Springboot 学习 之 Shardingsphere 按照日期水平分表（一）

业务场景

在 报表 等 大数据量 且需要 按照日期显示 的业务场景下，按照 日期水平分表 是一个不错的选择

依赖

	<parent>
	    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
	    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
	    <version>2.7.17.RELEASE</version>
	    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
        <version>5.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.yaml</groupId>
        <artifactId>snakeyaml</artifactId>
        <version>1.33</version>
    </dependency>

配置

bootstrap.yml

spring:
  datasource:
    driver-class-name: org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriver
    url: jdbc:shardingsphere:classpath:sharding-jdbc-config.yml

sharding-jdbc-config.yml

# 模式配置
mode:
  type: Standalone      # 单机模式
  repository:
    type: JDBC          # 存储类型
props:
  sql-show: true        # 是否打印 SQL

# 数据源配置
dataSources:
  ds0: # 数据源名称
    dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    jdbcUrl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false   # 部分数据源属性为 url
    username: root
    password: rootpassword

# 规则配置
rules:
  - !SINGLE   # 单表规则
    tables:
      - "*.*"  # 所有表
  - !SHARDING # 分片标签
    tables:   # 表规则
      DASHBOARD_CUS_DATE:   # 逻辑表名称
        actualDataNodes: ds0.DASHBOARD_CUS_DATE_$->{20250101..20991231} # 官方建议 $->{} 写法，而非 ${}；起始位 20250101 对应的物理表必须存在，否则报 TABLE DON'T EXIST
        tableStrategy:      # 表策略
          standard:         # 标准分片策略
            shardingColumn: STATISTIC_DT  # 分片列
            shardingAlgorithmName: DASHBOARD_CUS_DATE_INTERVAL   # 分片算法名称
#        keyGenerateStrategy:  # 主键生成策略
#          column: ID  # 主键列
#          keyGeneratorName: snowflake   # 主键生成器名称
    defaultDataSource: ds0
    defaultDatabaseStrategy:
      none:
    defaultTableStrategy:
      none:
    shardingAlgorithms: # 分片算法
      DASHBOARD_CUS_DATE_INTERVAL:  # 分片算法名称，大小写不敏感
        type: INTERVAL  # 时间分片算法
        props:         # 分片算法属性
          datetime-pattern: 'yyyy-MM-dd'            # 时间格式
          datetime-lower: '2025-01-01'              # 起始时间
          datetime-upper: '2099-12-31'              # 结束时间
          datetime-interval-amount: 1               # 时间间隔长度
          datetime-interval-unit: 'DAYS'            # 时间间隔单位
          datetime-suffix-pattern: 'yyyyMMdd'       # 时间后缀格式

#    keyGenerators: # 主键生成器
#      snowflake:
#        type: SNOWFLAKE
#        props:
#          worker-id: 123

特别注意

• 水平分表时，如果未配置自动分表（autoTables 标签，从 5.3.0 开始支持），最好手动将涉及的物理表都创建好，否则很可能遇到 Table doesn't exist 错误
• 分片算法名称注意大小写，虽然原生的 shardingsphere-jdbc-core 大小写不敏感，但是你懂得…
• 分片规则可以优化，粗暴的匹配范围太大
• Shardingsphere 各个版本配置各有不同，告诫大家不要一味的去 “碰对的方案”

优劣

• 优：配置拆分，清晰明了，方便维护
• 劣：对于远程配置化项目比较麻烦

参考资料

1. ShardingSphere 中文官网
2. deepseek 搜索