spring boot sharding-jdbc 分库分表 按月分表

在Spring Boot项目中使用Sharding-JDBC实现按月分表，你需要做以下几个步骤：

1. 添加Sharding-JDBC依赖到你的pom.xml文件中。
2. 配置数据源和Sharding-JDBC的分片规则。
3. 使用Sharding-JDBC提供的注解或者API进行数据操作。

以下是一个简化的示例：

步骤1: 添加Sharding-JDBC依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

步骤2: 配置application.yml

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/actual_database_0?useSSL=false&serverTimezone=UTC
        username: root
        password: 
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/actual_database_1?useSSL=false&serverTimezone=UTC
        username: root
        password: 
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actual-data-nodes: ds${0..1}.t_order_${0..9}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: order_date
              algorithm-expression: t_order_${order_date.format('yyyyMM')}
    props:
      sql:
        show: true

步骤3: 实体类和Repository

@Entity
@Table(name = "t_order")
public class Order {
    private Long id;
    private Date orderDate;
    // 省略其他字段、构造函数、getter和setter
}
 
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
    // 可以根据需要添加自定义查询方法
}

步骤4: 使用Sharding-JDBC进行数据操作

@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
 
public void createOrder(Order order) {
    orderRepository.save(order);
}
 
public List<Order> getOrdersByDate(Date startDate, Date endDate) {
    return orderRepository.findAll(
        (root, query, builder) -> builder.between(root.get("orderDate"), startDate, endDate)
    );
}

在上述配置中，t_order表根据order_date字段的月份进行分表，每个月份对应一个表，如t_order_202301。actual-data-nodes指定了数据节点的范围，table-strategy中的inline定义了分表的策略。

请注意，这只是一个简化示例，实际应用中你可能需要根据具体的数据库环境和业务需求进行调整。