ShardingJDBC核心概念与快速实战

ShardingJDBC是一种数据库分片的解决方案，它可以将数据库的大量数据分散到多个数据库中，从而减少单个数据库的压力，提高系统的整体处理能力。

核心概念：

1. 数据分片：将数据分散到不同的数据库或表中。
2. 分片键：基于某个字段来分片数据。
3. 分片规则：定义如何分片的规则。
4. 读写分离：读操作可以在多个数据源中分散请求以提高性能。
5. 事务：确保分布式事务的一致性。

快速实战步骤：

1. 引入ShardingJDBC依赖。
2. 配置数据源，包括分片键、分片规则等。
3. 配置分片算法，定义如何分片。
4. 使用ShardingJDBC的API进行数据库操作。

示例代码：

// 1. 添加Maven依赖
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
 
// 2. 配置分片规则
String configYaml = "!INLINE\n" +
    "rules:\n" +
    "  - !SHARDING\n" +
    "    tables:\n" +
    "      t_order:\n" +
    "        actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}\n" +
    "        tableStrategy:\n" +
    "          inline:\n" +
    "            shardingColumn: order_id\n" +
    "            algorithmExpression: t_order_${order_id % 2}\n" +
    "        keyGenerator:\n" +
    "          type: SNOWFLAKE\n" +
    "    bindingTables:\n" +
    "      - t_order,t_order_item\n" +
    "    defaultDataSourceName: ds0";
 
// 3. 使用ShardingJDBC进行数据库操作
try (DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(YamlEngine.unmarshal(configYaml))) {
    // 获取连接并进行操作
    try (Connection connection = dataSource.getConnection()) {
        // ... 执行SQL操作
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个简单的数据分片规则，将t_order表的数据根据order_id进行分片，并且使用雪花算法生成主键。在实际的应用中，你需要根据自己的数据库配置和业务需求来调整这些配置。