sharding-jdbc不分库策略在springboot的application.properties中的写法

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#springboot #sharding-jdbc

本文介绍了如何在SpringBoot的application.properties文件中正确配置Sharding-JDBC的不分库策略。由于SpringBoot的@ConfigurationProperties特性，需要在不分库策略（amlNoneShardingStrategyConfiguration）后面添加一层任意名称来避免配置错误。

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使用springboot的application.properties来定义分片策略时，

sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.none=

这样写会报错

***************************
APPLICATION FAILED TO START
***************************

Description:

Binding to target io.shardingjdbc.spring.boot.sharding.SpringBootShardingRuleConfigurationProperties@675ffd1d failed:

    Property: sharding.jdbc.config.sharding.defaultDatabaseStrategy.none
    Value: 
    Reason: Failed to convert property value
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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 .
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当你们看到这博客说明我是真实存在的，这是第二次做分享，有什么不好的地方，可使劲的抽打润肉的脸蛋，在sharding-jdbc之前希望大家都先把官网的配置说明看下，尤其是行表达式的配置和主从数据库注入分表分库关系，相信大家都是迷恋技术的人不会那么偷懒，下面是我踩过的坑 官网地址：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/featur...
SpringBoot 集成 ShardingSphere-JDBC (初步实现分库分表)
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介绍了如下几部分 1. ShardingSphere 简介 2. springboot 集成ShardingSphere 实现分库分表的流程 3. 集成 ShardingSphere 后 Mybatis-plus 与ShardingSphere之间的协作关系以及职责
【shardingjdbc】springboot配置说明
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03-08 4696
Sharding-JDBC是以jar的形式提供服务，无需单独部署，可理解为增强版的 JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。此完成一个最原始，最简单的案例，请大家参考。
SpringBoot整合Sharding-JDBC实现水平分库分表
桐花思雨
01-12 975
目录前言需求说明数据库表创建 前言 在 上一篇文章 中我们实现了水平分表，也就是两张列，字段完全相同的表在同一个数据库中，没有完成数据库的水平分割，这篇文章来完成水平方向的分库分表 关于水平分库分表可以参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_38192427/article/details/122441366 需求说明 水平分库是把同一个表的 数据 按一定规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上。如 order_db_1 和 order_db_2 两个数据库，它们分别
SpringBoot整合Sharding-JDBC实现水平分表
桐花思雨
01-12 1463
目录数据库的水平分表需求说明 数据库的水平分表 关于水平分表可以参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_38192427/article/details/122441366 需求说明 创建两张表 t_order_1 和 t_order_2，这两张表是订单表水平拆分后的表，通过 Sharding-JDBC 向订单表插入数据， 按照一定的分片规则，主键为偶数的进入 t_order_1，主键为奇数进入 t_order_2，通过 Sharding-JDBC 查询数据，根据 SQL 语句的
SpringBoot中使用Sharding-JDBC实战（实战+版本兼容+Bug解决）
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02-15 732
规则配置rules:SINGLEtables:# 加载全部单表- "ds_0.*"SHARDINGtables:# 配置数据表分片规则standard:# 使用 user_id 作为分片键# 使用自定义的分片算法# 配置数据表分片规则standard:# 使用 store_id 作为分片键# 使用自定义的分片算法# 根据自定义库分片算法类(自定义hashmod)进行分片props:# 自定义库分片算法Class# 分片总数量# 分片类型，单字段分片。
spring boot + mybatis + sharding jdbc 实现微服务分库分表
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我这里采用的是mybatis的全注解实现，主要是没写过配置mapper.xml spring boot 使用的 1.5.10   https://spring.io/projects/spring-boot  官网 spring cloud  使用的  Edgware.SR2 构建 https://spring.io/projects/spring-cloud  官网，这里注意下，spring...
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最近开始了一个新项目用到了sharding-jdbc之前从来没用过,所以也是学了一段时间,摸爬滚打之后终于搭好了,下面来具体说说怎么使用的 <!-- 这里只是sharding的pom坐标 --> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifact.
Sharding-JDBC
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07-06 1070
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由于最近在做公司各种中间件的替换方案调研，其中就有调研到当当已经开源的shardingjdbc。 今天搞了一天，从一头雾水到慢慢的拨开了迷雾。 最搞的是，分库分表规则的配置，结合我们自己的实际使用场景，分库分表规则采用的是单一主键，并不是gitgub上提供的demo，采用userid分库，orderid分表的策略。 着实被搞了一天。 官网的配置如下。 bean id=
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ShardingJDBC 自定义ShardingStrategyConfiguration 昨晚平台新版本发布后，发现shardingJDBC查询时间段范围内的效率非常慢（平均20S左右），虽然分表较多（tab20191125-tab20200323，一共18张表，单表平均20W数据），但时间范围内的数据量不是非常多，理论上应该很快才对。 后面再去查了下，发现我用的StandardSharding...
