Ruoyi 框架使用 Sharding-JDBC 按照月份自动添加设备信息表的分表并存储数据

1. 概述

Sharding-JDBC 是一款基于 JDBC 的分库分表中间件。它是为了解决分布式数据库的数据分片问题而设计的，可以方便地实现数据的水平拆分和读写分离。在本文中，我们将介绍如何使用 Sharding-JDBC 按照月份自动添加设备信息表的分表并存储数据。

2. 环境准备

在开始使用 Sharding-JDBC 之前，我们需要准备好以下环境：

• JDK 1.8 或更高版本
• Maven 3.0 或更高版本
• MySQL 数据库

3. 添加 Sharding-JDBC 依赖

我们可以在 Maven 的 pom.xml 文件中添加 Sharding-JDBC 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>4.0.0-RC1</version>
</dependency>

4. 配置 Sharding-JDBC

在 Sharding-JDBC 中，我们需要配置数据源、分库分表规则、算法等信息。下面是一个示例配置文件：

spring:
  datasource:
    name: ds0
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: root
    password: root
  shardingsphere:
    sharding:
      tables:
        device_info:
          actualDataNodes: ds0.device_info_${0..11}
          tableStrategy:
            inline:
              shardingColumn: create_time
              algorithmExpression: device_info_${create_time.getMonth() % 12}
          keyGenerateStrategy:
            column: id
            type: SNOWFLAKE
      bindingTables:
        - device_info
      defaultDatabaseStrategy:
        inline:
          shardingColumn: create_time
          algorithmExpression: ds0
      defaultTableStrategy:
        none:

这个配置文件中，我们使用了一张名为 device_info 的表作为例子。其中，actualDataNodes 表示实际数据节点，这里我们使用了 12 个节点，每个节点代表一个月的数据。tableStrategy 表示表分片策略，这里我们使用了按月份分表的策略。keyGenerateStrategy 表示主键生成策略，这里我们使用了雪花算法。bindingTables 表示绑定表，如果多个表需要进行关联查询，则需要将它们绑定在一起。defaultDatabaseStrategy 表示默认的数据库分片策略，这里我们使用了按月份分库的策略。defaultTableStrategy 表示默认的表分片策略，这里我们使用了不分表的策略。

5. 使用 Sharding-JDBC 进行操作

在配置好 Sharding-JDBC 之后，我们就可以使用它来进行数据操作了。下面是一个示例代码：

@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;

public void save(DeviceInfo deviceInfo) {
    String sql = 'INSERT INTO device_info (id, name, create_time) VALUES (?, ?, ?)';
    Object[] params = new Object[]{deviceInfo.getId(), deviceInfo.getName(), deviceInfo.getCreateTime()};
    jdbcTemplate.update(sql, params);
}

public List<DeviceInfo> list() {
    String sql = 'SELECT * FROM device_info';
    return jdbcTemplate.query(sql, new BeanPropertyRowMapper<>(DeviceInfo.class));
}

在这个示例中，我们使用了 Spring 的 JdbcTemplate 来进行数据库操作。Sharding-JDBC 会自动将数据分配到相应的节点上，并执行相应的操作。

6. 总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Sharding-JDBC 按照月份自动添加设备信息表的分表并存储数据。通过使用 Sharding-JDBC，我们可以方便地实现数据的水平拆分和读写分离，提高数据库的性能和可扩展性。如果您需要进行数据库分片，建议您尝试使用 Sharding-JDBC。