在Spring Boot中使用分库（Sharding）需要根据具体情况而定。分库是一种解决单数据库性能瓶颈和数据量大的解决方案，通过将数据分散到多个数据库中，可以提升数据库的读写性能和数据存储能力。但是，分库也会带来一些复杂性和额外的开销，如数据一致性、事务管理、数据路由等问题。
以下是一些考虑因素，可以帮助您决定是否在Spring Boot应用程序中使用分库：
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数据量大小：如果您的应用程序需要处理大量数据，且单一数据库已经无法满足性能需求，那么分库可能是一个不错的选择。
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业务拆分：如果您的业务逻辑可以按照不同的业务模块进行拆分，那么每个模块可以使用自己的数据库，这有助于提升系统的可维护性和扩展性。
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读写分离：如果您的应用程序读操作远多于写操作，那么可以考虑使用读写分离的分库方案，将读操作分散到多个数据库中，以提升性能。
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数据库特性：不同的数据库有不同的特性和限制，例如MySQL支持事务和行级锁定，而一些NoSQL数据库则更适合于大规模的读操作。因此，您需要选择适合您的应用程序需求的数据库。
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开发和维护成本：分库可能会增加开发和维护的复杂性，因为您需要处理数据一致性、事务管理、数据路由等问题。因此，您需要评估分库对开发和维护成本的影响。
总之，是否在Spring Boot应用程序中使用分库需要根据具体情况而定。如果您需要处理大量数据或扩展系统性能，且分库方案能够满足您的需求，那么可以考虑使用分库。但是，您需要充分考虑分库带来的复杂性和额外的开销，并制定相应的解决方案。
在Spring Boot中进行分库编程具有以下优点：
- 水平扩展：通过分库可以将数据分散到多个数据库中，从而在处理大量数据时提供更好的性能和可扩展性。
- 减轻压力：将数据分散到多个数据库可以平衡查询和写入的负载，使得每个数据库服务器只处理一部分数据，降低了单一服务器的压力。
- 提高容错性：如果某个数据库服务器出现故障，其他数据库服务器仍然可以提供服务，从而提高了系统的容错性和可用性。
然而，分库编程也存在一些弊端：
- 复杂性增加：分库使得应用程序需要处理多个数据库，这增加了应用程序的复杂性，需要编写更多的代码来处理分库逻辑。
- 数据一致性挑战：分库后，数据分布在不同的数据库中，需要确保数据的一致性和完整性。这需要设计适当的同步机制或事务管理策略。
- 性能问题：分库后，跨数据库的查询和操作可能会变得复杂且性能下降，因为需要连接多个数据库服务器并处理数据聚合等问题。
- 资源管理困难：分库后，每个数据库服务器都需要进行配置和管理，这增加了资源管理的复杂性。
因此，在进行分库编程时，需要根据实际需求和场景权衡利弊，并采取适当的技术和策略来克服弊端，实现高效、稳定、可靠的分库系统。
简单介绍一下
增加了一个工作流的数据库
# 工作流数据源
activity:enabled: trueurl: jdbc:mysql://localhost:3306/workflow?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8username: rootpassword: root
然后就可以用dataSource 指定对应的数据库
@Autowired
@Qualifier("activityDataSource")
private DataSource dataSource;
或者
@DataSource(value=DataSource.ACTIVITY)
