- sharding-jdbc行分片策略默认不支持按分片键的范围查询
在开发时，对主键id做了 范围查询。结果遇到如下报错：
Error querying database. Cause: java.lang.IllegalStateException: Inline strategy cannot support range sharding.
原因：使用行分片策略
原先的sharding-jdbc的分片策略配置是：
sharding:
binding-tables: tableName
tables:
tableName:
actual-data-nodes: ds0.tableName_$->{0..1}
table-strategy:
inline:
sharding-column: id
algorithm-expression: tableName_$->{id % 2}
上面的配置，使用了主键id作为单分片键，行表达式的分片策略。该分片策略只支持 = 和 in 操作符，并不支持范围查询。如果你想要使用范围查询，你需要配置 开启标准策略。
解决方案：使用标准分片策略
对应配置：
sharding:
binding-tables: tableName
tables:
tableName:
table-strategy:
standard:#用于单分片键的标准分片场景
sharding-column: id #分片列名称
precise-algorithm-class-name: com.project.com.PreciseModuloAlgorithm
#精确分片算法类名称，用于=和IN。。该类需实现PreciseShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
range-algorithm-class-name: com.project.com.component.RangeModuloAlgorithm
#范围分片算法类名称，用于BETWEEN，可选。该类需实现RangeShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
问题具体可参考，官方github上的issues提问：https://github.com/apache/shardingsphere/issues/4180
其他配置可参考：https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/configuration/config-yaml/
对于具体的分片算法类，可参考官方github上的example：https://github.com/apache/shardingsphere-example
分片算法类 需要自己根据实际场景进行开发，这里贴出官方example里的实现类：
public final class PreciseModuloAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Integer> {
@Override
public String doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final PreciseShardingValue<Integer> shardingValue) {
for (String each : availableTargetNames) {
if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 10 + "")) {
return each;
}
}
throw new UnsupportedOperationException();
}
}
public final class RangeModuloAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Integer> {
@Override
public Collection<String> doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final RangeShardingValue<Integer> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
int minValue = shardingValue.getValueRange().hasLowerBound() ? shardingValue.getValueRange().lowerEndpoint() : Integer.MIN_VALUE;
int maxValue = shardingValue.getValueRange().hasUpperBound() ? shardingValue.getValueRange().upperEndpoint() : Integer.MAX_VALUE;
// 最大值减最小值，得到差
long range = BigInteger.valueOf(maxValue).subtract(BigInteger.valueOf(minValue)).longValue();
// 最小值得绝对值除10的余数
int begin = Math.abs(minValue) % 10;
// 超过9直接返回可用的表名，这里的9是，自己的分片策略值
// 假设我的分片策略是：对id除以10，取余数
if (range > 9) {
return availableTargetNames;
}
// 如果差在分片策略内的，就直接取余数，得到对应的表名
for (int i = begin; i <= range; i += 1) {
for (String each : availableTargetNames) {
if (each.endsWith(i + "")) {
result.add(each);
}
}
}
return result;
}
}
- sharding-jdbc 分片策略
分片策略
包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键 + 分片算法，也就是分片策略。目前提供5种分片策略。
- 标准分片策略
对应StandardShardingStrategy。提供对SQL语句中的=, >, <, >=, <=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片。RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND, >, <, >=, <=分片，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
对应ComplexShardingStrategy。复合分片策略。提供对SQL语句中的=, >, <, >=, <=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。
- 行表达式分片策略
对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持，只支持单分片键。对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: 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。