本项目采用Spring Boot 2.0框架结合Sharding-JDBC实现数据库横向及纵向拆分，有效解决大数据量下的性能瓶颈。
SpringBoot 2.0 整合sharding-jdbc中间件实现数据分库分表是指在 Spring Boot 2.0 框架下使用 sharding-jdbc 中间件来实现数据的水平分割和垂直分割的技术方案。在这个方案中，sharding-jdbc 起到核心作用，它能够将一个数据库拆分成多个小的数据库或表，从而实现了数据的分片处理。
从概念上来说，水平分割是指将一个数据库拆分成多个较小的数据库，每个都包含原始库的一部分数据；垂直分割则是指把一个大的表分为几个更小的表。在这个方案中，我们使用 sharding-jdbc 来实现这两种形式的数据分片。
sharding-jdbc 中间件具有以下特点：
1. 封装了 JDBC API，使得旧代码迁移几乎无需修改。
2. 适用于任何基于 Java 的 ORM 框架，例如 Hibernate 或 MyBatis。
3. 可以与各种数据库连接池如 DBCP、C3P0、BoneCP 和 Druid 兼容使用。
4. 提供 jar 包形式的服务，不需要额外的代理层或部署步骤，并且没有其他依赖项。
5. 分片策略灵活，支持等号、between、in 等多维度分片及多个分片键的应用场景。
6. 支持 SQL 的解析功能完善，涵盖聚合查询、分组查询、排序以及 limit 和 or 条件的复杂查询。
在项目演示中，我们将使用 Spring Boot 2.0 框架，并通过 sharding-jdbc 实现数据的水平和垂直拆分。我们的项目结构如下：
* 使用的是Spring Boot 2.0 版本
* 数据库连接池采用Druid 1.1.13版本
* Sharding-jdbc 中间件使用的版本为3.1
数据库配置包括：
- 基础映射库（shard_one）
- 分片目标库（shard_two 和 shard_three）
- 表使用：table_one，table_two
核心代码块数据源配置文件中设置了两个数据源：
* 数据源：shard_one
* 数据源：shard_two
通过灵活的分片策略和强大的 SQL 解析功能，SpringBoot 2.0 整合 sharding-jdbc 实现的数据分库分表方案能够高效且灵活地满足大多数数据库拆分需求。
5星
