当数据量比较大（我们没有接触过）时，我们会考虑分库分表的策略。 当然，分库分表分为多种策略：
拆分数据库，实现数据分离（多租户设计）。
水平拆分表：类似于数据分片。
垂直拆分表：一些不常用的字段放在另一个表中，我们通过主键进行关联，这在上一篇文章中也提到过 MySQL表设计规范
在去年疫情发生时，其实shigen我研究了这个，但当时使用了它apache-shardingsphere，使用官方资源包，需要各种安装和配置：
最近发现它实际上可以与springboot我研究了它，发现它非常有用。
官方配置文档在这里，如果需要详细步骤，可以到官网查看案例和说明。
首先，我们创建两个数据库，每个数据库有两个表：
对应关系是这样的：
在shigen以前创建的数据库和数据表的名称如下所示：
demo-ds-0user_1，发现配置有问题，直接爆了。
最后，将其更改为不下划线是正常的。
一切准备就绪后，让我们开始今天的案例。
当然，这是对MySQL驱动程序的核心依赖mybatis-plus这里也需要它。
我们用魔法来生成相应的controllerservicedao
这里我就直接粘贴我的配置，更多配置可以参考官网。
实际上，它看起来很有趣：
使用 druid 作为数据库连接池工具，它自带了一个可以监控我们 SQL 的后端
我们表格的拆分是基于用户的id，如果 id 是偶数，则放在 user0 中，odd 放在 user1 中
数据库根据用户进行拆分年龄，其中年龄为偶数，放在 DS0 中，反之亦然
打印详细的 SQL 执行语句。
就是这样，事实上，它帮助我们简化了复杂的配置。 现在，让我们编写一个测试测试。
我已经测试了 1-99。看看运行的结果：
我们再看一下数据库：
这是非常意料之中的，ds0 中的年龄是奇数，user0 中的 id 是偶数;表明我们的测试进行得很顺利。
其实还是那句话，具体场景的具体分析，没有这么大的数据量，库表的分片是一个复杂且完全不必要的设计。 也希望能提供技术选型和参考。
绝对sharding-jdbc它还支持读写分离，恰到好处shigen还有一篇关于springboot+mybtais-plus中读写分离实现的文章，敬请期待下一篇文章！
作者： shigen01
友情链接： juejincn/post/7307838693146525730