怎么用ShardingSphere5.0.0-alpha实现mysql数据分表分片

# 怎么用ShardingSphere5.0.0-alpha实现MySQL数据分表分片

## 目录
1. [分库分表核心概念](#分库分表核心概念)
2. [ShardingSphere5.0-alpha架构解析](#shardingsphere50-alpha架构解析)
3. [环境准备与依赖配置](#环境准备与依赖配置)
4. [YAML配置详解](#yaml配置详解)
5. [四种分片策略实战](#四种分片策略实战)
6. [分布式事务整合](#分布式事务整合)
7. [读写分离配置](#读写分离配置)
8. [性能调优指南](#性能调优指南)
9. [常见问题排查](#常见问题排查)

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## 分库分表核心概念

### 1.1 垂直分片 vs 水平分片
| 类型       | 拆分维度       | 适用场景                  | 优缺点对比                 |
|------------|----------------|---------------------------|----------------------------|
| 垂直分片   | 按业务字段拆分 | 不同业务模块              | 减少IO竞争但无法解决单表过大问题 |
| 水平分片   | 按数据行拆分   | 单表数据量超过500万       | 解决数据膨胀但增加跨库查询复杂度 |

### 1.2 分片键选择原则
- **高离散度**：如用户ID、订单号等
- **不可变性**：避免修改分片键导致数据迁移
- **业务相关性**：常用查询条件应包含分片键

> 错误示例：选择"性别"作为分片键会导致数据倾斜

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## ShardingSphere5.0-alpha架构解析

### 2.1 新版核心改进
```plantuml
@startuml
component "ShardingSphere-JDBC" as jdbc
component "ShardingSphere-Proxy" as proxy
database MySQL1
database MySQL2

jdbc --> MySQL1 : 数据分片
jdbc --> MySQL2 
proxy --> jdbc : 协议适配
@enduml

2.2 执行流程

1. SQL解析 → 2. 查询优化 → 3. 路由定位 → 4. 结果归并

环境准备与依赖配置

3.1 Maven依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.0.0-alpha</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.zaxxer</groupId>
    <artifactId>HikariCP</artifactId>
    <version>4.0.3</version>
</dependency>

3.2 数据库准备

-- 创建逻辑表结构
CREATE TABLE t_order (
    order_id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id INT NOT NULL,
    status VARCHAR(50),
    create_time DATETIME
);

-- 实际分表执行
CREATE TABLE t_order_0 (/* 同结构 */);
CREATE TABLE t_order_1 (/* 同结构 */);

YAML配置详解

4.1 完整配置示例

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
        username: root
        password: 123456
      ds1:
        # 类似配置...
    
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1}
          database-strategy:
            standard:
              sharding-column: user_id
              precise-algorithm-class-name: com.example.UserIdHashModAlgorithm
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: order_id
              algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 2}

四种分片策略实战

5.1 标准分片策略

public class OrderDateRangeAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, 
                           RangeShardingValue<Date> shardingValue) {
        // 按日期范围路由到不同表
        DateRange range = shardingValue.getValueRange();
        // 实现逻辑...
    }
}

5.2 复合分片实战

complex:
  sharding-columns: user_id,order_date
  algorithm-class-name: com.example.ComplexShardingAlgorithm

分布式事务整合

6.1 Seata配置

# 开启柔性事务
spring.shardingsphere.props.seata.tx.enabled=true
seata.tx-service-group=my_test_tx_group

性能调优指南

7.1 连接池配置建议

常见问题排查

8.1 分片键缺失异常

ERROR ShardingSphere-SQL - No sharding column found in WHERE clause

解决方案： 1. 确保查询条件包含分片键 2. 配置allow.range.query.without.sharding.column=true

完整示例代码参见GitHub仓库：https://github.com/apache/shardingsphere-example “`

（注：此为精简版大纲，完整7250字文章需扩展每个章节的详细实现、原理分析、性能测试数据等内容。实际撰写时需要补充：具体算法实现代码、压力测试对比图表、SpringBoot集成示例、监控配置等模块。）