Spring Boot集成ShardingSphere分片利器 AutoTable （二）—— 自动分片算法示例 | Spring Cloud 46

news2024/11/18 17:18:51

一、前言

在前面我们通过以下章节对ShardingSphere的AutoTable 有了基础的了解：

Spring Boot集成ShardingSphere分片利器 AutoTable （一）—— 简单体验 | Spring Cloud 45

书接上回，本章进行对AutoTable 支持的自动分片算法进行逐一示例说明。

二、示例搭建

示例采用springboot集成shardingsphere-jdbc方式搭建。

2.1 项目总体结构

在这里插入图片描述

2.2 Maven 依赖

shading-sphere/shading-auto-tables-algorithm/pom.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>shading-sphere</artifactId>
        <groupId>com.gm</groupId>
        <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>shading-algorithm</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>5.2.1</version>
        </dependency>

        <!-- 解决Mybatis中LocalDateTime和SQL中datetime的交互 -->
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis</groupId>
            <artifactId>mybatis-typehandlers-jsr310</artifactId>
            <version>1.0.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.5.3.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.yaml</groupId>
            <artifactId>snakeyaml</artifactId>
            <version>1.33</version>
        </dependency>
        
    </dependencies>

</project>

  • shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter使用版本5.2.1

  • JDBC 的 ORM 框架选用mybatis-plus

2.3 配置文件

server:
  port: 8844

spring:
  application:
    name: @artifactId@
  shardingsphere:
    # 数据源配置
    datasource:
      names: ds1,ds2
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.0.35:3306/db1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: '1qaz@WSX'
      ds2:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.0.46:3306/db2?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: '1qaz@WSX'

    # 定义规则
    rules:
      sharding:
        # 采用自动分片算法
        autoTables:

以上配置为各自动分片算法公用的基础配置。

三、自动分片算法

AutoTable 支持全部的自动分片算法，包括：

  • MOD：取模分片算法
  • HASH_MOD：哈希取模分片算法
  • VOLUME_RANGE：基于分片容量的范围分片算法
  • BOUNDARY_RANGE：基于分片边界的范围分片算法
  • AUTO_INTERVAL：自动时间段分片算法

3.1 取模 —— MOD

类似 MySQL的 PATITION 里的 MOD，由ShardingSphere通过分片数和取模的分母，自动计算实际表个数。

可配置属性：

属性名称数据类型说明
sharding-countint分片数量

3.1.1 示例

该示例实际需要2个数据源（也支持单数据源的场景），每个数据源中各有3个t_auto_order_mod分表，分表格式为：t_auto_order_mod_${0..5}

3.1.1.1 自动分片算法配置

        # 采用自动分片算法
        autoTables:
          # 取模
          t_auto_order_mod:
            actualDataSources: ds$->{1..2}
            sharding-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: auto_order_mod
            # 分布式序列策略
            key-generate-strategy:
              # 自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器
              column: order_id
              # 分布式序列算法名称
              key-generator-name: snowflake
        # 分片算法配置
        sharding-algorithms:
          # 取模
          auto_order_mod:
            type: MOD
            props:
              sharding-count: 6

3.1.1.2 实体类

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/entity/AutoOrderMod.java：

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.math.BigDecimal;

@Data
@TableName("t_auto_order_mod")
public class AutoOrderMod {

    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
    private Long orderId;
    private BigDecimal price;
    private Long userId;
    private String status;
}

3.1.1.3 Mapper

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/mapper/AutoOrderModMapper.java：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderMod;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface AutoOrderModMapper extends BaseMapper<AutoOrderMod> {
    void save(AutoOrderMod autoOrder);
}

src/main/resources/mapper/AutoOrderModMapper.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.mapper.AutoOrderModMapper">
    <insert id="save" parameterType="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderMod">
        insert into t_auto_order_mod (price, user_id, status)
        values (#{price}, #{userId}, #{status})
    </insert>
</mapper>

3.1.1.4 单元测试

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/ShadingAutoTablesAlgorithmApplicationTests.java：

    @Autowired
    AutoOrderModMapper autoOrderModMapper;
    
    @Autowired
    JdbcTemplate jdbcTemplate; 
    
    @Test
    public void testCreateAutoOrderMod() {
        jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE `t_auto_order_mod` (\n" +
                " `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',\n" +
                " `price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单价格',\n" +
                " `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',\n" +
                " `status` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单状态',\n" +
                " PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE\n" +
                ") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;");
    }

    @Test
    public void InsertAutoOrderMod() {
        Random random = new Random();
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            AutoOrderMod order = new AutoOrderMod();
            order.setPrice(new BigDecimal(i));
            order.setUserId(Integer.valueOf(random.nextInt(25)).longValue());
            order.setStatus(i + "");
            autoOrderModMapper.save(order);
        }
    }

