文章浏览阅读4.6k次,点赞4次,收藏18次嗯。在处理巨大规模数据时分库分表策略变得至关关键。只是当单表数据量超出500万时分库分表成为首选。那么怎么实现数据库分片与路由呢？让我们深厚入了解ShardingSphere-JDBC的四种分片策略。

ShardingSphere的分片策略包括：standard、 complex、inline和hint。这些个策略能满足日常查询处理需求。

ShardingSphere-JDBC的应用场景

Apache ShardingSphere旨在在分布式场景下足够利用关系型数据库的计算和存储能力，而非实现全新鲜的关系型数据库。关系型数据库在当今依然占据巨巨大买卖场份额，是企业核心系统的基石。Apache ShardingSphere从5.x版本开头致力于可插拔架构，项目的功能组件能够灵活地以可插拔的方式进行 。目前， 数据分片读写分离、数据加密、影子库压测等功能，以及MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle等SQL与协议的支持，均通过插件的方式织入项目。

在Sharding-JDBC配置中，怎么灵活实现数据库和表的分片键？怎么在不中断服务的情况下新鲜增分片节点或调整分片算法？这些个问题需要深厚入搞懂Sharding-JDBC的配置和原理。

开发自定义的分片算法

ShardingSphere-JDBC给了很优良的可 性， 允许开发人员 自定义的算法和规则，以满足特殊场景下的需求。

public class MyShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm {
    @Override
    public String doSharding {
        for  {
            if  %  + "")) {
                return each;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException;
    }
}

开发自定义的数据源类型

ShardingSphere-JDBC还允许开发自定义的数据源类型，以支持不同类型的数据库或中间件。

ShardingSphere-JDBC的另一个可 性是 能用自定义的数据源 ，比方说Mybatis、Hibernate等。

ShardingSphere-JDBC支持Sharding、 Masterslave和Encrypt三种数据库中间件的治理功能，一边还给了分布式数据访问的解决方案，比方说数据分片、分布式事务等等。

通过以上内容，我们能看到ShardingSphere-JDBC在数据库分片与路由方面的有力巨大功能和可 性。希望这篇文章能够帮您更优良地了解ShardingSphere-JDBC，并在实际项目中应用它。

欢迎用实际体验验证观点。