ShardingJdbc整合水平分库分表

配置信息：

server:
  port: 56081
  servlet:
    context-path: /sharding-jdbc-simple-demo
spring:
  application:
    name: sharding-jdbc-simple-demo
  http:
    encoding:
      enabled: true
      charset: utf-8
      force: true
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:
      #新增一个m2库
      names: m1,m2
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://rm-xxxxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/order_db_1?useUnicode=true
        username: root
        password: 123456
      m2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://rm-xxxxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/order_db_2?useUnicode=true
        username: root
        password: 123456
    sharding:
      tables:
        t_order:
          # 分库策略，以user_id为分片键，分片策略为user_id % 2 + 1，user_id为偶数操作m1数据源，否则操作m2。
          databaseStrategy:
            inline:
              shardingColumn: user_id
              algorithmExpression: m$->{user_id % 2 + 1}
          # 指定t_order表的数据分布情况，配置数据节点
          actualDataNodes: m$->{1..2}.t_order_$->{1..2}
          tableStrategy:
            inline:
              shardingColumn: order_id
              algorithmExpression: t_order_$->{order_id % 2 + 1}
          # 指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法
          keyGenerator:
            type: SNOWFLAKE
            column: order_id
    props:
      sql:
        show: true
mybatis:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
swagger:
  enable: true
logging:
  level:
    root: info
    org.springframework.web: info
    com.topcheer.dbsharding: debug
    druid.sql: debug

再mysql上建库建表:

Sharding-JDBC支持以下几种分片策略：
不管理分库还是分表，策略基本一样。
standard ：标准分片策略，对应StandardShardingStrategy。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的
分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和
RangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片。
RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置
RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。

complex：符合分片策略，对应ComplexShardingStrategy。复合分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和
BETWEEN AND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复
杂，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发
者实现，提供最大的灵活度。

inline ：行表达式分片策略，对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和
IN的分片操作支持，只支持单分片键。对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java
代码开发，如: t_user_$ ->{u_id % 8} 表示t_user表根据u_id模8，而分成8张表，表名称为 t_user_0 到t_user_7 。

hint ：Hint分片策略，对应HintShardingStrategy。通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。对于分片字段
非SQL决定，而由其他外置条件决定的场景，可使用SQL Hint灵活的注入分片字段。例：内部系统，按照员工
登录主键分库，而数据库中并无此字段。SQL Hint支持通过Java API和SQL注释(待实现)两种方式使用。

none ：不分片策略，对应NoneShardingStrategy。不分片的策略。
目前例子中都使用inline分片策略，若对其他分片策略细节若感兴趣，请查阅官方文档：
https://shardingsphere.apache.org

进行测试：

 @Test
    public void testInsertOrder(){
        for(int i=1;i<20;i++){
            orderDao.insertOrder(new BigDecimal(i),2L,"SUCCESS");
        }
    }

 当把user_id改成奇数的时候

    @Test
    public void testInsertOrder(){
        for(int i=1;i<20;i++){
            orderDao.insertOrder(new BigDecimal(i),3L,"SUCCESS");
        }
    }

 进行查询测试：

 @Test
    public void testSelectOrderbyIds(){
        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        ids.add(435548833548599296L);
        ids.add(435548901945114624L);

        List<Map> maps = orderDao.selectOrderbyIds(ids);
        System.out.println(maps);
    }

再没有ID的情况下，因为都是偶数，因为只会差条数据

 假如改成一奇一偶，则会查4条SQL