分库分表是应对海量数据与高并发的水平扩展方案，核心包括垂直/水平分库分表、合理选择分片键（如user_id、时间）、采用取模/哈希/范围等算法，并可通过shardingsphere-jdbc、proxy、自研路由或postgresql分区表实现。
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如果您需要为数据库设计分库分表方案并实现对应代码，CodeBuddy 本身不具备直接连接您生产数据库、分析表结构或自动生成部署级代码的能力。以下是几种可落地的分库分表方案设计与实现路径：
一、基于业务维度水平拆分
该方法依据核心业务实体的自然边界进行切分，例如将用户数据按 user_id 取模分散至多个库，避免跨库关联查询，降低单库压力。
1、识别主键或业务字段作为分片键，如 user_id、order_no 或 tenant_id。
2、确定分片算法：采用 取模（%）、一致性哈希 或 范围分片（如按时间分区）。
3、定义分库分表规则，例如：共 4 个库（db_0 ~ db_3），每库 8 张表（t_user_0 ~ t_user_7），分片键 user_id % 32 决定具体库表位置。
4、在应用层通过 ShardingSphere-JDBC 配置文件声明逻辑表名与实际数据节点映射关系。
二、使用 ShardingSphere-Proxy 透明分片
该方式将分片逻辑下沉至中间件层，业务代码无需修改 SQL，由代理拦截并路由到对应物理库表。
1、部署 ShardingSphere-Proxy 实例，并配置 server.yaml 启用 MySQL 协议端口。
2、编写 config-sharding.yaml，声明 ds_0 ~ ds_n 数据源地址及分片规则。
3、在 tables 配置段中指定 actualDataNodes: ds_${0..3}.t_order_${0..7} 和 databaseStrategy.standard.shardingColumn: user_id。
4、启动 Proxy，应用程序连接其 MySQL 端口，像操作单库一样执行 SQL。
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三、定制化分片路由组件开发
适用于已有复杂路由逻辑（如按租户+时间双维度）且无法适配通用中间件的场景，需在应用内部实现分片判断与数据源切换。
1、定义分片上下文容器，使用 ThreadLocal 存储当前请求的 tenant_id 和业务日期。
2、编写 DataSourceRouter 类，在 getConnection() 调用前解析上下文，返回 ds_tenant_a_2024_q3 等动态数据源实例。
3、在 MyBatis 拦截器中重写 MappedStatement，将逻辑表名替换为物理表名，例如将 t_order 替换为 t_order_202407。
4、确保所有跨分片聚合查询（如 COUNT(*) OVER ALL）改写为应用层归并计算。
四、基于 PostgreSQL 分区表原生支持
若选用 PostgreSQL 12+，可利用声明式分区替代传统分库分表，简化运维并保留 SQL 兼容性。
1、创建主表并声明按 RANGE 分区，例如 PARTITION BY RANGE (created_at)。
2、为每个时间段创建独立分区，如 CREATE TABLE t_order_202407 PARTITION OF t_order FOR VALUES FROM ('2024-07-01') TO ('2024-08-01')。
3、配置自动分区触发器或使用 pg_partman 扩展实现分区预创建与过期清理。
4、查询时仍使用主表名，优化器自动裁剪无关分区，无需修改业务 SQL。
