一、ShardingSphere-Proxy之分库分表算法

# 3、创建客户端连接库
schemaName: hmms

#1、连接mysql
dataSources:
  hmmsdatasources-0:
    url: jdbc:mysql://主机地址:端口号/hmms-0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
    username: root
    password: 密码
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
    minPoolSize: 1

  hmmsdatasources-1:
    url: jdbc:mysql://主机地址:端口号/hmms-1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
    username: root
    password: 密码
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
    minPoolSize: 1
    

# 2、分片规则
rules:
- !SHARDING
  tables:
    user:
      actualDataNodes: hmmsdatasources-${0..1}.user-${0..1}   
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: useid
          shardingAlgorithmName: use_MOD
      databaseStrategy:  #分库规则
          standard:
            shardingColumn: useid
            shardingAlgorithmName: use_MOD
      keyGenerateStrategy: 
        column: useid
        keyGeneratorName: snowflake
  shardingAlgorithms:
    use_MOD:
      type: MOD
      props:
        sharding-count: 2 
    use_HASH_MOD:
      type: HASH_MOD
      props:
        sharding-count: '2'
  keyGenerators: 
    snowflake: 
       type: SNOWFLAKE
       props: 
         worker-id: 123

1.取模算法

 shardingAlgorithms:  #分表算法
    use_MOD:  #取模算法
      type: MOD
      props:
        sharding-count: 2  #分表数据和分表的表达式必须是一致的

2.范围算法

  shardingAlgorithms:
    use_BOUNDARY_RANGE:
      type: BOUNDARY_RANGE
      props:
        sharding-ranges: 2,100  #多个节点是以逗号分割  [是根据分的表结合配置节点]

备注
分片键为：useid int类型，分表为3个表，

sharding-ranges: 2,100 是以2为节点，小于2的数据存到表0，2到99存到表1,100以上存到表3

3.容量算法

shardingAlgorithms:
	use_VOLUME_RANGE:
        type: VOLUME_RANGE
        props:
          range-lower: '20000000'  #最小值
          range-upper: '40000000'  #最大值
          # 分片的区间的数据的间隔
          sharding-volume: '20000000'

备注
最小值为2000万，也就是说表数据量小于等于2000万，最大数量为4000万，表与表的间隔为2000万，比如说分了两张表：

1-2000万       存到表0
2001万-4000万   存到表1

是根据分表的数量来定义最大值的
分了三张表，那最大值为6000万

3.HASH-CODE算法

如果分片键是字符串类型，需要这种算法分表

  shardingAlgorithms:
    use_HASH_MOD:
      type: HASH_MOD
      props:
        sharding-count: '2'  #分表数量，单引号必须要加

4.时间分表算法

shardingAlgorithms:
    use_AUTO_INTERVAL:
        type: AUTO_INTERVAL
        props:
          datetime-lower: '2020-01-01 23:59:59'
          datetime-upper: '2022-12-31 23:59:59'
          # 以1年度为单位进行划分
          sharding-seconds: '31536000'  
          # 以1个月为单位进行划分
          #sharding-seconds: '2678400'   
          # 以1天为单位进行划分
          #sharding-seconds: '86400'
 #设置的最大值必须和分多少表匹配才行，否者报错，找不到表

二、分布式ID（雪花算法）

SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的。

给大家举个例子吧，比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：

第一个部分，是 1 个 bit：0，这个是无意义的。

第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。

第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id，10001。

第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。

第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。

ShardingSphere-Proxy使用分布式ID

# 3、创建客户端连接库
schemaName: hmms

#1、连接mysql
dataSources:
  hmmsdatasources-0:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/hmms?serverTimezone=UTC&useSSL=false
    username: root
    password: 1QAZ2WSX3EDC
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
    minPoolSize: 1
    
# 2、分片规则
rules:
- !SHARDING
  tables:
    user:
      actualDataNodes: hmmsdatasources-0.user-${0..1}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: use_HASH_MOD
      keyGenerateStrategy: 
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
  shardingAlgorithms:
    use_MOD:
      type: MOD
      props:
        sharding-count: 2 
    use_HASH_MOD:
      type: HASH_MOD
      props:
        sharding-count: '2'
  keyGenerators: 
    snowflake: 
       type: SNOWFLAKE
       props: 
         worker-id: 123