1 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>${sharding.version}</version>
</dependency>

2 分库分表数选择

根据未来两年的业务量，估算两年的业务总量M，单表数据量不能超过N（需要看具体业务场景，字段少的可以适量多一些，可与架构师及部门经验丰富的同事探讨，最大不要超过1000W）;

总的分表数量K≥M/N，且K值向上取接近的最小2的次幂。

例如业务总量M=10亿，单表数量N≤700W，则M/N≈143，向上取最小的2次幂为：143＜2的8次方=256，故总的分表数量为256。

可将分表数设定的尽可能的小，一台服务器存放多个库，业务增长后，磁盘不足时，可将该服务器上的整个库的数据迁移到新的服务器。

如总的分表数量为1024，可分为32个库：db0~db31，每个库分32张表：tb0~tb31，共16台服务器：server0~server15。

具体划分如下：

• server0上有db0库和db16库
• server1上有db1库和db17库
• ……
• server15上有db15库和db31库

如果业务发展一段时间后出现磁盘不足，可在申请16台服务器：server16~server31

• server0上的db16库迁移至server16
• server1上的db17库迁移至server17
• ……
• server15上的db31库迁移至server31

迁移后磁盘释放50%空间

3 分片键（拆分键）选择

分片键的选择一定要具有明显的业务特征，具体表现为：

• 常用的已知的具体值，查询条件中要包含分片键，需要根据分片键确定在哪个库表，如果查询条件里没有分片键，将会遍历所有库表，这种情况是不允许的；
• 分片键分辨度较高，比较分散，不能选择分辨度不高的的字段作为分片键，容易造成数据分布不均匀；
• 分片键不能有偏移，比如分片键某个值不能远远大于其他值，这种情况也会造成数据分布不均匀；
• 大小写，如果分片键在某些表里不区分大小写，那么分片键要统一大写或小写后用于分片，因此其他条件要考虑统一大小写后的情况；

目前项目里使用的分片键为商家编码，并统一为大写，因为：

• 在查询分库分表数据时，商家编码是已知的，所以查询条件中包含商家编码；
• 商家编码较多，能够保证按照商家编码分片后数据基本是均匀分布的；
• 系统中不存在某个或某几个商家编码的数据量占据大部分的数据量；

4 分片算法

inline: Groovy的Inline表达式，可以支持SQL语句中的=和IN的操作，InlineShardingStrategy只支持单分片键；这种方式是最常用的，也是目前项目中在使用的。

其他分片策略参考：Sharding-JDBC分片策略

以32个库为例：Math.abs(库分片键.toUpperCase().hashCode()) % 32，将分片键商家编码统一大写后，取hashCode的绝对值，对32取模，32为分库数；

通用公式为：Math.abs(库分片键.toUpperCase().hashCode()) % 分库数

以每个库32张表为例：(Math.abs(表分片键.toUpperCase().hashCode()) % 1024).intdiv(32)，要保证分到某个库的数据，均匀分布到该库的每个表；

注意：此处不能直接用分库的公式，因为某个商家计算后分配到第i库，如果分表用同样的公式，则也只能落到第i表，导致一个库中只有一个表有数据。因此，需要先对一个较大的数取模，该较大的数为分库数*分表数，记为m，本例中=32*32=1024，将hash后的值分散到0-1023之间，在除以32，则最终结果被分配到0-31之间。

通用公式为：(Math.abs(表分片键.toUpperCase().hashCode()) % 分库数*分表数).intdiv(分库数)

5 全局（分布式）主键

分库分表，要求主键全局唯一，因为存在数据汇总的场景，如存放到ES、大数据等；因此不能使用数据库自增方式，需要一种全局唯一的主键生成方式；

1. 添加maven依赖

<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-self-id-generator</artifactId>
    <version>1.4.2</version>
</dependency>

2. 在@Configuration类中创建Bean对象

@Bean
public IdGenerator getIdGenerator() {
    return new CommonSelfIdGenerator();
}

3. 使用

@Autowired
private IdGenerator idGenerator;
@Test
public void generateId(){
    long id = idGenerator.generateId().longValue();
    ......
}

很多插件如sharding-jdbc, mybatis-plus提供了雪花算法生成器，目前常用的是这种方式，生产的id时间上基本是有序的，使用很方便。

6 查询条件没有分片键如何处理

不允许没有分片键的查库操作；

查询或更新库操作条件里必须有分片键，否则就需要将分库分表数据存放到ES或建立查询条件与分片键的中间表；

ES或分片键中间表是为个别场景如页面多条件查询，用户获取不到分片键时采取的折中方案，绝大多数场景是能获取到分片键的，如果获取不到则可认为分片键的选取是不合理的，需要根据实际场景调整分片键。