ShardingSphere从软件层面对硬件资源进行管理，从而对数据库进行横向扩展，但同时也带来了一些问题。
可以直接使用一些原生支持分布式或动态扩展的数据库进行替代（对使用分库分表的选择必须要慎重）。

数据分片

垂直分片：按照业务的方式进行拆分；核心理念是专库专用（按照业务将数据表分散到不同的数据库中）

水平分片：横向拆分（通过某些规则将数据分散至多个库或表中）

概念

SQL

水平拆分示例：订单实体order对应表名为t_order，拆分为t_order_0至t_order_9共10张表

逻辑表：水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。示例中的t_order
真实表：在分片的数据库中真实存在的物理表。示例中的t_order_0到t_order_9
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。示例中的ds_0.t_order_0
绑定表：分片规则一致的主表和子表。如t_order和t_order_item都按照order_id分片，此两张表互为绑定表关系
（绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升）

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11); SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

t_order在FROM的最左侧，ShardingSphere将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计算将会只使用主表的策略，那么t_order_item表的分片计算将会使用t_order的条件
广播表：所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。适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景。例：字典表

分片

分片键

用于分片的数据库字段，是将数据库（表）水平拆分的关键字段；
SQL中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差；
除了单分片字段，ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片。

分片算法

通过分片算法将数据分片，支持通过=、>=、<=、>、<、BETWEEN和IN分片；
分片算法需要自行实现；
目前提供四种分片算法（由于算法实现与业务相关，并未内置分片算法，而是通过分片策略提炼各种场景，提供更高层级的抽象，由开发者自行实现）

精确分片算法

对应PreciseShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的=与IN进行分片的场景；
需配合StandardShardingStrategy使用
范围分片算法

对应RangeShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的BETWEEN AND、>、<、>=、<=进行分片的场景；
需配合StandardShardingStrategy使用
符合分片算法

对应ComplexKeysShardingAlgorithm，用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景，包含多个分片键的逻辑较复杂，需要开发者自行处理复杂度；
需配合ComplexShardingStrategy使用
Hint分片算法

对应HintShardingAlgorithm，用于处理使用Hint进行分片的场景；
需配合HintShardingStrategy使用

分片策略

包含分片键和分片算法，由于算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键+分片算法，即分片策略，分为5种：

标准分片策略
1. 对应StandardShardingStrategy。提供对SQL中的=、>、<、>=、<=、IN和BETWEEN AND的分片操作支持；
2. 只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法；
3. PreciseShardingAlgorithm必选，用于处理=和IN的分片
4. RangeShardingAlgorithm可选，用于处理>、<、>=、<=、BETWEEN AND
5. 如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理
复合分片策略
1. 对应ComplexShardingStrategy，提供对SQL语句中的=,>, <, >=, <=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持
2. 支持多分片键（直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，由开发者自行实现）
行表达式分片策略
1. 对应InlineShardingStrategy，使用Groovy表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持
2. 只支持单分片键
3. 可以通过简单的配置使用
  （例：t_user_$->{u_id % 8}表示t_user表根据u_id模8，而分成8张表，表名称为t_user_0到t_user_7）
Hint分片策略

对应HintShardingStrategy。通过Hint指定分片值而非从SQL中提取分片值的方式进行分片的策略
不分片策略

对应NoneShardingStrategy。不分片的策略

SQL Hint

对于分片字段为非SQL字段，而是其他外置条件的场景，可使用SQL Hint灵活的注入分片字段
SQL Hint支持通过Java API和SQL注释（待实现）两种方式使用

配置

分片规则

总入口，包含数据源配置、表配置、绑定表配置及读写分离配置等

数据源配置

真实数据源列表

表配置

逻辑表名称、数据节点与分表规则的配置

数据节点配置

配置逻辑表与真实表的映射关系。分为均匀分布与自定义分布两种方式

均匀分布：数据表在每个数据源内呈现均匀分布的态势
自定义分布：数据表呈现有特定规则的分布

## 均匀分布
db0├── t_order0 └── t_order1
db1├── t_order0 └── t_order1
#  数据节点配置：db0.t_order0, db0.t_order1, db1.t_order0, db1.t_order1
## 自定义分布
db0├── t_order0 └── t_order1
db1├── t_order2├── t_order3└── t_order4#  数据节点配置：db0.t_order0, db0.t_order1, db1.t_order2, db1.t_order3, db1.t_order4

分片策略配置

数据源分片策略：对应DatabaseShardingStrategy，配置数据被分配的目标数据源
表分片策略：对应TableShardingStrategy，配置数据被分配的目标表
（目标表存在于该数据的目标数据源内，故表分片策略依赖于数据源分片策略）

两种策略API完全相同

自增主键生成策略

客户端生成自增主键替换数据库原生的自增主键，做到分布式主键无重复

内核剖析

核心由SQL解析 => 执行器优化 => SQL路由 => SQL改写 => SQL执行 => 结果归并流程组成

SQL解析：分为词法解析和语法解析
先通过词法解析器将SQL拆分为一个个不可再分的单词。再使用语法解析器对SQL进行理解，并最终提炼出解析上下文
解析上下文包括表、选择项、排序项、分组项、聚合函数、分页信息、查询条件以及可能需要修改的占位符的标记
执行器优化：合并和优化分片条件，如OR等
SQL路由：根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由
SQL改写：将SQL改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL改写分为正确性改写和优化改写
SQL执行：多线程执行器异步执行
结果归并：将多个执行结果集归并以便于通过统一的JDBC接口输出
包括流式归并、内存归并和使用装饰者模式的追加归并

这里只是记录了典型的ShardingJDBC使用相关的配置，仅仅是对于了解ShardingJDBC如何使用的一个入门，更深入的配置及原理部分，可以直接参考官方文档

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