分库分表：1、实战篇：shardingsphere JDBC 4.X分库分表实战

分库分表项目实战：https://github.com/makemyownlife/shardingsphere-jdbc-demo/

1. 业务分析

当企业用户创建一条采购订单，会生成如下记录：

订单基础表 t_ent_order ：单条记录
订单详情表 t_ent_order_detail ：单条记录
订单明细表 t_ent_order_item：N 条记录

订单每年预估生成记录 1 亿条，数据量不大也不小，制定了如下的分库分表策略：

订单基础表按照 ent_id (企业用户编号) 分库（四个分库），订单详情表保持一致。
订单明细表按照 ent_id (企业用户编号) 分库 (四个分库)，同时也要按照 ent_id (企业编号) 分表(八个分表)。

2. 环境准备

创建 4 个库，分别是：ds_0、ds_1、ds_2、ds_3 。

然后这四个分库分别执行 doc 目录下的 shardingjdbc-spring.sql 文件。

执行结果如下图所示，每个分库都包含订单基础表，订单详情表，订单明细表。但是因为明细表需要分表，所以包含多张表。

3. 项目结构

打开项目，如下图所示：

这是一个典型的 springboot 项目，包含控制器层、实体层、服务层。

1、pom 文件配置依赖

<dependency>
	<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
	<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
	<version>4.1.1</version>
</dependency>

2、分片配置 application-test.yml

配置数据源，上面配置数据源是： ds0、ds1、ds2、ds3 ；
配置打印日志，也就是：sql.show ，在测试环境建议打开，便于调试；
配置哪些表需要分库分表，在 shardingsphere.datasource.sharding.tables 节点下面配置：

上图中我们看到配置分片规则包含如下两点：

真实节点

对于我们的应用来讲，我们查询的逻辑表是：t_ent_order_item 。

它们在数据库中的真实形态是：t_ent_order_item_0 到 t_ent_order_item_7。

真实数据节点是指数据分片的最小单元，由数据源名称和数据表组成。

订单明细表的真实节点是：ds$->{0..3}.t_ent_order_item_$->{0..7} 。

分库分表算法

分别配置分库策略和分表策略 , 每种策略都需要配置分片字段（ sharding-columns ）和分片算法。

4. 测试接口

修改配置文件 application-test.yml ，配置好 MySQL 数据库和 Redis 服务。

启动 Main 函数：

启动过程中，会打印 shardingsphere jdbc 日志。

启动成功之后，访问 swagger ui 地址：

http://localhost:9793/shardingsphere-jdbc-server/doc.html#/home

接下来，我们进行两个测试：新增订单和按照订单 ID 查询

1、测试存储订单

点击发送按钮，接口响应成功。

我们插入1 条订单记录、1 条订单详情表进入 ds3 分片，并且 2 条订单条目表进入 ds3 分片的 t_ent_order_item_7 表。

2、测试存储订单

参数名称是 orderId , 参数值：609335823493160961 ，点击发送按钮，接口响应成功 , 返回订单信息。