日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

什么是分表？

分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。

什么是分区？

分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。

环境

Springboot2.6.5 + druid1.2.8 + sharding-jdbc4.1.1

集成依赖

<dependency>
  <groupId>com.alibaba</groupId>
  <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>1.2.8</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
  <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>4.1.1</version>
</dependency>

配置文件

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      # 数据库名称 多个用逗号隔开
      names: demo0
      # 数据库配置
      demo0:
        url: jdbc:mysql://dev.risencn.com:3306/HNS_HZTPT_GZT_DEV?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&tinyInt1isBit=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
        username: HNS_HZTPT_GZT_DEV
        password: Hztptgzt@2022
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        initial-size: 6
        min-idle: 3
        maxActive: 20
        # 配置获取连接等待超时的时间
        maxWait: 60000
        # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
        # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
        minEvictableIdleTimeMillis: 300000
        #Oracle需要打开注释
        #validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
        testWhileIdle: true
        testOnBorrow: false
        testOnReturn: false
        # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小
        poolPreparedStatements: true
        maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
        # 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
        filters: stat,wall,slf4j
        # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
        connectionProperties: druid.stat.mergeSql\=true;druid.stat.slowSqlMillis\=5000
        wall:
          multi-statement-allow: true
    sharding:
      tables:
        # 表名
        core_account:
          # 数据节点
          actualDataNodes: demo0.core_account_$->{0..2}
          table-strategy:
            inline:
              # 字段名
              sharding-column: cract_uuid
              # 数据插入策略 Math.abs(id.hashCode())%x，x为要分库或分表的数量
              algorithm-expression: core_account_$->{Math.abs(cract_uuid.hashCode())%3}
    props:
      sql:
        # 是否显示sql
        show: true