shardingjdbc 分页原理
shardingjdbc多数据源切换实现的原理
shardingjdbc多数据源切换实现的原理
Sharding-JDBC 是一款开源的分布式数据库中间件，其主要功
能是将 SQL 语句按照指定的规则分片（Sharding）到不同的数据库进行执行，从而实现数据的分布式存储和查询。
在使用Sharding-JDBC 进行多数据源切换时，其原理如下：
1. 首先在配置文件中配置多个数据源，每个数据源对应一个数据库。
2. 在代码中通过配置的数据源名称，使用 Sharding-JDBC 提供的 `DataSource` 获取对应的数据源。
3. 当需要切换数据源时，可以通过使用 `ShardingContext` 的
`changeDataSource` 方法来切换到指定的数据源。
4. 切换数据源后，再执行 SQL 语句，Sharding-JDBC 会根据
事先配置的分片规则，将SQL 语句分发到对应的数据库执行。
5. 执行完 SQL 后，可以通过 `ShardingContext` 的
`getDataSource` 方法获取当前使用的数据源。
总结来说，Sharding-JDBC 多数据源切换的实现原理是通过配
置多个数据源，并在代码中使用 Sharding-JDBC 提供的
`DataSource` 获取指定的数据源，然后通过 `ShardingContext`
的方法切换数据源，最后根据分片规则将 SQL 语句分发到对
应的数据库执行。
sharding 分片算法类型
sharding 分片算法类型Sharding分片算法类型在分布式系统中，数据的分片是一种常见的方式，用于将数据分散存储在多个节点上，从而提高系统的扩展性和性能。
Sharding分片算法是一种将数据分散存储的策略，可以根据不同的需求和场景选择不同的分片算法类型。
本文将介绍几种常见的Sharding分片算法类型，并对其原理和适用场景进行详细说明。
一、基于哈希的分片算法基于哈希的分片算法是将数据的关键属性进行哈希运算，然后根据哈希值将数据分配到不同的分片中。
这种算法具有简单、均衡的特点，可以保证数据的分布较为均匀。
同时，由于哈希的无序性，这种算法可以有效地解决数据热点问题。
然而，由于哈希算法的不可逆性，当需要进行范围查询或排序时，这种算法可能无法满足需求。
二、基于区间的分片算法基于区间的分片算法是将数据的值域划分为若干个连续的区间，然后根据数据的属性值判断其所属的区间，并将数据分配到相应的分片中。
这种算法可以满足范围查询和排序的需求，但在数据分布不均衡的情况下可能导致某些分片的负载过重或数据倾斜的问题。
三、基于一致性哈希的分片算法基于一致性哈希的分片算法是将数据和节点都映射到一个环上，然后根据数据的哈希值在环上选择最近的节点进行存储。
这种算法可以保证在节点的增加或减少时，数据的迁移量较小，对系统的扩展性较好。
同时，一致性哈希算法还可以解决数据倾斜的问题，通过引入虚拟节点来平衡数据的分布。
然而，由于哈希算法的无序性，这种算法无法满足范围查询和排序的需求。
四、基于取模的分片算法基于取模的分片算法是将数据的关键属性值与节点的数量进行取模运算，然后将数据分配到相应的分片中。
这种算法简单、高效，可以保证数据的均匀分布。
然而，当节点的数量发生变化时，数据的分布可能会发生较大的变化，导致数据迁移量较大。
五、基于权重的分片算法基于权重的分片算法是根据节点的处理能力和负载情况给节点分配不同的权重，然后根据权重选择最合适的节点进行数据分配。
【ShardingSphere】springboot整合shardingjdbc按照年月分库分表
【ShardingSphere】springboot整合shardingjdbc按照年⽉分库分表上⽂中我们实现了SpringBoot整合shardingjdbc+mybatis，其中我们分库分表的时候选择的是根据id取模来进⾏分库分表。
这种分库分表的形式是⽐较经典的⽅式，但是也有很多其他的分表的⽅式，⽐如按照年⽉⽇分库分表。
本⽂将详细讲述按照年⽉⽇分表环境准备在商业开发当中，有⼀些需求会将⼏年的数据放到⼀个库⾥⾯，但是当前库⾥⾯会建很多表，表明是按照年份和⽉份来建。
我们这⾥为了演⽰技术，将会按照⼀个年份建⼀个库，⼀个年份对应的库⾥⾯按照⽇期建⽴365个表。
我这⾥建⽴了两个库每个库对应的表结构如下：CREATE TABLE `test_20210601` (`id` bigint(32) NOT NULL,`year_value` char(4) DEFAULT NULL COMMENT '年份值',`day_value` char(8) DEFAULT NULL COMMENT '⽇期值',`content` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '内容',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;...CREATE TABLE `test_20210610` (`id` bigint(32) NOT NULL,`year_value` char(4) DEFAULT NULL COMMENT '年份值',`day_value` char(8) DEFAULT NULL COMMENT '⽇期值',`content` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '内容',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;这⾥近⽤于展⽰，所以只建⽴了10表配置分库分表策略server.port=10080s=ds2021,ds2022# 配置第⼀个数据库spring.shardingsphere.datasource.ds2021.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcespring.shardingsphere.datasource.ds2021.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds2021.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds2021ername=rootspring.shardingsphere.datasource.ds2021.password=root# 配置第⼆个数据库spring.shardingsphere.datasource.ds2022.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcespring.shardingsphere.datasource.ds2022.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds2022.