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申请/专利权人：杭州视洞科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于ShardingSphere‑JDBC进行数据优化的解决方法，包括以下步骤：根据查询sql查询结果shardingColumn，替换路由规则sql模板中的参数，利用ShardingRoutDecorate类来解析刚才生成的路由规则sql，获取该sql的路由结果，判断该sql的路由规则是否包含目标库目标表，如果不包含目标库目标表则通过table，shardingColumn与查询sql结果替换删除sql模板中参数生成删除sql，执行删除sql来进行数据删除，删除后根据查询sql返回的数据数量更新limit参数，重新根据查询sql模板生成查询sql继续遍历目标库目标表数据，直到遍历完成，程序结束。本发明降低手动删除表数据造成的数据丢失几率；减少二次配置，原有配置拿来即用；删除冗余数据，释放更多的硬盘空间。

主权项：1.一种基于ShardingSphere-JDBC进行数据优化的解决方法，其特征在于，包括以下步骤：启动程序之前，先对sharding-jdbc分库分表规则进行配置，需配置：spring.shardingsphere.datasource参数；spring.shardingsphere.sharding.tables参数；spring.shardingsphere.sharding.binding-tables参数；配置完分库分表规则后再配置目标库目标表参数，如下primaryKey，shardingColumn，table，limit；启动服务后，服务会自动读取配置，利用注解自动注入shardingDataSource类；获取shardingDataSource类中ShardingRuntimeContext类，再从ShardingRuntimeContext中获取ShardingRule,ShardingSphereMeteDate与SQLParserEngine类，利用这些类作为参数生成ShardingRoutDecorate类；程序会根据目标库目标表参数shardingColumn，table,primaryKey,limit替换查询sql模板中的参数来遍历目标库目标表中的数据；根据查询sql查询结果shardingColumn，替换路由规则sql模板中的参数；利用ShardingRoutDecorate类来解析刚才生成的路由规则sql，获取该sql的路由结果，判断该sql的路由规则是否包含目标库目标表，如果不包含目标库目标表则通过table，shardingColumn与查询sql结果替换删除sql模板中参数生成删除sql，执行删除sql来进行数据删除；删除后根据查询sql返回的数据数量更新limit参数，重新根据查询sql模板生成查询sql继续遍历目标库目标表数据，直到遍历完成，程序结束。

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百度查询： 杭州视洞科技有限公司 一种基于ShardingSphere-JDBC进行数据优化的解决方法