. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 7.14 Windows 环 境 下， 运 行 ShardingSphere‐Proxy， 找 不 到 或 无 法 加 载 主 类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 7 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用 无中心化架构， 适用 于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用； ShardingSphere‐Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于

Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere‐JDBC 的优势在于对 Java 应用的友好度。 3.1.2 ShardingSphere-Proxy ShardingSphere‐Proxy

Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere‐JDBC 的优势在于对 Java 应用的友好度。 3.1.2 ShardingSphere-Proxy ShardingSphere‐Proxy

Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere‐JDBC 的优势在于对 Java 应用的友好度。 源码：https://github.com/apache/shardingsphere/tre

ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 3.2 ShardingSphere-Proxy 独立部署 ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 3.3 混合部署架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入口以 ShardingSphere 提供了两种运行模式，分别是单机模式和集群模式。 4.1 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。 适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 4

ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere-Proxy 独立部署 ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 持。目前提供 ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 混合部署架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入口以及异 ShardingSphere 提供了两种运行模式，分别是单机模式和集群模式。 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。 适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 集群模式

Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere‐JDBC 的优势在于对 Java 应用的友好度。 3.1.2 ShardingSphere-Proxy ShardingSphere‐Proxy

ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 3.2 ShardingSphere-Proxy 独立部署 ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 3.3 混合部署架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入口以 ShardingSphere 提供了两种运行模式，分别是单机模式和集群模式。 4.1 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。 适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 4

ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 3.2 ShardingSphere-Proxy 独立部署 ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 3.3 混合部署架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入口以 ShardingSphere 提供了两种运行模式，分别是单机模式和集群模式。 4.1 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。 适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 4

X86 集群在整体上提供的计算能力已大幅高 于传统 SMP 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum Postgresql 许可是仿照 BSD 许可模式的，没有被大公司控制，社区 比较纯洁，版本和路线控制非常好，基于 Postgresql 可让用户拥有 更多自主性。反观 Mysql 的社区现状和众多分支（如 MariaDB）， 确实有些混乱。 Big Date2.indd 5 16-11-22 下午3:38 6 相信这些特点已经足够了，据说很多互联网公司采用 Mysql 来做 OLTP 在 Interconnect 的指挥协调下，数十个甚至数千个 Sub Postgresql 数 据库实例同时开展并行计算。而且，这些 Postgresql 之间采用 share- nothing 无共享架构，从而更将这种并行计算能力发挥到极致，除此之 外，MPP 采用两阶段提交和全局事务管理机制来保证集群上分布式事 务的一致性，Greenplum 像 Postgresql 一样满足关系型数据库的包括