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds2022ername=rootspring.shardingsphere.datasource.ds2022.password=root# 配置test表的分库策略spring.shardingsphere.sharding.tables.test.database-strategy.inline.sharding-column=year_valuespring.shardingsphere.sharding.tables.test.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{year_value}# 配置trans_channel的分表策略spring.shardingsphere.sharding.tables.test.actual-data-nodes=ds$->{2021..2022}.test_$->{20210601..20210610}spring.shardingsphere.sharding.tables.test.table-strategy.inline.sharding-column=day_valuespring.shardingsphere.sharding.tables.test.table-strategy.inline.algorithm-expression=test_$->{day_value}# 添加trans_channel表的id⽣成策略spring.shardingsphere.sharding.tables.test.key-generator.column=idspring.shardingsphere.sharding.tables.test.key-generator.type=SNOWFLAKE测试按照之前的套路，我们⽣成点代码，然后测试⼀下。
Sharding-Jdbc实现读写分离+分库分表，写得太好了！
Sharding-Jdbc实现读写分离+分库分表，写得太好了！1、概览ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。
它使⽤客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架2、MySQL主从复制1）、docker配置mysql主从复制1）创建主服务器所需⽬录mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/cnfmkdir -p /usr/local/mysqlData/master/data2）定义主服务器配置⽂件vim /usr/local/mysqlData/master/cnf/f[mysqld]## 设置server_id,注意要唯⼀server-id=1## 开启binloglog-bin=mysql-bin## binlog缓存binlog_cache_size=1M## binlog格式(mixed、statement、row,默认格式是statement)binlog_format=mixed3）创建并启动mysql主服务docker run -itd -p 3306:3306 --name master -v /usr/local/mysqlData/master/cnf:/etc/mysql/conf.d -v /usr/local/mysqlData/master/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7 4）添加复制master数据的⽤户reader，供从服务器使⽤[root@aliyun /]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES6af1df686fff mysql:5.7 "docker-entrypoint..." 5 seconds ago Up 4 seconds 0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp master[root@aliyun /]# docker exec -it master /bin/bashroot@41d795785db1:/# mysql -u root -p123456mysql> GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'reader'@'%' identified by 'reader';Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)mysql> FLUSH PRIVILEGES;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)5）创建从服务器所需⽬录，编辑配置⽂件mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -pmkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -pvim /usr/local/mysqlData/slave/cnf/f[mysqld]## 设置server_id,注意要唯⼀server-id=2## 开启binlog,以备Slave作为其它Slave的Master时使⽤log-bin=mysql-slave-bin## relay_log配置中继⽇志relay_log=edu-mysql-relay-bin## 如果需要同步函数或者存储过程log_bin_trust_function_creators=true## binlog缓存binlog_cache_size=1M## binlog格式(mixed、statement、row,默认格式是statement)binlog_format=mixed## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误,避免slave端复制中断## 如:1062错误是指⼀些主键重复,1032错误是因为主从数据库数据不⼀致slave_skip_errors=10626）创建并运⾏mysql从服务器docker run -itd -p 3307:3306 --name slaver -v /usr/local/mysqlData/slave/cnf:/etc/mysql/conf.d -v /usr/local/mysqlData/slave/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7 7）在从服务器上配置连接主服务器的信息⾸先主服务器上查看master_log_file、master_log_pos两个参数，然后切换到从服务器上进⾏主服务器的连接信息的设置主服务上执⾏：root@6af1df686fff:/# mysql -u root -p123456mysql> show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+| mysql-bin.000003 | 591 | | | |+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+1 row in set (0.00 sec)docker查看主服务器容器的ip地址[root@aliyun /]# docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' master172.17.0.2从服务器上执⾏：[root@aliyun /]# docker exec -it slaver /bin/bashroot@fe8b6fc2f1ca:/# mysql -u root -p123456mysql> change master to master_host='172.17.0.2',master_user='reader',master_password='reader',master_log_file='mysql-bin.000003',master_log_pos=591;8）从服务器启动I/O 线程和SQL线程mysql> start slave;Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)mysql> show slave status\G*************************** 1. row ***************************Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 172.17.0.2Master_User: readerMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000003Read_Master_Log_Pos: 591Relay_Log_File: edu-mysql-relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 320Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000003Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesSlave_IO_Running: Yes，Slave_SQL_Running: Yes即表⽰启动成功2）、binlog和redo log回顾1）redo log（重做⽇志）InnoDB⾸先将redo log放⼊到redo log buffer，然后按⼀定频率将其刷新到redo log file下列三种情况下会将redo log buffer刷新到redo log file：Master Thread每⼀秒将redo log buffer刷新到redo log file每个事务提交时会将redo log buffer刷新到redo log file当redo log缓冲池剩余空间⼩于1/2时，会将redo log buffer刷新到redo log fileMySQL⾥常说的WAL技术，全称是Write Ahead Log，即当事务提交时，先写redo log，再修改页。
shardingjdbc 表达式规则
shardingjdbc 表达式规则Sharding JDBC 表达式规则Sharding JDBC 是一款基于Java的分布式数据库中间件，它提供了强大的分库分表功能，能够在水平扩展时保证数据库的高可用性和性能。
在使用 Sharding JDBC 进行分库分表时，需要了解和掌握其表达式规则，以便正确配置和使用。
1. 数据库分片规则Sharding JDBC 的数据库分片规则是通过分片算法和分片列来实现的。
分片算法决定了数据在分片之间如何划分，而分片列则是根据哪个字段的值来进行分片。
常见的分片算法有取模算法、范围算法等，可以根据具体业务需求进行选择。
2. 表分片规则表分片规则是指将一张大表拆分成多张小表存储在不同的数据库中。
通过指定分片算法和分片列，可以将数据按照一定规则进行拆分和存储。
在查询时，Sharding JDBC 会根据分片列的值，自动路由到对应的数据库和表中进行查询。
3. 分片列表达式分片列表达式是指通过表达式的方式，指定分片列的值。
例如，可以通过使用分片键的哈希值，或者使用日期函数来指定分片列的值。
分片列表达式可以根据具体需求进行灵活配置，以实现更精细的数据分片。
4. 分片算法表达式分片算法表达式是指通过表达式的方式，指定分片算法的具体实现。
Sharding JDBC 提供了一些常用的分片算法，如取模算法、范围算法等，也可以自定义分片算法。
通过配置分片算法表达式，可以控制数据在分片之间的分布和访问方式。
5. 分片数据源配置在使用 Sharding JDBC 进行分库分表时，需要配置多个数据库和表的数据源。
通过配置分片规则、分片列和分片算法等信息，可以将数据源与具体的数据库和表进行关联，从而实现数据的自动分片和路由。
6. 动态表达式动态表达式是指在运行时根据业务需求动态生成分片列的值。
例如，在某些场景下，需要根据当前时间或用户ID等动态生成分片列的值。
Sharding JDBC 提供了动态表达式的支持，可以根据具体需求进行灵活配置。
ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）
ShardingJdbc分库分表实战案例解析（上）在对诸如订单、交易、支付等实时在线业务系统的研发、维护过程中，随着业务量的快速增长，我们经常会遇到由于关系型数据库（如:MySql）单表数据量增长过大而引发的线上事故；虽然这些事故多数时候是由于不合理的慢SQL而引起的系统雪崩，但有时也会出现由于数据库热点块IO争用而引发的系统性性能下降。
总之，单表数据量的无限增长总是会在这样或那样的情况下增加系统的不稳定性因素。
所以在大规模实时系统的设计中，除了重点考虑应用结构的分布式化外，往往也不应该忽略数据库实时存储、计算能力扩展性方面的考虑。
目前解决实时数据增长一般有两种思路：一种是直接采用分布式数据库（例如:Tidb、OceanBase之类）；另一种是对关系型数据库进行分库分表来最大化利用现有数据库的实时计算能力。
绝大部分情况下，后一种方案往往会更现实一些。
本文的主要内容就是通过模拟一个交易系统的订单库，来具体演示如何通过ShardingJdbc实现交易订单数据的分库分表存储。
在这个过程中会到涉及分库分表实践的三种主要场景：1、新系统在设计之初直接使用分库分表方案；2、历史系统运行一段时间后如何平滑地实施分库分表；3、对现有分库分表逻辑的Scaling操作(包括减少分表、增加分表)涉及的数据迁移问题。
Spring Boot集成ShardingJdbc实现分库分表交易系统的订单数据是分库分表的一个非常典型场景，由于交易系统对单条数据的实时处理性能要求很高，所以一旦单个订单表数据量规模达到10亿+，就很容易出现由于数据库热点块IO争用而导致的性能下降，也很容易出现个别不谨慎的SQL操作而引起的系统性雪崩。
但一旦决定实施分库分表就要提前做好存储规划，并对未来数据增长的规模进行一定的评估，同时做好未来增加分库、增加分表的系统Scaling方案。
此外，分库分表的实施还要考虑应用的接入难度，分库分表的细节逻辑应该对应用透明；所以一般来说我们需要一个中间代理层来屏蔽分库分表对应用程序本身带来的侵入。
分库分表中间件sharding-jdbc的使用
