ShardingJDBC
ShardingJDBC是用来做客户端分库分表的产品，而ShardingProxy是用来做服务端分库分表的产品。
shardingjdbc的核心功能是数据分片和读写分离，通过ShardingJDBC，应用可以透明的使用JDBC访问已经分库分表、读写分离的多个数据源，而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。
核心概念
- 逻辑表：水平拆分的数据库的相同逻辑和数据结构表的总称
- 真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表。
- 数据节点：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成
- 绑定表：分片规则一致的主表和子表。
- 广播表：也叫公共表，指素有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中都完全一致。例如字典表。
- 分片键：用于分片的数据库字段，是将数据库(表)进行水平拆分的关键字段。SQL中若没有分片字段，将会执行全路由，性能会很差。
- 分片算法：通过分片算法将数据进行分片，支持通过=、BETWEEN和IN分片。分片算法需要由应用开发者自行实现，可实现的灵活度非常高。
- 分片策略：真正用于进行分片操作的是分片键+分片算法，也就是分片策略。在ShardingJDBC中一般采用基于Groovy表达式的inline分片策略，通过一个包含分片键的算法表达式来制定分片策略，如t_user_$->{u_id%8}标识根据u_id模8，分成8张表，表名称为t_user_0到t_user_7。
ShardingJDBC的分片算法
ShardingJDBC的整个实战完成后，可以看到，整个分库分表的核心就是在于配置的分片算法。我们的这些实战都是使用的inline分片算法，即提供一个分片键和一个分片表达式来制定分片算法。这种方式配置简单，功能灵活，是分库分表最佳的配置方式，并且对于绝大多数的分库分片场景来说，都已经非常好用了。但是，如果针对一些更为复杂的分片策略，例如多分片键、按范围分片等场景，inline分片算法就有点力不从心了。所以，我们还需要学习下ShardingSphere提供的其他几种分片策略。
ShardingSphere目前提供了一共五种分片策略：
- NoneShardingStrategy
不分片。这种严格来说不算是一种分片策略了。只是ShardingSphere也提供了这么一个配置。 - InlineShardingStrategy
最常用的分片方式
- 配置参数： inline.shardingColumn 分片键；inline.algorithmExpression 分片表达式
- 实现方式： 按照分片表达式来进行分片。
- StandardShardingStrategy
只支持单分片键的标准分片策略
- 配置参数：standard.sharding-column 分片键；standard.precise-algorithm-class-name 精确分片算法类名；standard.range-algorithm-class-name 范围分片算法类名
- 实现方式：
shardingColumn指定分片算法。
- preciseAlgorithmClassName 指向一个实现了io.shardingsphere.api.algorithm.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm接口的java类名，提供按照 = 或者 IN 逻辑的精确分片 示例：com.roy.shardingDemo.algorithm.MyPreciseShardingAlgorithm
- rangeAlgorithmClassName 指向一个实现了 io.shardingsphere.api.algorithm.sharding.standard.RangeShardingAlgorithm接口的java类名，提供按照Between 条件进行的范围分片。示例：com.roy.shardingDemo.algorithm.MyRangeShardingAlgorithm
- 说明：其中精确分片算法是必须提供的，而范围分片算法则是可选的。
- ComplexShardingStrategy
支持多分片键的复杂分片策略。
- 配置参数：complex.sharding-columns 分片键(多个); complex.algorithm-class-name 分片算法实现类。
- 实现方式：
shardingColumn指定多个分片列
- algorithmClassName指向一个实现了org.apache.shardingsphere.api.sharding.complex.ComplexKeysShardingAlgorithm接口的java类名。提供按照多个分片列进行综合分片的算法。示例：com.roy.shardingDemo.algorithm.MyComplexKeysShardingAlgorithm
- HintShardingStrategy
不需要分片键的强制分片策略。这个分片策略，简单来理解就是说，他的分片键不再跟SQL语句相关联，而是用程序另行指定。对于一些复杂的情况，例如select count(*) from (select userid from t_user where userid in (1,3,5,7,9)) 这样的SQL语句，就没法通过SQL语句来指定一个分片键。这个时候就可以通过程序，给他另行执行一个分片键，例如在按userid奇偶分片的策略下，可以指定1作为分片键，然后自行指定他的分片策略。
- 配置参数：hint.algorithm-class-name 分片算法实现类。
- 实现方式：
algorithmClassName指向一个实现了org.apache.shardingsphere.api.sharding.hint.HintShardingAlgorithm接口的java类名。 示例：com.roy.shardingDemo.algorithm.MyHintShardingAlgorithm。 在这个算法类中，同样是需要分片键的。而分片键的指定是通过HintManager.addDatabaseShardingValue方法(分库)和HintManager.addTableShardingValue(分表)来指定。 使用时要注意，这个分片键是线程隔离的，只在当前线程有效，所以通常建议使用之后立即关闭，或者用try资源方式打开。
而Hint分片策略并没有完全按照SQL解析树来构建分片策略，是绕开了SQL解析的，所有对某些比较复杂的语句，Hint分片策略性能有可能会比较好(情况太多了，无法一一分析)。
但是要注意，Hint强制路由在使用时有非常多的限制：
-- 不支持UNION
SELECT * FROM t_order1 UNION SELECT * FROM t_order2 INSERT INTO tbl_name (col1, col2, …) SELECT col1, col2, … FROM tbl_name WHERE col3 = ?
-- 不支持多层子查询
SELECT COUNT(*) FROM (SELECT * FROM t_order o WHERE o.id IN (SELECT id FROM t_order WHERE status = ?))
-- 不支持函数计算。ShardingSphere只能通过SQL字面提取用于分片的值
SELECT * FROM t_order WHERE to_date(create_time, 'yyyy-mm-dd') = '2019-01-01';
从这里也能看出，即便有了ShardingSphere框架，分库分表后对于SQL语句的支持依然是非常脆弱的。
