ShardingSphere(二)分库分表

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.0.0-RC1</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
    <version>4.0.0-RC1</version>
  </dependency>

spring:
  shardingsphere:
    enabled: true
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        username: root
        password: 111111
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/datasource0?useUnicoe=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      ds1:
        username: root
        password: 111111
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/datasource1?useUnicoe=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    sharding:
      #分库
      default-database-strategy:
        inline:
          sharding-column: AGE
          algorithm-expression: ds$->{AGE % 2}
      #分表
      tables:
        user:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user$->{0..1}
		  #雪花算法生成ID
          key-generator:
            column: ID
            type: SNOWFLAKE  #UUID
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: ID
              algorithm-expression: user$->{ID % 2}
    props:
      query.with.cipher.column: true
      sql:
        show: true

shardingSphere分库分表实际上是将数据垂直切分库，再水平分表。通过shardingSphere中间件统一管理这些库和表，
见架构图，由于数据库连接和表存储都有瓶颈，当数据量达到500w以上时，我们就可以考虑使用分库分表，
来缓解查询的压力，缩短查询时间。分库，分表，还是分库分表都使用，需结合实际情况来判断。

常用的主键ID生成方案：
	mysql自增主键:分表分库会有ID冲突。
	UUID：太长，索引多占用空间
	雪花算法：
		优点:既可以保证唯一又可以排序，效率高，适合分布式场景下生成唯一ID。
		缺点：强依赖时间，如果时钟回拨，就会生成重复的ID。
	redis自增主键：效率高，适合分布式场景，但需要redis中间件生成。