3.2 散列取模 —— HASH_MOD

MOD取模通常数值类型的分片，而HASH_MOD不仅适用于数值，也适用于字符（通过hash值取模）列进行分片。该算法基本和MOD类似。

可配置属性：

属性名称数据类型说明
sharding-countint分片数量

3.2.1 示例

该案例只有一个数据源，数据源中有 6个t_auto_order_hash_mod分表，按 order_id 的hash值进行取模计算得到实际表。分表格式为：t_auto_order_hash_mod_${0..5}

3.2.1.1 自动分片算法配置

        # 采用自动分片算法
        autoTables:
          # 散列取模
          t_auto_order_hash_mod:
            actualDataSources: ds1
            sharding-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: auto_order_hash_mod
            # 分布式序列策略
            key-generate-strategy:
              # 自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器
              column: order_id
              # 分布式序列算法名称
              key-generator-name: snowflake
        # 分片算法配置
        sharding-algorithms:
          # 散列取模
          auto_order_hash_mod:
            type: HASH_MOD
            props:
              sharding-count: 6

3.2.1.2 实体类

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/entity/AutoOrderHashMod.java：

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.math.BigDecimal;

@Data
@TableName("t_auto_order_hash_mod")
public class AutoOrderHashMod {

    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
    private Long orderId;
    private BigDecimal price;
    private Long userId;
    private String status;
}

3.2.1.3 Mapper

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/mapper/AutoOrderHashModMapper.java：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderHashMod;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface AutoOrderHashModMapper extends BaseMapper<AutoOrderHashMod> {
    void save(AutoOrderHashMod autoOrder);
}

src/main/resources/mapper/AutoOrderHashModMapper.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.mapper.AutoOrderHashModMapper">
    <insert id="save" parameterType="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderHashMod">
        insert into t_auto_order_hash_mod (price, user_id, status)
        values (#{price}, #{userId}, #{status})
    </insert>
</mapper>

3.2.1.4 单元测试

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/ShadingAutoTablesAlgorithmApplicationTests.java：

    @Autowired
    AutoOrderHashModMapper autoOrderHashModMapper;
    
    @Autowired
    JdbcTemplate jdbcTemplate; 

    @Test
    public void testCreateAutoOrderHashMod() {
        jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE `t_auto_order_hash_mod` (\n" +
                " `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',\n" +
                " `price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单价格',\n" +
                " `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',\n" +
                " `status` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单状态',\n" +
                " PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE\n" +
                ") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;");
    }

    @Test
    public void InsertAutoOrderHashMod() {
        Random random = new Random();
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            AutoOrderHashMod order = new AutoOrderHashMod();
            order.setPrice(new BigDecimal(i));
            order.setUserId(Integer.valueOf(random.nextInt(25)).longValue());
            order.setStatus(i + "");
            autoOrderHashModMapper.save(order);
        }
    }

3.3 容量范围 —— VOLUME_RANGE

该算法会根据 (${range-upper} - ${range-lower}) / ${sharding-volume} + 2 来算出实际的分片数量，从而实现自动分片功能。

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

要注意，这个算法之所以 + 2 ，实际上包含了两个隐藏表：

  • 储存小于 range-lower 情况的数据
  • 储存大于 range-upper 情况的数据

3.3.1 示例

该示例实际需要2个数据源，每个数据源中各有 2个t_auto_order_volume_range分表，按 price 的容量范围计算得到实际表。分表格式为：t_auto_order_volume_range_${0..3}

3.3.1.1 自动分片算法配置

        # 采用自动分片算法
        autoTables:
          # 容量范围
          t_auto_order_volume_range:
            actualDataSources: ds$->{1..2}
            sharding-strategy:
              standard:
                sharding-column: price
                sharding-algorithm-name: auto_order_volume_range
            # 分布式序列策略
            key-generate-strategy:
              # 自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器
              column: order_id
              # 分布式序列算法名称
              key-generator-name: snowflake
        # 分片算法配置
        sharding-algorithms:
          # 容量范围
          auto_order_volume_range:
            type: VOLUME_RANGE
            props:
              range-lower: 0
              range-upper: 20000
              sharding-volume: 10000

也就是说，上面的例子包含((20000 - 0) / 10000 + 2) = 4个分片：

db1: 
  - t_auto_order_volume_range_0： (-∞..0) 
  - t_auto_order_volume_range_2: [10000..20000) 
db2:
  - t_auto_order_volume_range_1： [0..10000) 
  - t_auto_order_volume_range_3: [20000..+∞)

3.3.1.2 实体类

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/entity/AutoOrderVolumeRange.java：

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.math.BigDecimal;

@Data
@TableName("t_auto_order_volume_range")
public class AutoOrderVolumeRange {

