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上文中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念，还搭建了一个简单的数据分片案例，但实际开发场景中要远比这复杂的多，我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >、<、between and、in等，来选择对应数据分片策略。

往下开展前先做个答疑，前两天有个小伙伴私下问了个问题说：

如果我一部分表做了分库分表，另一部分未做分库分表的表怎么处理？怎么才能正常访问？

这是一个比较典型的问题，我们知道分库分表是针对某些数据量持续大幅增长的表，比如用户表、订单表等，而不是一刀切将全部表都做分片。那么不分片的表和分片的表如何划分，一般有两种解决方案。

• 严格划分功能库，分片的库与不分片的库剥离开，业务代码中按需切换数据源访问
• 设置默认数据源，以 Sharding-JDBC 为例，不给未分片表设置分片规则，它们就不会执行，因为找不到路由规则，这时我们设置一个默认数据源，在找不到规则时一律访问默认库。

# 配置数据源 ds-0spring.shardingsphere.datasource.ds-0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.shardingsphere.datasource.ds-0.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds-0.url=jdbc:mysql://47.94.6.5:3306/ds-0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMTspring.shardingsphere.datasource.ds-0.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds-0.password=root# 默认数据源，未分片的表默认执行库spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds-0

这篇我们针对具体的SQL使用场景，实践一下4种分片策略的用法，开始前先做点准备工作。

• 标准分片策略

• 复合分片策略

• 行表达式分片策略

• Hint分片策略

准备工作

先创建两个数据库 ds-0、ds-1，两个库中分别建表 t_order_0、t_order_1、t_order_2 、t_order_item_0、t_order_item_1、t_order_item_2 6张表，下边实操看看如何在不同场景下应用 sharding-jdbc 的 4种分片策略。

t_order_n 表结构如下：

CREATE TABLE `t_order_0` (  `order_id` bigint(200) NOT NULL,  `order_no` varchar(100) DEFAULT NULL,  `user_id` bigint(200) NOT NULL,  `create_name` varchar(50) DEFAULT NULL,  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`order_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

t_order_item_n 表结构如下：

CREATE TABLE `t_order_item_0` (  `item_id` bigint(100) NOT NULL,  `order_id` bigint(200) NOT NULL,  `order_no` varchar(200) NOT NULL,  `item_name` varchar(50) DEFAULT NULL,  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`item_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

分片策略分为分表策略和分库策略，它们实现分片算法的方式基本相同，不同是一个对库ds-0、ds-1，一个对表 t_order_0 ··· t_order_n 等做处理。

标准分片策略

使用场景：SQL 语句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 操作符，都可以应用此分片策略。

标准分片策略（StandardShardingStrategy），它只支持对单个分片健（字段）为依据的分库分表，并提供了两种分片算法 PreciseShardingAlgorithm（精准分片）和 RangeShardingAlgorithm（范围分片）。

在使用标准分片策略时，精准分片算法是必须实现的算法，用于 SQL 含有 = 和 IN 的分片处理；范围分片算法是非必选的，用于处理含有 BETWEEN AND 的分片处理。

一旦我们没配置范围分片算法，而 SQL 中又用到 BETWEEN AND 或者 like等，那么 SQL 将按全库、表路由的方式逐一执行，查询性能会很差需要特别注意。

接下来自定义实现 精准分片算法 和 范围分片算法。

1、精准分片算法

1.1 精准分库算法

实现自定义精准分库、分表算法的方式大致相同，都要实现 PreciseShardingAlgorithm 接口，并重写 doSharding() 方法，只是配置稍有不同，而且它只是个空方法，得我们自行处理分库、分表逻辑。其他分片策略亦如此。

SELECT * FROM t_order where  order_id = 1 or order_id in （1,2,3）;

下边我们实现精准分库策略，通过对分片健 order_id 取模的方式（怎么实现看自己喜欢）计算出 SQL 该路由到哪个库，计算出的分片库信息会存放在分片上下文中，方便后续分表中使用。

/** * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】 * @description 自定义标准分库策略 * @date 2020/10/30 13:48 */public class MyDBPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm
   
     {    @Override    public String doSharding(Collection
    
      databaseNames, PreciseShardingValue
     
       shardingValue) {        /**         * databaseNames 所有分片库的集合         * shardingValue 为分片属性，其中 logicTableName 为逻辑表，columnName 分片健（字段），value 为从 SQL 中解析出的分片健的值         */        for (String databaseName : databaseNames) {            String value = shardingValue.getValue() % databaseNames.size() + "";            if (databaseName.endsWith(value)) {                return databaseName;            }        }        throw new IllegalArgumentException();    }}
     
    
   

