如何适配达梦数据库分库分表 springboot2.4.2
Hibernate和jpa
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/edu_db_1?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123456
配置下数据库驱动 即可
配置分库分表：在 Spring Boot 项目中，可以通过配置分库分表的参数来支持达梦数据库的分库分表。具体地，可以在 application.properties 文件中设置如下参数:
spring.datagrid.seed-servers=localhost,localhost:8080
spring.datagrid.host=localhost
spring.datagrid.port=8080
这些参数指定了分库的服务器地址和端口号。其中，localhost 表示主库，localhost:8080 表示分库节点。可以通过这些参数来配置达梦数据库的分库分表。
配置 Hibernate 和 JPA:在 Spring Boot 项目中，可以使用 Hibernate 和 JPA 来操作数据库。为了支持达梦数据库的分库分表，需要对 Hibernate 和 JPA 进行一些配置。具体地，可以在 Hibernate 配置文件中设置如下参数:
session-factory-name=main-session-factory
Hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.DominoDialect
Hibernate.connection.url=jdbc: domino://localhost:8080/xe
Hibernate.connection.username= domino
Hibernate.connection.password= domino
这些参数指定了 Hibernate 的配置文件名称、数据库连接字符串、用户名和密码。其中，localhost 表示主库，localhost:8080 表示分库节点。这些参数指定了达梦数据库的分库分表的参数。
调整 SQL 语句：由于达梦数据库不支持分库分表，因此需要对 SQL 语句进行调整，以便支持分库分表。具体地，可以在 Hibernate 中设置分库分表的参数，以便在 SQL 语句中使用这些参数。例如，可以将以下代码添加到 Hibernate 的映射文件中:
@Query("SELECT u FROM User u WHERE u.id = :id")
User findById(@Param("id") Long id);
在上面的 SQL 语句中，将 :id 替换为分库的参数值，以便支持分库分表。
基于GPT
要在Spring Boot 2.4.2中使用ShardingSphere-JDBC适配达梦数据库，您需要按照以下步骤进行操作：
在Maven中添加ShardingSphere-JDBC的依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
<version>5.0.0-RC1</version>
</dependency>
配置ShardingSphere-JDBC的数据源和分片规则
你可以使用ShardingSphere-JDBC提供的YAML或properties文件进行配置，具体配置内容请参考官方文档：ShardingSphere-JDBC配置
下面是一个示例配置文件：
# 数据源配置
spring:
datasource:
names: ds_0, ds_1 # 数据源名称，可以自定义
ds_0:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password: 123456
ds_1:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password: 123456
# 分片规则配置
shardingsphere:
sharding:
tables:
t_order: # 分片的表名
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1} # 实际数据节点
databaseStrategy:
inline:
shardingColumn: user_id # 分片键
algorithmExpression: ds_${user_id % 2} # 分片算法
tableStrategy:
inline:
shardingColumn: order_id
algorithmExpression: t_order_${order_id % 2}
在Spring Boot中使用ShardingSphere-JDBC的数据源
你可以在Spring Boot中使用ShardingSphere-JDBC的数据源来访问数据库。例如，使用JPA访问数据库的示例代码如下：
@Repository
public class UserRepositoryImpl implements UserRepository {
@PersistenceContext
private EntityManager entityManager;
@Override
public User save(User user) {
entityManager.persist(user);
return user;
}
@Override
public User findById(Long id) {
return entityManager.find(User.class, id);
}
@Override
public void delete(User user) {
entityManager.remove(user);
}
// 其他方法省略...
