1. 准备数据库
和 shardingshpere 4.X 的样例一样， 我们还是准备一样的订单数据库。分库分表的结果是，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
订单数据采用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 ，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，同时也要按照 ent_id (企业编号) 分表。
首先创建 4 个库，分别是：ds_0、ds_1、ds_2、ds_3 。
这四个分库，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。
2. 配置文件
相比 4.X , 5.X 显著的特点是：可以将分片配置文件独立出来，从而不需要持续维护 springboot starter。
1、添加 Jar 依赖
2、拆分独立的分片配置文件sharding.yaml
图中，我们将分库分表配置信息独立在单独的文件 sharding.yaml 里，同时在 application.yaml 中，配置数据源信息：
Shardingsphere 5.X 这样可以让配置更加简洁，同时，我们可以将 shardingsphere 当做独立的数据源，更符合架构的口味。
3. 分片算法
分片规则有非常大的变化是：算法独立配置。
上图中，我们定义了哈希算法 hash-slot-algorithm , 并可以和 4.X 不同的是，我们可以自定义属性，比如 我们定义了一个属性 a , 它的值是 1 。
配置某表的分库分表策略时，只需要指定算法名 shardingAlgorithmName 即可。
上图算法实现类中，我们可以在重写初始化方法，实现更加灵活的分片功能。
4. 调试遇到的坑
4.1 yaml 异常
我们发现 snakeyaml 的版本是 1.28 ，没有 shardingsphere 依赖的高版本。
一般情况下，我们可以通过如下命令查看依赖情况：
mvn dependency:tree -Dverbose
我们需要将依 snakeyaml 的版本升级到 1.33 ：
4.2 分片配置文件格式
笔者在配置 sharding.yaml 文件时，在启动应用访问数据源时，经常报错，定位到底哪一行出问题比较麻烦。
调试的技巧是：找到官网数据分片规则页面，拷贝配置示例到 sharding.yaml 文件。
然后一点点修改配置文件，通过这种方式，既可以方便调试，也可以慢慢熟悉配置格式。
最后，我们贴一下分片规则配置格式：
5. 总结
- Shardingsphere-JDBC 5.X 的分片配置文件是可以独立配置 ，更加简洁；
- 算法配置功能增强，可以定制配置属性；
- 需要升级 snakeyaml 版本 ，可以参考官网的配置进行调试，减少调试时间。