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逻辑表
水平拆分的数据表的总称。例 ：订单数据表根据主键尾数拆分为1-张表，分别是t_order_0、t_order_1到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。

真实表
在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个实例中的t_order_0到t_order_9。

数据节点
数据分片的最小物理单元。由数据源名称和数据表组成，例如 ：ds_0.t_order_0。

绑定表
指分片规则一致的主表和子表。例如 ：t_order表和t_order_item表，均按照order_id分片，绑定表之间的分区键完全相同，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果SQL为 

SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

在不配置绑定表关系时，假设分片键order_id将数值10路由至第0片，将数值11路由至第1片，那么路由后的SQL应该为4条，它们呈现为笛卡尔积 ：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

在配置绑定表关系后，路由的SQL应该为2条 ：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in
(10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in
(10, 11);

广播表
指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如 ：字典表。

分片键
用于分片的数据库字段，是将数据库（表）水平拆分的关键字段。例如 ：将订单表中的订单主键的尾数取模分片，则订单主键为分片字段。SQL中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差。除了对单分片字段的支持，Sharding-JDBC也支持根据多个字段进行分片。

分片算法
通过分片算法将数据分片，支持通过=、BETWZEEN和IN分片。分片算法需要应用方开发者自行实现，可实现的灵活度非常高。包括 ：精确分片算法、范围分片算法、复合分片算法等。例如 ：where order_id = ？将采用精确分片算法，where order_id in （？，？，？）将采用精确分片算法，where order_id BETWEEN ？and ？将采用范围分片算法，复合分片算法用于分片键有多个复杂情况。

分片策略
包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键 + 分片算法，也就是分片策略。内置的分片策略大致可分为尾数取模、哈希、范围、标签、时间等。由用户方配置的分片策略则更加灵活，常用的使用行表达式配置分片策略，它采用Groovy表达式表示 ：如 ：t_user_$->{u_id % 8}表示t_user表根据u_id摸8，而分成8张表，表名称为t_user_0到t_user_7。

自增主键生成策略
通过在客户端生成自增主键替换以数据库原生自增主键的方式，做到分布式主键无重复。