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本文章适用于初学者demo；或概念理解中策略都在git中打好了tag想要学习那种策略仔细阅读redme即可；具体代码与明细见：https://github.com/ssy-githup/shardingjdbc1.1 标准策略：对应算法：精确分片算法，范围分片算法；提供sql语句中的=，IN和BETWEEN AND 的分片操作支持，只支持单分片键1.2 复合策略对应算法：复和分片算法对应算法：精确...
分库分表框架Sharding-jdbc以及分布式worker：Elastic-job的使用与踩坑
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一、为什么要使用Sharding      在当今互联网企业中，数据成倍增长是一个很头疼的问题。由于数据库中一张表存入的数据越多，对数据库操作的数据就越慢。但是我们如果根据指定的分库分表策略，将数据分散的到不同的表上，我们查询时，根据全局主键，只扫某个库的某一张表，这样即减少了单个库的压力，又可以加快我们的查询速度。就好像JDK中ConcurrentHashMap似的。将大的问题分治到小的问题上，...
SpringBoot集成ShardingSphere（手工配置）
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在中大型项目开发过程中，如何存储大量的数据是我们不可回避的难题，对这个问题的处理直接关系到系统的稳定性和可用性，我曾经负责过一个公司重点的老项目（交接过来的，哈哈~~），由于开发的时候没能正确预估数据的增长量，两三年之后有若干张表的单表数据量已经达到了五千万以上（未分库分表），我们都知道出于性能考虑mysql的单表数据量不要超过一千万，而且这个系统的数据库还有其他问题，比如和其他系统数据共库等等，...
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这里的sharding.count=4 # 分片数量在哪个文件里设置？
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07-03
<think>我们正在处理一个关于ShardingSphere配置的问题。用户询问的是“sharding.count=4”这个配置应该放在哪个文件中。根据引用[1]和[2]中的信息，ShardingSphere的配置通常是在配置文件中定义分片策略和分片算法。在引用[1]中，我们看到一个配置示例： ```shardingAlgorithms:databaseUserMobileHashModModel:type:HASH_MODprops:sharding-count:2tableUserMobileHashMod:type: HASH_MODprops:sharding-count:2``` 这里，`sharding-count`是分片算法的一个属性，表示分片的数量。在引用[4]中，我们看到项目使用了Sharding-JDBC的Spring BootStarter，因此配置很可能是放在Spring Boot的配置文件（如application.yml或application.properties）中。因此，我们可以推断：-在YAML格式的配置文件中（如application.yml），我们可以像引用[1]那样在`shardingAlgorithms`下的具体算法中配置`sharding-count`属性。 -在properties格式的配置文件中（如application.properties），配置的写法会有所不同，但同样可以配置分片算法的属性。 具体到用户的问题，用户想设置`sharding.count=4`，这实际上就是设置某个分片算法的`sharding-count`属性为4。这个配置应该放在定义分片算法的部分。 例如，在application.yml中，配置可能类似于： ```yamlsharding:shardingAlgorithms:yourAlgorithmName: #替换为你的算法名称type: HASH_MODprops:sharding-count:4``` 在application.properties中，配置可能是： ```propertiessharding.sharding-algorithms.yourAlgorithmName.type=HASH_MODsharding.sharding-algorithms.yourAlgorithmName.props.sharding-count=4```注意：在ShardingSphere的SpringBoot Starter中，配置的根路径是`sharding`，然后定义`shardingAlgorithms`（在properties中，使用`sharding-algorithms`）。用户需要为分片算法指定一个名称（如上面的`yourAlgorithmName`），然后在分片策略中引用这个算法。 所以，用户需要找到项目的配置文件（application.yml或application.properties），然后在其中按照上述格式配置。另外，引用[2]提到，建议参照官网文档，因此我们也可以推荐用户查看官方文档以获取最新配置方式。 总结回答： 用户需要将`sharding.count=4`配置在分片算法的属性中，具体位置在项目的配置文件（如application.yml或application.properties）中，配置在`sharding.shardingAlgorithms`（YAML）或`sharding.sharding-algorithms`（properties）下。 最后，根据指令，我们需要生成相关问题。</think>### 分片数量配置文件位置 在 ShardingSphere 中，`sharding-count=4` 的配置应定义在 **分片算法配置段** 中，具体位置取决于配置文件格式： #### 1. **YAML 格式（推荐）** 配置在 `application.yml` 或 `sharding-config.yml` 的 `shardingAlgorithms` 部分： ```yaml sharding: shardingAlgorithms: # 自定义算法名称（如：user_hash_mod） user_hash_mod: type: HASH_MOD # 分片算法类型 props: sharding-count: 4 # 分片数量配置 ``` #### 2. **Properties 格式** 配置在 `application.properties`： ```properties # 语法：sharding.sharding-algorithms.<算法名称>.props.sharding-count sharding.sharding-algorithms.user_hash_mod.props.sharding-count=4 ``` #### 🔑 关键说明 - **配置层级**：`sharding-count` 是分片算法（如 `HASH_MOD`）的属性，需嵌套在 `shardingAlgorithms.<算法名>.props` 下[^1][^2]。 - **关联分片策略**：需在分片规则中引用该算法： ```yaml tables: user_table: # 逻辑表名 actualDataNodes: db$->{0..3}.user_table_$->{0..3} databaseStrategy: # 分库策略 standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: user_hash_mod # 引用算法 ``` - **配置文件位置**：Spring Boot 项目通常为 `src/main/resources/application.yml`，独立应用为自定义的配置文件（如 `sharding-config.yml`）[^4]。 > ⚠️ **注意**：ShardingSphere 版本迭代可能调整配置语法，建议查阅[官方文档](https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/user-manual/shardingspring-boot-starter/) 确认最新规范[^2]。 --- ###
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