order_id % 2`分表，分别对应`t_order`和`t_order_item`表。
- 数据源获取：通过`ShardingDataSourceFactory`创建分片数据源，并使用原生JDBC或ORM工具（如MyBatis）进行操作。

2. **基于Spring的配置方式**
- 引入Maven依赖：`sharding-jdbc-spring-boot-starter`和`sharding-jdbc-spring-namespace`。
- 数据源配置：通过YAML文件或Spring XML配置，支持MySQL和PostgreSQL。
- 分库分表规则：
- 数据源名称：`ds0`和`ds1`，分别对应两个数据库。
- 表规则：`t_order`和`t_order_item`表根据`user_id`和`order_id`分片。
- 属性配置：通过YAML或Spring Boot属性文件配置分片策略和数据库连接池参数。

3. **数据源配置说明**
- 支持MySQL和PostgreSQL，可通过YAML或Java代码配置。
- 数据源参数包括：连接地址、用户名、密码、连接池大小等。
- 分片策略支持inline表达式，如`ds${user_id % 2}`和`t_order${order_id % 2}`。

4. **使用场景**
- 支持原生JDBC开发，也可与JPA、Hibernate或MyBatis结合使用。
- 适用于分布式数据库的分库分表场景，帮助解决数据库性能瓶颈。

总结：Sharding-JDBC通过灵活的配置方式，实现数据库分片，适用于分布式场景下的数据管理和查询操作。