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版本说明
一、官方的说明
1.使用自定义分片算法
2.数据分片配置说明
二、正确的姿势
1.下载官方源码
2.配置启动sharding-proxy
3.代码、配置文件，结构说明
| 组件 | 版本 | 备注 |
| Sharding-Proxy源码 | 4.1.1 | |
| Mysql | 8.x |
你会发现如下的说明不能帮你什么🤣
当用户需要使用自定义的分片算法类时，无法再通过简单的inline表达式在yaml文件进行配置。可通过以下方式配置使用自定义分片算法。
algorithmClassName属性上，具体可参考配置规则。如下内容可能会有用一点，来源于：sharding-Jdbc配置说明 注意：仅我下面贴出来的有用，毕竟不是一个组件有些配置是不一样的。
dataSources: #数据源配置，可配置多个data_source_name
<data_source_name>: #<!!数据库连接池实现类> `!!`表示实例化该类
driverClassName: #数据库驱动类名
url: #数据库url连接
username: #数据库用户名
password: #数据库密码
# ... 数据库连接池的其它属性
shardingRule:
tables: #数据分片规则配置，可配置多个logic_table_name
<logic_table_name>: #逻辑表名称
actualDataNodes: #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
databaseStrategy: #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
standard: #用于单分片键的标准分片场景
shardingColumn: #分片列名称
preciseAlgorithmClassName: #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
rangeAlgorithmClassName: #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
complex: #用于多分片键的复合分片场景
shardingColumns: #分片列名称，多个列以逗号分隔
algorithmClassName: #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
inline: #行表达式分片策略
shardingColumn: #分片列名称
algorithmInlineExpression: #分片算法行表达式，需符合groovy语法
hint: #Hint分片策略
algorithmClassName: #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
none: #不分片
tableStrategy: #分表策略，同分库策略
keyGenerator:
column: #自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器
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
props: #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
<property-name>: 属性名称
bindingTables: #绑定表规则列表
- <logic_table_name1, logic_table_name2, ...>
- <logic_table_name3, logic_table_name4, ...>
- <logic_table_name_x, logic_table_name_y, ...>
broadcastTables: #广播表规则列表
- table_name1
- table_name2
- table_name_x
defaultDataSourceName: #未配置分片规则的表将通过默认数据源定位
defaultDatabaseStrategy: #默认数据库分片策略，同分库策略
defaultTableStrategy: #默认表分片策略，同分库策略
defaultKeyGenerator: #默认的主键生成算法 如果没有设置,默认为SNOWFLAKE算法
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
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
masterSlaveRules: #读写分离规则，详见读写分离部分
<data_source_name>: #数据源名称，需要与真实数据源匹配，可配置多个data_source_name
masterDataSourceName: #详见读写分离部分
slaveDataSourceNames: #详见读写分离部分
loadBalanceAlgorithmType: #详见读写分离部分
props: #读写分离负载算法的属性配置
<property-name>: #属性值 这个不用在说明了，没找到请到我的其他文章中发现有惊喜。
这个也不在叙述，没啥有营养的价值，我以实现如下代码，按照预期进行入库操作，步骤如下，请跟着我，别掉队😉
| 数据库配置，如下代码连接sharding-proxy代理在Navicat MySQL中运行，不会操作的也请看看其他文章 |
| drop table IF EXISTS t_order; CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_order (order_id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_id INT NOT NULL, create_time TIMESTAMP NOT NUll ,status VARCHAR(50), PRIMARY KEY (order_id)); |
| 预期操作 |
| #2020 入demo2020库 INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-01-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-02-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-03-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-04-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-05-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-06-01 12:01:12′); #2021 入demo2021库 INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-07-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-08-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-09-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-10-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-11-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-12-01 12:01:12′); |
| #检查插入数据，本次操作有且只能有12条记录，并去真实库，真实表中进行数据检验，也就是33080实例中的demo2020库和demo2021库 select * from t_order; |
| 先贴个代码实际操作点，注意，注释是我自己加的 |
程序入口点
策略配置
代码结构说明
分片配置文件
schemaName: sharding_db
dataSources:
ds_2020:
url: jdbc:mysql://192.168.32.132:33080/demo_2020
username: root
password: 12345678
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
ds_2021:
url: jdbc:mysql://192.168.32.132:33080/demo_2021
username: root
password: 12345678
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
shardingRule:
tables:
t_order:
actualDataNodes: ds_${2020..2021}.t_order_${1..12}
databaseStrategy:
standard:
shardingColumn: create_time
preciseAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.shardingproxy.rules.NxhzShardingDataBaseTimeByStringAlgorithm
tableStrategy:
standard:
shardingColumn: create_time
preciseAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.shardingproxy.rules.NxhzShardingTableTimeByStringAlgorithm
bindingTables:
- t_order
# defaultDatabaseStrategy:
# standard:
# shardingColumn: create_time
# preciseAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.shardingproxy.NxhzShardingDataBaseTimeAlgorithm
# defaultTableStrategy:
# standard:
# shardingColumn: create_time
# preciseAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.shardingproxy.NxhzShardingTableTimeAlgorithm 搞定收工，提供代码下载地址
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