    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
    private Long orderId;
    private BigDecimal price;
    private Long userId;
    private String status;
}

3.3.1.3 Mapper

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/mapper/AutoOrderVolumeRangeMapper.java：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderVolumeRange;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface AutoOrderVolumeRangeMapper extends BaseMapper<AutoOrderVolumeRange> {
    void save(AutoOrderVolumeRange autoOrder);
}

src/main/resources/mapper/AutoOrderVolumeRangeMapper.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.mapper.AutoOrderVolumeRangeMapper">
    <insert id="save" parameterType="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderVolumeRange">
        insert into t_auto_order_volume_range (price, user_id, status)
        values (#{price}, #{userId}, #{status})
    </insert>
</mapper>

3.3.1.4 单元测试

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/ShadingAutoTablesAlgorithmApplicationTests.java：

    @Autowired
    AutoOrderVolumeRangeMapper autoOrderVolumeRangeMapper;
    
    @Autowired
    JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @Test
    public void testCreateAutoOrderVolumeRange() {
        jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE `t_auto_order_volume_range` (\n" +
                " `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',\n" +
                " `price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单价格',\n" +
                " `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',\n" +
                " `status` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单状态',\n" +
                " PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE\n" +
                ") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;");
    }
    
    @Test
    public void InsertAutoOrderVolumeRange() {
        Random random = new Random();
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            AutoOrderVolumeRange order = new AutoOrderVolumeRange();
            order.setPrice(new BigDecimal(random.nextInt(20000)));
            order.setUserId(Integer.valueOf(random.nextInt(25)).longValue());
            order.setStatus(i + "");
            autoOrderVolumeRangeMapper.save(order);
        }
    }

3.4 边界范围 —— BOUNDARY_RANGE

该算法会根据自定义范围进行分片，如：0 ~ 100在分片0，100 ~ 1000在分片1，1000 ~ 1500在分片2 等。

可配置属性：

属性名称数据类型说明
sharding-rangesString分片范围，多个边界可以用 , 隔开

要注意实际上包含了两个隐藏表：

  • 储存小于自定义范围最小值情况的数据
  • 储存大于自定义范围最大值情况的数据

3.4.1 示例

该示例实际需要2个数据源，每个数据源中各有 3个t_auto_order_boundary_range分表，并且按 price 的自定义范围计算得到实际表。分表格式为：t_auto_order_boundary_range_${0..5}

3.4.1.1 自动分片算法配置

        # 采用自动分片算法
        autoTables:
          # 边界范围
          t_auto_order_boundary_range:
            actualDataSources: ds$->{1..2}
            sharding-strategy:
              standard:
                sharding-column: price
                sharding-algorithm-name: auto_order_boundary_range
            # 分布式序列策略
            key-generate-strategy:
              # 自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器
              column: order_id
              # 分布式序列算法名称
              key-generator-name: snowflake
        # 分片算法配置
        sharding-algorithms:
          # 边界范围
          auto_order_boundary_range:
            type: BOUNDARY_RANGE
            props:
              sharding-ranges: 10,15,100,12000,16000

此示例中的自定义范围可以拆分为：

-∞..10, 
10..15, 
15..100, 
100..12000, 
12000..16000, 
16000..+∞

3.4.1.2 实体类

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/entity/AutoOrderBoundaryRange.java：

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.math.BigDecimal;

@Data
@TableName("t_auto_order_boundary_range")
public class AutoOrderBoundaryRange {

    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
    private Long orderId;
    private BigDecimal price;
    private Long userId;
    private String status;
}

3.4.1.3 Mapper

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/mapper/AutoOrderBoundaryRangeMapper.java：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderBoundaryRange;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface AutoOrderBoundaryRangeMapper extends BaseMapper<AutoOrderBoundaryRange> {
    void save(AutoOrderBoundaryRange autoOrder);
}

src/main/resources/mapper/AutoOrderBoundaryRangeMapper.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.mapper.AutoOrderBoundaryRangeMapper">
    <insert id="save" parameterType="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderBoundaryRange">
        insert into t_auto_order_boundary_range (price, user_id, status)
        values (#{price}, #{userId}, #{status})
    </insert>
</mapper>

3.4.1.4 单元测试

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/ShadingAutoTablesAlgorithmApplicationTests.java：

    @Autowired
    AutoOrderBoundaryRangeMapper autoOrderBoundaryRangeMapper;
    
    @Autowired
    JdbcTemplate jdbcTemplate; 
       
    @Test
    public void testCreateAutoOrderBoundaryRange() {
        jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE `t_auto_order_boundary_range` (\n" +
                " `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',\n" +
                " `price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单价格',\n" +
                " `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',\n" +
                " `status` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单状态',\n" +
                " PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE\n" +
                ") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;");
    }

