Sharding-JDBC

1. 概述
1.1. 分库分表是什么
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下 数据库：
通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息
SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉] FROM [商品信息] p
LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码] LEFT JOIN [店铺信息] s ON p.id = s.[所属店铺]
WHERE p.id = ?
形成类似以下列表展示：
 
随着公司业务快速发展，数据库中的数据量猛增，访问性能也变慢了，优化迫在眉睫。分析一下问题出现在哪儿 呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
方案1：
通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力，比如增加存储容量 、CPU等，这种方案成本很高，并且如果瓶颈

Sharding-JDBC最先出现在Python成神之路。