分库分表中间件sharding-jdbc的使⽤数据分⽚产⽣的背景,可以查看https:///document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和⽔平拆分的概念.还有这个框架的⽬标是什么,都写得很清楚Sharding-JDBC与MyCat:解决分库分表的中间件.但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的⽅式提供服务,未使⽤中间件,使⽤代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就可以,不需要关系库和表,MyCat⾃动处理,但是需要维护MyCat,性能会有损耗.Sharding-JDBC(1.x):github地址:官⽹:⽂档:功能:分库分表:SQL解析功能完善，⽀持聚合，分组，排序，LIMIT，OR等查询，并且⽀持级联表以及笛卡尔积的表查询⽀持内、外连接查询分⽚策略灵活，可⽀持=，BETWEEN，IN等多维度分⽚，也可⽀持多分⽚键共⽤，以及⾃定义分⽚策略基于Hint的强制分库分表路由读写分离:⼀主多从的读写分离配置，可配合分库分表使⽤基于Hint的强制主库路由分布式事务:最⼤努⼒送达型事务TCC型事务(TBD)兼容性: 兼容各⼤ORM框架可适⽤于任何基于java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使⽤JDBC可基于任何第三⽅的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等理论上可⽀持任意实现JDBC规范的数据库。
⽬前⽀持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL灵活多样配置:JavaSpring命名空间YAMLInline表达式分布式⽣成全局主键: 统⼀的分布式基于时间序列的ID⽣成器使⽤Sharding-JDBC进⾏读写分离实战在数据库的操作中,写操作是⾮常耗时的,⽽最常⽤的是读操作,读写分离的⽬的是避免数据库的写操作影响读操作的效率.最重要的⽬的还是减少数据库的压⼒,提⾼性能.这只是模仿读写分析实战,流程是创建两个数据库,配置两个数据源,⼀个是主表,⼀个是从表,写修改删除在主表,查询是在从表.1. 创建数据库的语句:// 主表CREATE DATABASE `ds_0` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';// 从表CREATE DATABASE `ds_1` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';// 两个库中都创建表CREATE TABLE `user`(id bigint(64) not null auto_increment,city varchar(20) not null,name varchar(20) not null,PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;// 插⼊ds_0insert into user values(1001,'上海','尹吉欢');// 插⼊ds_1insert into user values(1002,'北京','张三');2. 创建项⽬,引⼊依赖<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId><version>1.1.10</version></dependency><dependency><groupId>com.dangdang</groupId><artifactId>sharding-jdbc-config-spring</artifactId><version>1.5.4.1</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><scope>runtime</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>3. 配置⽂件的编写(使⽤xml的⽅式来实现):// 创建sharding.xml,内容如下<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="/schema/beans"xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"xmlns:context="/schema/context"xmlns:rdb="/schema/ddframe/rdb"xsi:schemaLocation="/schema/beans/schema/beans/spring-beans.xsd/schema/context/schema/context/spring-context.xsd/schema/ddframe/rdb/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd"><!-- 主数据 --><bean id="ds_0" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" primary="true"><property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" /><property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf-8&useInformationSchema=true" /> <property name="username" value="root" /><property name="password" value="nrblwbb7" /></bean><!-- 从数据 --><bean id="ds_1" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close"><property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" /><property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds_1?serverTimezone=UTC&ccharacterEncoding=utf-8" /><property name="username" value="root" /><property name="password" value="nrblwbb7" /></bean><!-- 读写分离数据源 --><rdb:master-slave-data-source id="dataSource" master-data-source-ref="ds_0" slave-data-sources-ref="ds_1"/><!-- 增强版JdbcTemplate --><!