衆所周知，數據分片包括水平和垂直，這裏只討論水平這種情況，並且，我們默認數據的切分規則是以ID。
細化下來，其實主要是討論兩種情況：ID爲UUID或者說無序的字符串的情況，以及ID是數字形式的情況。前者無序，後者有序。
當ID是無序字符串的時候，一般採用將ID哈希後再取模的形式，而數字則直接取模。從原理上說，前者無法保證數據徹底均勻的分佈在各個表中，而後者則沒有這種情況。
但，空口無憑，一切還是要以事實爲依據，做到心中有數。所以，我創建了10張測試表，準備插入100萬條數據，用來探索UUID形式的ID加哈希這種算法的數據分佈情況。當然，其實有更簡單的方式，直接生成100萬個UUID然後哈希取模並計數就行了。不過，我正好測試Sharding JDBC，算是順勢而爲吧。
數據如下：
| 表名 | 數據量 |
| t0 | 100032 |
| t1 | 100315 |
| t2 | 99452 |
| t3 | 99762 |
| t4 | 100001 |
| t5 | 99791 |
| t6 | 100614 |
| t7 | 100373 |
| t8 | 99796 |
| t9 | 99864 |
圖表來一個：
| 最大值 | 100614 |
| 最小值 | 99452 |
| 差值 | 1162 |
總結：如果是業務限制，UUID還能能用的，如果是新項目，能避免還是避免吧。