sharding-jdbc实践，实现按时间分库分表

sharding-jdbc实践，实现订单按年分库、按季度分表

背景：随着业务激增、用户量上升，目前单库单表已无法满足高效率处理业务需求。根据目前订单量和增量曲线决定将订单业务相关表进行分库分表。

项目依赖

spring-boot-starter-parent 2.3.1.RELEASE
mysql-connector-java 8.0.13
mybatis-plus-boot-starter 3.4.1
shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.1.2

数据源、连接池配置

分片算法

策略类：

yml配置结构层次：

策略引入：
配置分片路由：

DML、DQL测试

新增订单

逻辑sql（逻辑表）
真实sql（物理表）

删除订单


按id删除，未指定分片键，会扫描所有路由
真实sql（物理表）

修改订单

逻辑sql

物理sql
指定分片键时sharding可以路由到指定表

按时间范围分页查询列表


关联表查详情

子查询查详情

踩坑

1. 低版本sharding-jdbc很多复杂sql不支持，如聚合函数、子查询、union(all)
2. 在分片键使用函数路由将失效，即使查询条件有分片键仍会路由全部节点。如查询2023-06-01的订单：select * from order_info where date(create_time) = ‘2023-06-01’，将sql调整为select * from order_info where create_time between ‘2023-06-01 00:00:00’ and '2023-06-01 23:59:59’可避免这一问题。
3. 关联表笛卡尔积现象。关联查询未配置表绑定关系（绑定表分片策略需要一致）且主表、子表查询条件中没有分片件会出现笛卡尔积。配置表绑定关系或在主表、子表查询条件中使用分片键可避免这一问题。

代码示例

相关代码及配置中使用的数据表结构sql已上传git仓库，需要自行下载，有异议或指导欢迎提Issue。