業務場景

在 報表 等 大數據量 且需要 按照日期顯示 的業務場景下，按照 日期水平分表 是一個不錯的選擇

依賴

	<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.17.RELEASE</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent>

    <dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId><version>5.2.1</version></dependency><dependency><groupId>org.yaml</groupId><artifactId>snakeyaml</artifactId><version>1.33</version></dependency>

配置

bootstrap.yml

spring:shardingsphere:mode:                   # 模式配置type: Standalone      # 單機模式repository:type: JDBC          # 存儲類型props:sql-show: true        # 是否打印 SQLdataSources:            # 數據源配置names: ds0ds0:                  # 數據源名稱type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriverClassName: com.mysql.jdbc.DriverjdbcUrl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=falseusername: rootpassword: rootpasswordrules:                  # 規則配置sharding:             # 分片標簽tables:             # 表規則DASHBOARD_CUS_DATE:   # 邏輯表名稱actualDataNodes: ds0.DASHBOARD_CUS_DATE_$->{2024..2099}$->{(1..12).collect{m -> sprintf('%02d', m)}}$->{(1..31).collect{d -> sprintf('%02d', d)}} # 官方建議 $->{} 寫法，而非 ${}；起始位 20250101 對應的物理表必須存在，否則報 TABLE DON'T EXISTtableStrategy:      # 表策略standard:         # 標準分片策略shardingColumn: STATISTIC_DT  # 分片列shardingAlgorithmName: dashboard_cus_date_interval   # 分片算法名稱  !!!禁止大寫shardingAlgorithms: # 分片算法dashboard_cus_date_interval:  # 分片算法名稱  !!!禁止大寫type: INTERVAL  # 時間分片算法props:         # 分片算法屬性datetime-pattern: 'yyyy-MM-dd'            # 時間格式datetime-lower: '2025-01-01'              # 起始時間datetime-upper: '2099-12-31'              # 結束時間datetime-interval-amount: 1               # 時間間隔長度datetime-interval-unit: 'DAYS'            # 時間間隔單位datetime-suffix-pattern: 'yyyyMMdd'       # 時間后綴格式

特別注意

• 水平分表時，如果未配置自動分表（autoTables 標簽，從 5.3.0 開始支持），最好手動將涉及的物理表都創建好，否則很可能遇到 Table doesn't exist 錯誤
• 分片算法名稱注意大小寫，shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 大小寫敏感，算法名稱大寫會導致 props 屬性內容加載失敗

優劣

• 優：遠程配置方便，與常規項目一般無二
• 劣：大雜燴，都放在一起

參考資料

1. ShardingSphere 中文官網