}
在以上示例代码中，您不需要关心数据库的分片规则，ShardingSphere-JDBC会自动将SQL语句路由到正确的数据节点上。
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下。
ShardingSphere-JDBC可以通过自定义数据源适配达梦数据库，实现分库分表功能。下面是可能的配置步骤：
1、 引入ShardingSphere-JDBC的依赖
在Maven项目的pom.xml文件中，添加ShardingSphere-JDBC的依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
<version>5.0.0-alpha</version>
</dependency>
2、 创建ShardingSphere-JDBC的数据源配置
在Spring Boot的配置文件application.yml中，添加ShardingSphere-JDBC的数据源配置，包括分库分表规则、数据源配置等。示例代码如下：
spring:
shardingsphere:
datasource:
names: ds0, ds1
ds0:
url: jdbc:dmi://ip:port/database
username: username
password: password
driver-class-name: dm.jdbc.driver.DmDriver
ds1:
url: jdbc:dmi://ip:port/database
username: username
password: password
driver-class-name: dm.jdbc.driver.DmDriver
sharding:
tables:
my_table:
actualDataNodes: ds${0..1}.my_table${0..1}
tableStrategy:
standard:
shardingColumn: id
shardingAlgorithmName: my_table_algorithm
keyGenerateStrategy:
column: id
keyGeneratorName: snowflake
defaultDatabaseStrategy:
hint:
algorithmClassName: my_db_algorithm
shardingColumn: id
shardingAlgorithms:
my_table_algorithm:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: my_table${id % 2}
my_db_algorithm:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds${id % 2}
keyGenerators:
snowflake:
type: SNOWFLAKE
props:
worker-id: 123
max-vibration-offset: 4095
上述配置文件中，定义了两个数据源ds0、ds1，以及一个名为my_table的逻辑表。在my_table逻辑表中，数据按照id字段进行分片，使用my_table_algorithm算法分配到ds0和ds1中的物理表中。同时，数据库也按照id字段进行分片，使用my_db_algorithm算法分配到ds0和ds1中的数据库中。其中，my_table_algorithm和my_db_algorithm都是INLINE类型的算法，即根据算法表达式计算出分片目标。数据表的主键生成策略使用了SNOWFLAKE算法。
3、 创建自定义数据源
达梦数据库不是ShardingSphere-JDBC默认支持的数据库，需要自定义数据源来适配。可以继承AbstractDataSource和DataSource接口来实现自定义数据源。示例代码如下：
public class DMDataSource extends AbstractDataSource implements DataSource {
private final DMConnectionPoolDataSource dataSource;
public DMDataSource(final DMConnectionPoolDataSource dataSource) {
this.dataSource = dataSource;
}
@Override
public Connection getConnection() throws SQLException {
return dataSource.getConnection();
}
@Override
public Connection getConnection(final String username, final String password) throws SQLException {
return dataSource.getConnection(username, password);
}
}
4、 创建自定义数据源工厂
为了方便使用，可以创建自定义数据源工厂，用来生成自定义数据源。示例代码如下：
public class DMDataSourceFactory implements DataSourceFactory {
@Override
public DataSource createDataSource(final String dataSourceName, final Properties props) throws SQLException {
final DMConnectionPoolDataSource dataSource = new DMConnectionPoolDataSource();
dataSource.setURL(props.getProperty("url"));
dataSource.setUser(props.getProperty("username"));
dataSource.setPassword(props.getProperty("password"));
return new DMDataSource(dataSource);
}
}
5、 配置自定义数据源工厂
在ShardingSphere-JDBC的数据源配置中，配置自定义数据源工厂。示例代码如下：
spring:
shardingsphere:
datasource:
datasource-type: com.example.dm.DMDataSource
factory-class-name: com.example.dm.DMDataSourceFactory
6、 使用ShardingSphere-JDBC的数据源
在Spring Boot的应用中，可以使用ShardingSphere-JDBC的数据源来访问达梦数据库。示例代码如下：
@Repository
public class MyRepository {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public List<MyEntity> findAll() {
return jdbcTemplate.query("SELECT * FROM my_table", new MyEntityRowMapper());
}
}
上述代码中，JdbcTemplate使用了ShardingSphere-JDBC的数据源，执行了SQL查询操作。