其中 Collection<String> 参数在几种分片策略中使用一致，在分库时值为所有分片库的集合 databaseNames，分表时为对应分片库中所有分片表的集合 tablesNames；PreciseShardingValue 为分片属性，其中 logicTableName 为逻辑表，columnName 分片健（字段），value 为从 SQL 中解析出的分片健的值。

而 application.properties 配置文件中只需修改分库策略名 database-strategy 为标准模式 standard，分片算法 standard.precise-algorithm-class-name 为自定义的精准分库算法类路径。

### 分库策略# 分库分片健spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-column=order_id# 分库分片算法spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBPreciseShardingAlgorithm

1.2 精准分表算法

精准分表算法同样实现 PreciseShardingAlgorithm 接口，并重写 doSharding() 方法。

/** * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】 * @description 自定义标准分表策略 * @date 2020/10/30 13:48 */public class MyTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm
   
     {    @Override    public String doSharding(Collection
    
      tableNames, PreciseShardingValue
     
       shardingValue) {        /**         * tableNames 对应分片库中所有分片表的集合         * shardingValue 为分片属性，其中 logicTableName 为逻辑表，columnName 分片健（字段），value 为从 SQL 中解析出的分片健的值         */        for (String tableName : tableNames) {            /**             * 取模算法，分片健 % 表数量             */            String value = shardingValue.getValue() % tableNames.size() + "";            if (tableName.endsWith(value)) {                return tableName;            }        }        throw new IllegalArgumentException();    }}
     
    
   

分表时 Collection<String> 参数为上边计算出的分片库，对应的所有分片表的集合 tablesNames；PreciseShardingValue 为分片属性，其中 logicTableName 为逻辑表，columnName 分片健（字段），value 为从 SQL 中解析出的分片健的值。

application.properties 配置文件也只需修改分表策略名 database-strategy 为标准模式 standard，分片算法 standard.precise-algorithm-class-name 为自定义的精准分表算法类路径。

# 分表策略# 分表分片健spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=order_id# 分表算法spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.tableAlgorithm.MyTablePreciseShardingAlgorithm

看到这不难发现，自定义分库和分表算法的实现基本是一样的，所以后边我们只演示分库即可

2、范围分片算法

使用场景：当我们 SQL中的分片健字段用到 BETWEEN AND操作符会使用到此算法，会根据 SQL中给出的分片健值范围值处理分库、分表逻辑。

SELECT * FROM t_order where  order_id BETWEEN 1 AND 100;

自定义范围分片算法需实现 RangeShardingAlgorithm 接口，重写 doSharding() 方法，下边我通过遍历分片健值区间，计算每一个分库、分表逻辑。

/** * @author xinzhifu * @description 范围分库算法 * @date 2020/11/2 12:06 */public class MyDBRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm
   
     {    @Override    public Collection
    
      doSharding(Collection
     
       databaseNames, RangeShardingValue
      
        rangeShardingValue) {        Set
       
         result = new LinkedHashSet<>();        // between and 的起始值        int lower = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();        int upper = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();        // 循环范围计算分库逻辑        for (int i = lower; i <= upper; i++) {            for (String databaseName : databaseNames) {                if (databaseName.endsWith(i % databaseNames.size() + "")) {                    result.add(databaseName);                }            }        }        return result;    }}
       
      
     
    
   

和上边的一样 Collection<String> 在分库、分表时分别代表分片库名和表名集合，RangeShardingValue 这里取值方式稍有不同， lowerEndpoint 表示起始值， upperEndpoint 表示截止值。

在配置上由于范围分片算法和精准分片算法，同在标准分片策略下使用，所以只需添加上 range-algorithm-class-name 自定义范围分片算法类路径即可。

# 精准分片算法spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBPreciseShardingAlgorithm# 范围分片算法spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.range-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBRangeShardingAlgorithm

复合分片策略

使用场景：SQL 语句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 等操作符，不同的是复合分片策略支持对多个分片健操作。

下面我们实现同时以 order_id、user_id 两个字段作为分片健，自定义复合分片策略。

SELECT * FROM t_order where  user_id =0  and order_id = 1;

我们先修改一下原配置，complex.sharding-column 切换成 complex.sharding-columns 复数，分片健上再加一个 user_id ，分片策略名变更为 complex ，complex.algorithm-class-name 替换成我们自定义的复合分片算法。

### 分库策略# order_id,user_id 同时作为分库分片健spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.complex.sharding-column=order_id,user_id# 复合分片算法spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.complex.algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBComplexKeysShardingAlgorithm

自定义复合分片策略要实现 ComplexKeysShardingAlgorithm 接口，重新 doSharding()方法。

/** * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】 * @description 自定义复合分库策略 * @date 2020/10/30 13:48 */public class MyDBComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm
   
