分片算法

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2023-12-01

自动分片算法

取模分片算法

类型:MOD

可配置属性:

属性名称数据类型说明
sharding-countint分片数量

哈希取模分片算法

类型:HASH_MOD

可配置属性:

属性名称数据类型说明
sharding-countint分片数量

基于分片容量的范围分片算法

类型:VOLUME_RANGE

可配置属性:

属性名称数据类型说明
range-lowerlong范围下界,超过边界的数据会报错
range-upperlong范围上界,超过边界的数据会报错
sharding-volumelong分片容量

基于分片边界的范围分片算法

类型:BOUNDARY_RANGE

可配置属性:

属性名称数据类型说明
sharding-rangesString分片的范围边界,多个范围边界以逗号分隔

自动时间段分片算法

类型:AUTO_INTERVAL

可配置属性:

属性名称数据类型说明
datetime-lowerString分片的起始时间范围,时间戳格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss
datetime-upperString分片的结束时间范围,时间戳格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss
sharding-secondslong单一分片所能承载的最大时间,单位:秒

标准分片算法

Apache ShardingSphere 内置的标准分片算法实现类包括:

行表达式分片算法

使用 Groovy 的表达式,提供对 SQL 语句中的 =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_0t_user_7。 详情请参见行表达式

类型:INLINE

可配置属性:

属性名称数据类型说明默认值
algorithm-expressionString分片算法的行表达式-
allow-range-query-with-inline-sharding (?)boolean是否允许范围查询。注意:范围查询会无视分片策略,进行全路由false

时间范围分片算法

类型:INTERVAL

可配置属性:

属性名称数据类型说明默认值
datetime-patternString分片键的时间戳格式,必须遵循 Java DateTimeFormatter 的格式。例如:yyyy-MM-dd HH:mm:ss-
datetime-lowerString时间分片下界值,格式与 datetime-pattern 定义的时间戳格式一致-
datetime-upper (?)String时间分片上界值,格式与 datetime-pattern 定义的时间戳格式一致当前时间
sharding-suffix-patternString分片数据源或真实表的后缀格式,必须遵循 Java DateTimeFormatter 的格式,必须和 datetime-interval-unit 保持一致。例如:yyyyMM-
datetime-interval-amount (?)int分片键时间间隔,超过该时间间隔将进入下一分片1
datetime-interval-unit (?)String分片键时间间隔单位,必须遵循 Java ChronoUnit 的枚举值。例如:MONTHSDAYS

复合分片算法

复合行表达式分片算法

详情请参见行表达式

类型:COMPLEX_INLINE

属性名称数据类型说明默认值
sharding-columns (?)String分片列名称,多个列用逗号分隔。如不配置无法则不能校验-
algorithm-expressionString分片算法的行表达式-
allow-range-query-with-inline-sharding (?)boolean是否允许范围查询。注意:范围查询会无视分片策略,进行全路由false

Hint 分片算法

Hint 行表达式分片算法

详情请参见行表达式

类型:HINT_INLINE

属性名称数据类型说明默认值
algorithm-expression (?)String分片算法的行表达式${value}

自定义类分片算法

通过配置分片策略类型和算法类名,实现自定义扩展。

类型:CLASS_BASED

可配置属性:

属性名称数据类型说明
strategyString分片策略类型,支持STANDARD、COMPLEX或HINT(不区分大小写)
algorithmClassNameString分片算法全限定名