1.ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源
2.Springboot系列：整合Shardingjdbc实现分表、含项目实践！
3.Sharding-Jdbc与MyCat区别
4.给ShardingSphere提了个PR
5.手把手教你如何扩展（破解）mybatisplus 的 sql 生成 | 京东云技术团队

ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源

       实现Mybatis与多数据源结合的步骤如下：

       首先，确保项目依赖正确，这与单数据源项目的依赖设置一致。

       接着，linux read源码配置Mybatis使用数据源的方式。这里采用注解方法，相关的类包括：注解类、枚举类、连接池配置信息类、用于存储数据源变量的ThreadLocal类，以及继承自AbstractRoutingDataSource的切面类和DruidConfig配置类。

       在application配置文件中，定义数据源配置信息。

       编写测试类，包含Mapper接口和对应的Mapper XML文件。在测试类中，执行不同方法，如list和listSharding。观察结果，list方法直接查询order_info表，rtspserver源码而listSharding则从分表中获取数据，这验证了分表策略的正确实现。

       整合Mybatis与多数据源的流程适用于实际场景，尤其在使用Mybatis的项目中常见。同时，Mybatisplus的整合也是常见的需求。后续文章将深入探索更多相关整合技术，希望能为读者提供帮助。

       项目代码可以参考地址：gitee.com/shen-chuhao/w...

Springboot系列：整合Shardingjdbc实现分表、含项目实践！

       使用分库分表的目的在于提高数据库的性能，尤其是在数据量较大的情况下。《阿里开发手册嵩山版》中提到，当数据量达到w~w的查询时，查询速度会变慢，此时便需要考虑分库和分表。分库分表有两种方式：垂直分片和水平分片。垂直分片是指将一个大表拆分成多个小表，例如将大订单表拆分为多个表；而水平分片则是将同一张表按照特定规则拆分成多个相同的表，常见的是按照时间或者ID取余进行拆分。ShardingSphere是metro源码较为知名的分库分表工具，适用于多种应用场景，包括Java同构、异构语言、云原生等。

       Apache ShardingSphere由JDBC、Proxy和Sidecar（规划中）组成，它们可以独立部署，也可以混合部署。该工具提供基于数据库作为存储节点的增量功能，适用于多种应用场景。

       在实战中，首先需要创建SpringBoot项目，并引入所需的依赖。整合MyBatis和ShardingJDBC，创建表时，按照需求将表按照水平方式进行拆分，如创建4个表，分别为order_info_0、order_info_1、order_info_2和order_info_3。

       接下来，NBASE源码需要创建Entity、Mapper和Mapper.xml等文件，并在application.yaml中配置ShardingJDBC。编写测试类和测试方法，包含插入、删除、修改、查询所有数据和分页查询等功能。插入条数据时，会自动生成雪花ID并根据ID进行取余插入不同的表；删除数据时，会使用ID进行取余后路由到相应表进行删除；修改数据、查询单个数据和分页查询等功能也遵循类似规则。分页查询时，ShardingJDBC会先将每个表执行一次查询，再进行排序和归并，确保查询结果的正确性。

       在处理过程中可能会遇到一些问题，如ClassNotFoundException：com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource，这可能是因为依赖未正确导入。解决方法是检查依赖是否完整，并确保其版本兼容。pudnide源码在运行项目时，如果遇到Failed to determine a suitable driver class问题，可以通过添加yaml配置来解决。

       在实战中，通过ShardingJDBC可以实现高效的分库分表操作，提升数据库的查询性能。后续章节将探讨如何解决排序问题，以及可能的替代方案，如禁止跳表或者结合ES实现搜索引擎处理。

Sharding-Jdbc与MyCat区别

       ä¸Šä¸€ç¯‡ <<< Sharding-Jdbc的分片算法及分表分库

        下一篇 >>> Mybatis的整体执行原理图解

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给ShardingSphere提了个PR

       我一直以来都是个程序员，但直到最近，我还没有为开源社区贡献过任何代码。这主要因为我习惯于埋头苦干，解决问题时，只会修改代码，而从没想过要贡献给开源项目。最近，我在使用MyBatis与ShardingSphere时遇到了一个小问题，这促使我决定给开源社区做点贡献。