     {    @Override    public Collection
    
      doSharding(Collection
     
       databaseNames, ComplexKeysShardingValue
      
        complexKeysShardingValue) {        // 得到每个分片健对应的值        Collection
       
         orderIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "order_id");        Collection
        
          userIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "user_id"); List
         
           shardingSuffix = new ArrayList<>(); // 对两个分片健同时取模的方式分库 for (Integer userId : userIdValues) { for (Integer orderId : orderIdValues) { String suffix = userId % 2 + "_" + orderId % 2; for (String databaseName : databaseNames) { if (databaseName.endsWith(suffix)) { shardingSuffix.add(databaseName); } } } } return shardingSuffix; } private Collection
          
            getShardingValue(ComplexKeysShardingValue
           
             shardingValues, final String key) { Collection
            
              valueSet = new ArrayList<>(); Map
             
              > columnNameAndShardingValuesMap = shardingValues.getColumnNameAndShardingValuesMap(); if (columnNameAndShardingValuesMap.containsKey(key)) { valueSet.addAll(columnNameAndShardingValuesMap.get(key)); } return valueSet; }}
             
            
           
          
         
        
       
      
     
    
   

Collection<String> 用法还是老样子，由于支持多分片健 ComplexKeysShardingValue 分片属性内用一个分片健为 key，分片健值为 value 的 map来存储分片键属性。

行表达式分片策略

行表达式分片策略（InlineShardingStrategy），在配置中使用 Groovy 表达式，提供对 SQL语句中的 = 和 IN 的分片操作支持，它只支持单分片健。

行表达式分片策略适用于做简单的分片算法，无需自定义分片算法，省去了繁琐的代码开发，是几种分片策略中最为简单的。

它的配置相当简洁，这种分片策略利用inline.algorithm-expression书写表达式。

比如：ds-$->{order_id % 2} 表示对 order_id 做取模计算，$ 是个通配符用来承接取模结果，最终计算出分库ds-0 ··· ds-n，整体来说比较简单。

# 行表达式分片键sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=order_id# 表达式算法sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds-$->{order_id % 2}

Hint分片策略

Hint分片策略（HintShardingStrategy）相比于上面几种分片策略稍有不同，这种分片策略无需配置分片健，分片健值也不再从 SQL中解析，而是由外部指定分片信息，让 SQL在指定的分库、分表中执行。ShardingSphere 通过 Hint API实现指定操作，实际上就是把分片规则tablerule 、databaserule由集中配置变成了个性化配置。

举个例子，如果我们希望订单表t_order用 user_id 做分片健进行分库分表，但是 t_order 表中却没有 user_id 这个字段，这时可以通过 Hint API 在外部手动指定分片健或分片库。

下边我们这边给一条无分片条件的SQL，看如何指定分片健让它路由到指定库表。

SELECT * FROM t_order;

使用 Hint分片策略同样需要自定义，实现 HintShardingAlgorithm 接口并重写 doSharding()方法。

/** * @author xinzhifu * @description hit分表算法 * @date 2020/11/2 12:06 */public class MyTableHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm
   
     {    @Override    public Collection
    
      doSharding(Collection
     
       tableNames, HintShardingValue
      
        hintShardingValue) {        Collection
       
         result = new ArrayList<>();        for (String tableName : tableNames) {            for (String shardingValue : hintShardingValue.getValues()) {                if (tableName.endsWith(String.valueOf(Long.valueOf(shardingValue) % tableNames.size()))) {                    result.add(tableName);                }            }        }        return result;    }}
       
      
     
    
   

自定义完算法只实现了一部分，还需要在调用 SQL 前通过 HintManager 指定分库、分表信息。由于每次添加的规则都放在 ThreadLocal 内，所以要先执行 clear() 清除掉上一次的规则，否则会报错；addDatabaseShardingValue 设置分库分片健键值，addTableShardingValue设置分表分片健键值。setMasterRouteOnly 读写分离强制读主库，避免造成主从复制导致的延迟。

// 清除掉上一次的规则，否则会报错HintManager.clear();// HintManager API 工具类实例HintManager hintManager = HintManager.getInstance();// 直接指定对应具体的数据库hintManager.addDatabaseShardingValue("ds",0);// 设置表的分片健hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 0);hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 1);hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 2);// 在读写分离数据库中，Hint 可以强制读主库hintManager.setMasterRouteOnly();

debug 调试看到，我们对 t_order 表设置分表分片健键值，可以在自定义的算法 HintShardingValue 参数中成功拿到。

properties 文件中配置无需再指定分片健，只需自定义的 Hint分片算法类路径即可。

# Hint分片算法spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.hint.algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.tableAlgorithm.MyTableHintShardingAlgorithm

接下来会对 Sharding-JDBC 的功能逐一实现，比如分布式事务、服务管理等，下一篇我们看看《分库分表如何自定义分布式自增主键ID》。

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