愤怒的菜鸟博客

读写分离是比较常见的应用场景，读库负责写入操作，多个从库通过binlog日志同步主库的写操作。读操作都落到读库上，写操作落到写库上；基本使用shardingjdbc 也支持读写分离的功能，同时也支持读操作的负载均衡算法;这里有3个数据源;db1 db2 db3db1 是写库。db2 和db3 是读库;每个库中都一个相同的表1. 首先配置3个数据源2. 配置那些库是写库，那些库是读库。这样配置表示写操作到source-0 读操作从source-1 和sour

shardingjdbc支持多种类型的拓展机制

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广播表配置广播的特点是所有的接收端就能收到。所以对于这里的广播表的概念就是插入数据所有的节点都能获取到同样的数据;一般用到比如数据字典等数据量不到，但是所有数据源都需要有相同的数据的场景一个表配置成广播表是一定不分片的插入时，向所有数据源广播发送sql语句查询时，只查询其中的一个数据源配置: 只需要在broadcastTables 下可增加多个需要广播的表信息broadcastTables: - t_user - t_auth绑定表有这么一个场景，order.

默认数据源如何选择的假设又有一个user表；对于user表因为数据量比较小，是不需要配置分片的;主要的配置信息为:1. 2个数据源2. 只对order 进行分表;spring: application: name: shardingjdbcDemo main: allow-bean-definition-overriding: true shardingsphere: #数据源信息 datasource: #名称为dbsou

本篇将通过小例子的方式来一个一个的说明内置的分片算法;

shardingjdbc 通过分片策略 + 分片算法完成数据分片;shardingjdbc 为我们提供了4种分片策略，我们可以根据自己的需求选择合适的策略配置，当然如果提供的都不能满足需求，也可以自定义策略，自定义策略会在后面的章节介绍。分片策略的接口是org.apache.shardingsphere.sharding.route.strategy.ShardingStrategy内置分片策略分片策略 配置key 对应的实现类 适用场景 说明 不分片 .

以springboot 来开始使用shardingjdbc引入shardingjdbc starter依赖 <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> &

接下来的几篇文章将通过理论和代码操作实例的方式快速入门shadingjdbc(5.0版本)。简单介绍shardingjdbc是一个用来分库分表的框架是shadingsphere 的一个子项目。shadingsphere 截止目前包含了3个产品,JDBC,Proxy 和 Sidecar。shadingsphere在 2020年已经是apache顶级项目。官网地址:ShardingSphereshardingjdbc 主要的功能是针对支持jdbc 规范的关系型数据库做分库分表等操作。.