       问题出在使用了OffsetDateTime这种时间类型时，会触发类型转换异常。通过查看源码，我发现这是由于ShardingSphere在处理某些时间类型时存在遗漏。最终问题指向了时间类型转换的异常处理逻辑。

       在代码中，我发现ShardingSphere在处理时间类型转换时，只判断了几个类型，而忽略了OffsetDateTime。因此，当尝试将时间转换为Timestamp时，就出现了错误。经过分析，我发现代码中确实存在一个处理时间类型的逻辑缺失。

       我意识到问题并不复杂，只需在代码中添加判断逻辑即可解决。我尝试了多种方法，包括引入额外的包，如MyBatis的JSR规范，它为时间类型提供了自定义的TypeHandler。此外，我还可以选择单独处理该类型，但这需要更多的工作。

       最终，我决定向ShardingSphere项目的官方提交PR。由于项目不是我自己的，我首先Fork了项目，然后克隆代码，并执行了提交代码的命令。提交代码后，我将PR提交到了项目页面。然而，提交过程中遇到了一些挑战，比如IDEA提示不要使用星号引用类名，以及格式化错误。我修改了这些问题，并得到了项目维护者的反馈。

       项目维护者对我的代码提出了一些改进建议，比如建议使用java.time.temporal.TemporalAccessor接口来判断时间类型。考虑到时间类型种类繁多，使用接口确实有助于代码的可维护性。虽然这增加了代码的复杂性，但考虑到时间类型的多样性，这样的抽象是有必要的。

       总的来说，虽然过程并不如我预期的那么简单，但我很高兴能为开源社区贡献一点力量。虽然解决的问题看起来微不足道，但对于依赖ShardingSphere的开发者来说，它可能是一个重要的修复。通过这次经历，我深刻体会到开源社区的重要性，以及每个贡献者在推动技术进步中的角色。

手把手教你如何扩展（破解）mybatisplus 的 sql 生成 | 京东云技术团队

       在使用mybatisplus时，我们能够享受到它提供的强大代码生成能力，使得CRUD方法如插入、更新、删除、查询等的实现变得简单快捷。其BaseMapper类中预设了这些常用操作，我们只需继承这个类，便能自动拥有这些功能。

       然而，在实际业务中，我们常常会遇到需要执行一些通用SQL的情况，例如，对于项目中所有表或特定表需要执行的特定查询。这时，如果选择在每个Mapper中重复定义相同或类似的SQL，无疑将大大增加代码量和维护成本。因此，借助mybatisplus的成熟框架，我们可以通过定义一个SQL注入器和基础Mapper来实现通用SQL的扩展。

       以一个需求为例，假设需要实现一个SelectByErp查询，可以遵循以下步骤来实现：

       定义一个名为GyhSqlInjector的SQL注入器，添加SelectByErp对象。

       定义基础MapperGyhBaseMapper，并添加selectByErp方法。

       将需要使用selectByErp方法的表继承GyhBaseMapper，这样这些表将自动拥有selectByErp查询方法，程序启动后会自动为这些表生成相应的SQL。

       同样，如果希望在mybatisplus中扩展或编辑已有SQL，比如在分库分表系统中使用updateById操作时，为避免在多张表上执行，造成资源浪费，可以按照以下步骤进行改造：

       定义一个UpdateByIdWithSharding类，继承UpdateById类。

       定义一个SQL注入器GyhSqlInjector，添加UpdateByIdWithSharding对象。

       定义基础MapperGyhBaseMapper，并添加新的selectById方法。

       将参与分表的表定义为继承GyhBaseMapper，使用其updateById方法时，系统会自动增加分库分表判断，确保准确命中目标表，减少不必要的资源浪费。

       通过上述方法，我们能够灵活地扩展mybatisplus框架，根据业务需求实现通用SQL的定制和优化。这样的改造不仅提高了代码的复用性和可维护性，同时也提升了系统的效率和性能。