以上是可能的ShardingSphere-JDBC适配达梦数据库的配置和使用方法。需要注意的是，具体的配置和实现方式可能因版本、环境等因素而有所不同，最好参考官方文档和示例代码进行配置和实现。
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢
spring.jpa.database=mysql
spring.jpa.show-sql=true
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=none
引用chatGPT作答，针对达梦数据库的分库分表，在Spring Boot 2.4.2 中可以使用Hibernate或JPA来实现。下面是针对这个问题的一些步骤和建议：
1.配置数据源：需要配置多个数据源，每个数据源对应一个数据库分片。可以使用Spring Boot的DataSourceProperties类，将每个数据源的配置信息存储在配置文件中。例如：
spring:
datasource:
shard1:
driver-class-name: com.dm.jdbc.driver.DmDriver
url: jdbc:dm://localhost:5236/shard1
username: root
password: password1
shard2:
driver-class-name: com.dm.jdbc.driver.DmDriver
url: jdbc:dm://localhost:5236/shard2
username: root
password: password2
2.配置JPA/Hibernate：需要为每个数据源创建一个EntityManagerFactory，并将其注入到JpaTransactionManager中。例如：
@Configuration
@EnableTransactionManagement
public class JpaConfig {
@Autowired
@Qualifier("shard1")
private DataSource shard1DataSource;
@Autowired
@Qualifier("shard2")
private DataSource shard2DataSource;
@Bean(name = "shard1EntityManagerFactory")
public LocalContainerEntityManagerFactoryBean entityManagerFactoryBean() {
LocalContainerEntityManagerFactoryBean em = new LocalContainerEntityManagerFactoryBean();
em.setDataSource(shard1DataSource);
// other JPA/Hibernate properties
return em;
}
@Bean(name = "shard2EntityManagerFactory")
public LocalContainerEntityManagerFactoryBean entityManagerFactoryBean() {
LocalContainerEntityManagerFactoryBean em = new LocalContainerEntityManagerFactoryBean();
em.setDataSource(shard2DataSource);
// other JPA/Hibernate properties
return em;
}
@Bean(name = "shard1TransactionManager")
public PlatformTransactionManager transactionManager(
@Qualifier("shard1EntityManagerFactory") EntityManagerFactory entityManagerFactory) {
return new JpaTransactionManager(entityManagerFactory);
}
@Bean(name = "shard2TransactionManager")
public PlatformTransactionManager transactionManager(
@Qualifier("shard2EntityManagerFactory") EntityManagerFactory entityManagerFactory) {
return new JpaTransactionManager(entityManagerFactory);
}
}
3.编写代码：在使用JPA/Hibernate时，需要在代码中指定当前操作使用哪个数据源。例如：
@Transactional("shard1TransactionManager")
public void saveEntityInShard1(Entity entity) {
entityManager.persist(entity);
}
@Transactional("shard2TransactionManager")
public void saveEntityInShard2(Entity entity) {
entityManager.persist(entity);
}
这样，就可以在Spring Boot中使用JPA/Hibernate实现达梦数据库的分库分表了。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先，需要下载达梦数据库的 JDBC 驱动并添加到项目依赖中。
然后，ShardingSphere-JDBC 可以通过配置文件实现适配达梦数据库的分库分表操作。
以下是一个简单的示例配置文件：
spring:
shardingsphere:
datasource:
names: ds0, ds1
ds0:
jdbc-url: jdbc:dm://localhost:5236/test?user=xxx&password=xxx
ds1:
jdbc-url: jdbc:dm://localhost:5236/test?user=xxx&password=xxx
sharding:
tables:
user:
actual-data-nodes: ds${0..1}.user_${0..1}
table-strategy:
inline:
sharding-column: id
algorithm-expression: user_${id % 2}
key-generator:
column: id
type: SNOWFLAKE
binding-tables: user
default-database-strategy:
inline:
sharding-column: id
algorithm-expression: ds${id % 2}
其中，ds0 表示第一个数据源，ds1 表示第二个数据源。actual-data-nodes 表示数据分片规则，${0..1} 表示分成两组数据源，${0..1} 表示分成两个数据表。table-strategy 和 default-database-strategy 表示分表策略和分库策略，algorithm-expression 中需要自己定义具体的分片规则。
最后，需要在代码中使用 Hibernate 或者 JPA 进行连接和操作数据库。关于具体的代码实现，可以参考以下在线教程：