此系列文章都是基于 Sharding-JDBC 4.x版本， 在写此文章时，正式发布的是 4.1.0版本，点此 4.x 官方文档。

一个应用如果业务高速增长，产生大量的数据，单数据库的性能可能难以满足业务快速增长的需求，此时就可以考虑采用分库来分担单个数据库的压力，提高系统的性能。

本篇基于 Spring Boot + Mybatis + Mybatis-Plus 集成 Sharding-JDBC 实现分库分表示例。

数据分片的实践主要有根据业务来分库，对大数量表进行分表，根据实际需要可以分库分表，也可以只分表不分库。

分库除了在拆分业务时各自使用独立的库，现在很多中小型的 SASS 系统，在租户数据隔离这块也有采用分库或分表的方式实现。

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Sharding-JDBC的读写分离：透明化读写分离所带来的影响，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用主从数据库集群，是 ShardingSphere 读写分离模块的主要设计目标。

本篇描述 Sharding-JDBC 读写分离的相关概念，一主多从，写主读从，强制读主等。基于 Spring Boot 集成 Sharding-JDBC 实现读写分离实践。

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**特别注意**：此篇内容是基于 Sharding Sphere 5.x 版本（即将发布）的描述，来自官方文档 内置算法。

原因是最初阅读 Sharding Sphere 官方文档时，直接看的是最新版本的文档，几乎全看完了才发现没有切换已发布的 4.x 版本的文档。

从该小节内容可以看出 5.x 相比 4.x 改动是挺大的，4.x 的分片算法需要用户自己实现，而 5.x 版本开始提供了内置分片算法。

本篇描述 Sharding-JDBC 的数据分片的多种配置方式，支持 Java API 配置，Yaml 配置，Spring Boot Starter 配置文件配置，Spring XML 命名空间配置。

Sharding-JDBC 的配置主要包含系统级属性配置 和 分片属性配置，分片算法策略配置，其它的还包括内置分布式序列算法，负载均衡算法，加密算法的配置。

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本篇描述 Sharding-JDBC 分片相关概念，了解相关概念有助于理解 Sharding-JDBC 的使用和配置方式，更好地在项目中应用，有问题时更容易的排查和定位。

Sharding-JDBC 相关概念包有：分片方式包括水平分片和垂直分片；分片算法包括常见的范围分片，取模分片，Hash分片，时间分片等；分表涉及到逻辑表，真实表，绑定表，广播表；基于 Spring Boot Starter 框架使用的行表达式。

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Sharding-JDBC 已经是一款非常流行、轻量级、易用的客户端侧的数据库中间件。更多认识 Sarding-JDBC 可参考 深度认识 Sharding-JDBC：做最轻量级的数据库中间层 。

Sharding-JDBC 最初是当当自研的数据库中间件，后在开源社区推广流行，后被推荐到 Apache 孵化更名为 Apache ShardingSphere。

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