需求背景：已经有几千万的注册用户数据，而我们数据库一张表上限大约是5000W条数据，而我们往往也不能真的全部占用，这就要必须对用户数据分库分表了。分表分为水平拆分和垂直拆分，这里我写的就是一个关于水平拆分的demo。
实验：
工具和环境：jdk1.8, idea, sharding-jdbc, mybatis, postgresql(数据库，因为目前公司用的这个数据库，所以拿这个做的)，springboot，maven
思路：对用户表（t_user_info）进行拆分。
1.我创建2张表t_user_info_0和t_user_info_1,这2个表就是t_user_info将拆分成的表。
2.我们插入数据时如何保证每条数据进入这2个表的机率时平均的呢？我们在表中加入一个字段role_id来路由一条插入数据将进入哪张表，我采取的方法是，创建一个自增序列表seq_t_user_role_id，每次插入一条数据的时候先去获取序列号，然后在将获取的值与我要分的表的数量取余（seq_id%table_count）,而得到的值就是我们要插入表名的后缀。例如1%2=1，所以是表t_user_info_1，2%2=0 对应的表t_user_info_0.
实战：
1. 创建分表和序列
2.用idea快速搭建一个可运行的springboot的web项目，项目名demo(取名障碍症，请原谅)，下面是我的包结构。
3.加入数据库等依赖包。
4.配置sharding-jdbc(具体sharding配置信息可以看sharding的官网):
因为sharding-jdbc-spring-boot-starter包在启动时会自动帮我们创建datasource：
配置sqlSessionFactory：
然后贴上超级简单的实现代码：
最后贴上项目源码地址：https://gitee.com/yijy/partitiontabledemo。
请各位大佬轻喷，欢迎留言交流！
