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图中黄色部分表示的是Sharding-JDBC的入口API，采用工厂方法的形式提供。 目前有
ShardingDataSourceFactory支持分库分表，读写分离操作
MasterSlaveDataSourceFactory支持读写分离操作
图中蓝色部分表示的是Sharding-JDBC的配置对象，提供灵活多变的配置方式。
TableRuleConfiguration,它包含分片配置规则
MasterSlaveRuleConfiguration,它包含的是读写分离的配置规则
ShardingRuleConfuguration，主入口，它包含多个TableRuleConfiguration，也可以包含多个MasterSlaveRuleConfiguration
图中红色部分表示的是内部对象，由Sharding-JDBC内部使用，应用开发者无需关注。
Shardingjdbc通过ShardingRuleConfuguration和MasterSlaveRuleConfiguration生成真正的规则对象，最终生成我们要使用的Datasource。
Sharding-JDBC初始化流程：
根据配置信息生成configuration对象 通过Factory将configuration对象转化成Rule对象 通过Factory将Rule对象与DataSource对象进行封装 使用shardingjdbc进行分库分表操作
Sharding-JDBC使用过程
引入maven依赖
<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId> <version>4.1.1</version></dependency>规则配置
Sharding-JDBC可以通过Java，YAML，Spring命名空间和Spring Boot Starter四种方式配置，开发者可根据场景选择适合的配置方式。
创建DataSource
通过ShardingDataSourceFactory工厂和规则配置对象获取ShardingDataSource，然后即可通过DataSource选择使用原生JDBC开发，或者使用JPA, MyBatis等ORM工具。
xxxxxxxxxxDataSource dataSource =ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap,shardingRuleConfig, props);实时效果反馈
1. 使用Sharding-JDBC时必须引入哪个包
A sharding-jdbc-spring
B sharding-jdbc-core
C sharding-jdbc-core-spring
D sharding-jdbc-spring-boot-starter
答案
1=>B