Sharding-Proxy自定义分片策略（按年分库，按月、日、小时、分表）

目录

版本说明

一、官方的说明

1.使用自定义分片算法

2.数据分片配置说明

二、正确的姿势

1.下载官方源码

2.配置启动sharding-proxy

3.代码、配置文件，结构说明

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版本说明

组件	版本	备注
Sharding-Proxy源码	4.1.1
Mysql	8.x

一、官方的说明

1.使用自定义分片算法

你会发现如下的说明不能帮你什么

当用户需要使用自定义的分片算法类时，无法再通过简单的inline表达式在yaml文件进行配置。可通过以下方式配置使用自定义分片算法。

1. 实现ShardingAlgorithm接口定义的算法实现类。
2. 将上述java文件打包成jar包。
3. 将上述jar包拷贝至ShardingProxy解压后的conf/lib目录下。
4. 将上述自定义算法实现类的java文件引用配置在yaml文件里tableRule的algorithmClassName属性上，具体可参考配置规则。

2.数据分片配置说明

如下内容可能会有用一点，来源于：sharding-Jdbc配置说明   注意：仅我下面贴出来的有用，毕竟不是一个组件有些配置是不一样的。

dataSources: #数据源配置，可配置多个data_source_name
  : # `!!`表示实例化该类
    driverClassName: #数据库驱动类名
    url: #数据库url连接
    username: #数据库用户名
    password: #数据库密码
    # ... 数据库连接池的其它属性

shardingRule:
  tables: #数据分片规则配置，可配置多个logic_table_name
    : #逻辑表名称
      actualDataNodes: #由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持inline表达式。缺省表示使用已知数据源与逻辑表名称生成数据节点，用于广播表（即每个库中都需要一个同样的表用于关联查询，多为字典表）或只分库不分表且所有库的表结构完全一致的情况

      databaseStrategy: #分库策略，缺省表示使用默认分库策略，以下的分片策略只能选其一
        standard: #用于单分片键的标准分片场景
          shardingColumn: #分片列名称
          preciseAlgorithmClassName: #精确分片算法类名称，用于=和IN。。该类需实现PreciseShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
          rangeAlgorithmClassName: #范围分片算法类名称，用于BETWEEN，可选。。该类需实现RangeShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
        complex: #用于多分片键的复合分片场景
          shardingColumns: #分片列名称，多个列以逗号分隔
          algorithmClassName: #复合分片算法类名称。该类需实现ComplexKeysShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
        inline: #行表达式分片策略
          shardingColumn: #分片列名称
          algorithmInlineExpression: #分片算法行表达式，需符合groovy语法
        hint: #Hint分片策略
          algorithmClassName: #Hint分片算法类名称。该类需实现HintShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
        none: #不分片
      tableStrategy: #分表策略，同分库策略
      keyGenerator:
        column: #自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器
        type: #自增列值生成器类型，缺省表示使用默认自增列值生成器。可使用用户自定义的列值生成器或选择内置类型：SNOWFLAKE/UUID
        props: #属性配置, 注意：使用SNOWFLAKE算法，需要配置worker.id与max.tolerate.time.difference.milliseconds属性。若使用此算法生成值作分片值，建议配置max.vibration.offset属性
          : 属性名称

  bindingTables: #绑定表规则列表
    - 
    - 
    - 
  broadcastTables: #广播表规则列表
    - table_name1
    - table_name2
    - table_name_x

  defaultDataSourceName: #未配置分片规则的表将通过默认数据源定位  
  defaultDatabaseStrategy: #默认数据库分片策略，同分库策略
  defaultTableStrategy: #默认表分片策略，同分库策略
  defaultKeyGenerator: #默认的主键生成算法 如果没有设置,默认为SNOWFLAKE算法
    type: #默认自增列值生成器类型，缺省将使用org.apache.shardingsphere.core.keygen.generator.impl.SnowflakeKeyGenerator。可使用用户自定义的列值生成器或选择内置类型：SNOWFLAKE/UUID
    props:
      : #自增列值生成器属性配置, 比如SNOWFLAKE算法的worker.id与max.tolerate.time.difference.milliseconds

  masterSlaveRules: #读写分离规则，详见读写分离部分
    : #数据源名称，需要与真实数据源匹配，可配置多个data_source_name
      masterDataSourceName: #详见读写分离部分
      slaveDataSourceNames: #详见读写分离部分
      loadBalanceAlgorithmType: #详见读写分离部分
      props: #读写分离负载算法的属性配置
        : #属性值

二、正确的姿势

1.下载官方源码

这个不用在说明了，没找到请到我的其他文章中发现有惊喜。

2.配置启动sharding-proxy

这个也不在叙述，没啥有营养的价值，我以实现如下代码，按照预期进行入库操作，步骤如下，请跟着我，别掉队

数据库配置，如下代码连接sharding-proxy代理在Navicat MySQL中运行，不会操作的也请看看其他文章

drop table IF EXISTS t_order; CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_order (order_id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_id INT NOT NULL, create_time TIMESTAMP NOT NUll ,status VARCHAR(50), PRIMARY KEY (order_id));

预期操作

#2020 入demo2020库 INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-01-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-02-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-03-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-04-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-05-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2020, ‘init’,’2020-06-01 12:01:12′); #2021 入demo2021库 INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-07-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-08-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-09-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-10-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-11-01 12:01:12′); INSERT INTO t_order (user_id, status,create_time) VALUES (2021, ‘init’,’2021-12-01 12:01:12′);

#检查插入数据，本次操作有且只能有12条记录，并去真实库，真实表中进行数据检验，也就是33080实例中的demo2020库和demo2021库 select * from t_order;

3.代码、配置文件，结构说明

先贴个代码实际操作点，注意，注释是我自己加的

程序入口点

策略配置

代码结构说明

分片配置文件

schemaName: sharding_db

dataSources:
  ds_2020:
    url: jdbc:mysql://192.168.32.132:33080/demo_2020
    username: root
    password: 12345678
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
  ds_2021:
    url: jdbc:mysql://192.168.32.132:33080/demo_2021
    username: root
    password: 12345678
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50

shardingRule:
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds_${2020..2021}.t_order_${1..12}
      databaseStrategy:
        standard:
          shardingColumn: create_time
          preciseAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.shardingproxy.rules.NxhzShardingDataBaseTimeByStringAlgorithm
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: create_time
          preciseAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.shardingproxy.rules.NxhzShardingTableTimeByStringAlgorithm

  bindingTables:
    - t_order
#  defaultDatabaseStrategy:
#    standard:
#      shardingColumn: create_time
#      preciseAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.shardingproxy.NxhzShardingDataBaseTimeAlgorithm
#  defaultTableStrategy:
#    standard:
#      shardingColumn: create_time
#      preciseAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.shardingproxy.NxhzShardingTableTimeAlgorithm

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