基于springboot的ShardingSphere5.2.1的分库分表的解决方案之自动时间段分片算法解决方案(十五)

本文介绍了如何在SpringBoot应用中利用ShardingSphere5.2.1进行分库分表,特别是针对时间字段自动分片的策略。文章详细阐述了创建工程、配置SQL脚本、实现自动分片算法的各个步骤,包括创建实体、DAO、Service、Controller,并给出XML和YAML配置。最后通过插入和查询数据验证了分片效果,强调了分片查询时避免全路由的关键点。

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我们需要根据时间来进行数据的分片,假定我们需要满足以下的场景,我们如何使用自动时间段分片算法来实现分片需求。

(1970-01-01 23:59:59 ~ 2020-01-01 23:59:59) 库0.表0
[2020-01-01 23:59:59 ~ 2021-01-01 23:59:59) 库1.表1
[2021-01-01 23:59:59 ~ 2021-02-01 23:59:59) 库1.表2
[2022-01-01 23:59:59 ~ 2024-01-01 23:59:59) 库1.表3

1、创建工程并执行SQL脚本

创建一个sharding-sphere-example-part-fifteen,然后在我们的db0和db1中分别执行以下的脚本:

drop table if exists t_order_auto_interval0;

/*==============&#
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