--<bean id="cxytiandiJdbcTemplate" class="com.cxytiandi.jdbc.CxytiandiJdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"/><constructor-arg><value>com.cxytiandi.shardingjdbc.po</value></constructor-arg></bean>--><bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"><property name="dataSource" ref="dataSource"/></bean></beans>4. 编写model,service,controller@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructor@Builderpublic class User implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -1205226416664488559L;private Long id;private String city = "";private String name = "";}public interface UserService {void save(User user);Object findAll();}@Service@Slf4jpublic class UserServiceImpl implements UserService {@Autowiredprivate JdbcTemplate jdbcTemplate;@Overridepublic void save(User user) {jdbcTemplate.execute("INSERT INTO USER(city,name) values ('"+user.getCity()+"','"+user.getName()+"')");("进⾏插⼊操作, {} ： ","插⼊成功");}@Overridepublic Object findAll() {Integer integer = jdbcTemplate.queryForObject("SELECT COUNT(id) FROM USER", Integer.class);("从表的数据的条数是 {} 条",integer);return integer;}}@RestController@RequestMapping("user")public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;@GetMapping("/save")public String save(){userService.save(User.builder().id(1001L).city("运城").name("王智").build());return "OK";}@GetMapping("/list")public Object list(){return userService.findAll();}}5. 启动类:@SpringBootApplication@Slf4j@ImportResource(locations = {"classpath:sharding.xml"})public class ShardingJdbcDemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(ShardingJdbcDemoApplication.class, args);}}运⾏进⾏访问,先进⾏save操作,到数据库查看可以看到两条数据,之后进⾏list操作,返回结果1,说明插⼊(写)操作在主表,查询在从表.强制路由以为在主表和从表之间同步是需要时间的,所以有的时候在写完之后就要⽴即进⾏读操作,所以这个时候就需要强制路由,让从主表中读取.ShardingSphere使⽤ThreadLocal管理分⽚键值。
shardingjdbc面试题
shardingjdbc面试题
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库，它始终以云原生的基础开发套件为目标。
Sharding-JDBC定位为轻量级java框架，使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，未使用中间层，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式，可理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零。
Sharding-JDBC完整的实现了分库分表，读写分离和分布式主键功能，并初步实现了柔性事务。
从2016年开源至今，在经历了整体架构的数次精炼以及稳定性打磨后，如今它已积累了足够的底蕴，相信可以成为开发者选择技术组件时的一个参考。
1.分库分表SQL解析功能完善，支持聚合，分组，排序，LIMIT，TOP等查询，并且支持级联表以及笛卡尔积的表查询
支持内、外连接查询
分片策略灵活，可支持=，BETWEEN，IN等多维度分片，也可支持多分片键共用，以及自定义分片策略
基于Hint的强制分库分表路由2.读写分离—主多从的读写分离配置，可配合分库分表使用
基于Hint的强制主库路由
3.柔性事务最大努力送达型事务
TCC型事务(TBD)
4.分布式主键统—的分布式基于时间序列的ID生成器
5.兼容性可适用于任何基于java的ORM框架，如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC 可基于任何第三方的数据库连接池，如:DBCP,C3PO,BoneCP, Druid等
理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。
目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。
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shardingjdbc 分页原理
ShardingJDBC是一个基于JDBCAPI实现的分布式数据库中间件。
它支持分库分表，可以将数据分散存储到多个数据库中，从而解决了单个数据库存储量过大的问题。
在使用ShardingJDBC进行数据分页时，其原理如下：
1. 首先，应用程序通过ShardingJDBC发送分页请求到数据库中心节点。
2. 中心节点通过内部的路由规则将请求分发到不同的分布式节点。
3. 分布式节点根据分页查询的条件，在本地数据库中执行查询。
4. 分布式节点将查询结果返回给中心节点。
5. 中心节点对分布式节点返回的结果进行汇总和排序。
6. 最后，中心节点将整个查询结果返回给应用程序，完成分页查询操作。
需要注意的是，由于分页操作会涉及到跨多个数据库进行查询，所以在使用ShardingJDBC进行分页时应该注意优化查询条件，减少不必要的查询和排序操作，以提高查询效率和性能。
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