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前言

在现代化微服务架构中，随着数据量的不断增长，单一数据库已难以满足高可用性、扩展性和性能要求。ShardingSphere 提供了分库分表的能力，帮助我们轻松实现水平拆分。本文将介绍如何在 Spring Boot 项目中，结合 MyBatis 和 Druid，实现分库分表的功能。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、引入依赖

在父项目中引入shardingsphere-jdbc依赖

 dependencies {...implementation 'com.alibaba:druid-spring-boot-3-starter:1.2.24'implementation 'com.mysql:mysql-connector-j:9.2.0'implementation 'org.apache.shardingsphere:shardingsphere-jdbc:5.5.2'}

二、创建一个light-db_1备用数据库

创建一个light-db_1作为分库，表结构和light-db一模一样

三、配置文件 application-dev.yml

上篇文章介绍使用mybatis+druid的时候是直接在datasource下配置了数据库连接参数，这里我们将数据库配置文件放在单独的shardingsphere-config.yml专门进行分库分表的配置

spring:datasource:url: jdbc:shardingsphere:classpath:shardingsphere-config.ymldriver-class-name: org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriverdruid:initial-size: 5min-idle: 10max-active: 20validation-query: SELECT 1filters: stat,slf4j# 统计 SQL 执行情况stat:merge-sql: truelog-slow-sql: trueslow-sql-millis: 5000web-stat-filter:#不统计这些请求数据exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"#访问监控网页的登录用户名和密码stat-view-servlet:enabled: trueurl-pattern: /druid/*login-username: light-druidlogin-password: light-druid# MyBatis
mybatis:# 搜索指定包别名type-aliases-package: com.light.**.entity# 配置mapper的扫描，找到所有的mapper.xml映射文件mapper-locations: classpath*:mapper/**/*Mapper.xml# 加载全局的配置文件configLocation: classpath:mybatis-config.xmllogging:level:org.mybatis: debugcom.light.generator.mapper: debug

四、创建shardingsphere-config.yml

在该配置文件中配置分库分表，配置参数参考注释，完整的配置示例请参考官网ShardingSphere-JDBC配置说明

# ShardingSphere 配置模式，配置为 Standalone（独立模式）
mode:type: Standalonerepository:type: JDBC # 使用 JDBC 作为注册中心，支持通过数据库持久化配置# 配置多个数据源 ds_0 和 ds_1
dataSources:# 数据源 ds_0 配置ds_0:dataSourceClassName: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource  # 使用 Druid 数据源连接池driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver  # MySQL 驱动类url: jdbc:mysql://localhost:3306/light-db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false# 数据库连接 URL，配置了字符编码、时区、是否使用 SSLusername: root  # 数据库用户名password: 123456  # 数据库密码# 数据源 ds_1 配置ds_1:dataSourceClassName: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource  # 使用 Druid 数据源连接池driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver  # MySQL 驱动类url: jdbc:mysql://localhost:3306/light-db_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false# 数据库连接 URL，配置了字符编码、时区、是否使用 SSLusername: root  # 数据库用户名password: 123456  # 数据库密码# ShardingSphere 的分片规则
rules:- !SHARDING  # 启用分片规则tables:t_user:# 配置 t_user 表的分片规则actualDataNodes: ds_${0..1}.t_user  # 定义表的实际数据节点，ds_0 和 ds_1 分别表示两个数据源databaseStrategy:standard:# 配置数据库的分片策略shardingColumn: id  # 使用 id 列作为分片字段shardingAlgorithmName: database_inline  # 使用 INLINE 算法进行分片keyGenerateStrategy:# 配置主键生成策略column: id  # 主键列为 idkeyGeneratorName: snowflake  # 使用 Snowflake 算法生成主键# 配置分库算法shardingAlgorithms:database_inline:type: INLINE  # 使用 INLINE 算法props:algorithm-expression: ds_${id % 2}  # 分库算法，根据 id 字段的值做取余运算，分配到 ds_0 或 ds_1 数据源# 配置主键生成算法keyGenerators:snowflake:type: SNOWFLAKE  # 使用 Snowflake 算法生成全局唯一的 IDprops:worker-id: 123  # 配置 Snowflake 算法的工作机器 ID，用于生成唯一的 ID# 配置一些全局属性
props:sql-show: true  # 是否显示 SQL 执行日志，设置为 true 时会在日志中输出 SQL

完整项目结构

五、测试

在此通过insertUser和getUserList进行测试,具体测试代码请参考我的前章节内容 八.springboot集成mybatis+druid数据库连接池

• 测试新增用户
  
• 测试查询
  
  此时查看2个数据库中就能看到刚刚测试添加的数据了

总结

在这篇实践中，我们使用了 ShardingSphere 配合 MyBatis 和 Druid 实现了分库分表的功能。通过配置,我们定义了分库分表策略、数据源。结合 MyBatis，我们可以在服务层进行 CRUD 操作，轻松管理数据。

这种方式不仅提高了数据库的性能，还确保了数据的可扩展性，适用于大规模系统的构建。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言。

ShardingSphere还有很多其他功能，比如数据加密、影子库、数据脱敏、读写分离等，具体说明请参考ShardingSphere官网介绍