    @Test
    public void InsertAutoOrderBoundaryRange() {
        Random random = new Random();
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            AutoOrderBoundaryRange order = new AutoOrderBoundaryRange();
            order.setPrice(new BigDecimal(random.nextInt(20000)));
            order.setUserId(Integer.valueOf(random.nextInt(25)).longValue());
            order.setStatus(i + "");
            autoOrderBoundaryRangeMapper.save(order);
        }
    }

3.5 自动日期间隔 —— AUTO_INTERVAL

日期间隔将按：时间开始边界 到 时间结束边界 之间的秒数 除以 分片秒数 再加 2，从而计算出总分片数。也就是 ({datetime-upper} - {datetime-lower}) / sharding-seconds + 2 。

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，允许分片键的时间戳格式的秒带有时间精度，但秒后的时间精度会被自动抹去

要注意，这个算法之所以 + 2 ，实际上包含了两个隐藏表：

  • 储存小于 datetime-lower 情况的数据
  • 储存大于 datetime-upper 情况的数据

3.5.1 示例

该示例实际需要2个数据源，共 5个t_auto_order_auto_interval分表，按 create_time 计算分片所能承载的最大时间得到实际表。分表格式为：t_auto_order_auto_interval_${0..4}

3.5.1.1 自动分片算法配置

        # 采用自动分片算法
        autoTables:
          # 自动日期间隔
          t_auto_order_auto_interval:
            actualDataSources: ds$->{1..2}
            sharding-strategy:
              standard:
                sharding-column: create_time
                sharding-algorithm-name: auto_order_auto_interval
            # 分布式序列策略
            key-generate-strategy:
              # 自增列名称，缺省表示不使用自增主键生成器
              column: order_id
              # 分布式序列算法名称
              key-generator-name: snowflake
        # 分片算法配置
        sharding-algorithms:
          # 自动日期间隔
          auto_order_auto_interval:
            type: AUTO_INTERVAL
            props:
              datetime-lower: 2023-05-07 00:00:00
              datetime-upper: 2023-05-10 00:00:00
              sharding-seconds: 86400

此示例中会按解析为：

?, 2023-05-07 00:00:00 = 0
2023-05-07 00:00:00, 2023-05-08 00:00:00 = 1
2023-05-08 00:00:00, 2023-05-09 00:00:00 = 2
2023-05-09 00:00:00, 2023-05-10 00:00:00 = 3
2023-05-10 00:00:00, ? = 4

3.5.1.2 实体类

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/entity/AutoOrderBoundaryRange.java：

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;

@Data
@TableName("t_auto_order_auto_interval")
public class AutoOrderAutoInterval {

    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
    private Long orderId;
    private BigDecimal price;
    private Long userId;
    private String status;
    private LocalDateTime createTime;
}

3.5.1.3 Mapper

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/mapper/AutoOrderAutoIntervalMapper.java：

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderAutoInterval;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface AutoOrderAutoIntervalMapper extends BaseMapper<AutoOrderAutoInterval> {
    void save(AutoOrderAutoInterval autoOrder);
}

src/main/resources/mapper/AutoOrderAutoIntervalMapper.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.mapper.AutoOrderAutoIntervalMapper">
    <insert id="save" parameterType="com.gm.shading.auto.tables.algorithm.entity.AutoOrderAutoInterval">
        insert into t_auto_order_auto_interval (price, user_id, status,create_time)
        values (#{price}, #{userId}, #{status}, #{createTime})
    </insert>
</mapper>

3.5.1.4 单元测试

com/gm/shading/auto/tables/algorithm/ShadingAutoTablesAlgorithmApplicationTests.java：

    @Autowired
    AutoOrderAutoIntervalMapper autoOrderAutoIntervalMapper;

    @Autowired
    JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    @Test
    public void testCreateAutoOrderAutoInterval() {
        jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE `t_auto_order_auto_interval` (\n" +
                " `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',\n" +
                " `price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单价格',\n" +
                " `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',\n" +
                " `status` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单状态',\n" +
                " `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '订单时间',\n" +
                " PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE\n" +
                ") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;");
    }

    @Test
    public void InsertAutoOrderAutoInterval() {
        Random random = new Random();
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            AutoOrderAutoInterval order = new AutoOrderAutoInterval();
            order.setPrice(new BigDecimal(random.nextInt(20000)));
            order.setUserId(Integer.valueOf(random.nextInt(25)).longValue());
            order.setStatus(i + "");
            // 随机减少一定天数再随机增加一定天数
            order.setCreateTime(LocalDateTime.now().minusDays(random.nextInt(10)).plusDays(random.nextInt(10)));
            autoOrderAutoIntervalMapper.save(order);
        }
    }

3.6 源码

上述示例完整源码请见：https://gitee.com/gm19900510/springboot-cloud-example.git

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