互联网的海量数据场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 拆分为一个个不可再分的单词。再使用语法解析器 对 SQL 进行理解，并最终提炼出解析上下文。解析上下文包括表、选择项、排序项、分组项、聚合函数、 分页信息、查询条件以及可能需要修改的占位符的标记。 执行器优化 合并和优化分片条件，如 OR 等。 SQL 路由 根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL ShardingSphere 采用一套自动化的执行引擎，负责将路由和改写完成之后的真实 SQL 安全且高效发送到 底层数据源执行。它不是简单地将 SQL 通过 JDBC 直接发送至数据源执行；也并非直接将执行请求放入 线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从资源控制的角度看

该节点对数据库的访问，使数据库能够保证足够的资源为其他节点提供服务。 4.2. 管控 23 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 限流 面对超负荷的请求开启限流，以保护部分请求可以得以高质量的响应。 4.3 数据分片 4.3.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当 前游标指向而已。按归并思想合并 m 个长度为 n 的已排序数组，时间复杂度为 O(mn(log m))，一般分 片数量 m 都较小，可以认为时间复杂度为 O(n)，性能损耗很小。 其次，ShardingSphere 对仅落至单分片的查询进行进一步优化。落至单分片查询的请求并不需要改写 SQL 也可以保证记录的正确性，因此在此种情况下，ShardingSphere

数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 从库 查询数据操作所使用的数据库，可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性，从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 • 不支持主库多写 • 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。

ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 Apache ShardingSphere 节点超过负载后，停止 该节点对数据库的访问，使数据库能够保证足够的资源为其他节点提供服务。 限流 面对超负荷的请求开启限流，以保护部分请求可以得以高质量的响应。 4.3 数据分片 4.3.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当 前游标指向而已。按归并思想合并 m 个长度为 n 的已排序数组，时间复杂度为 O(mn(log m))，一般分 片数量 m 都较小，可以认为时间复杂度为 O(n)，性能损耗很小。 其次，ShardingSphere 对仅落至单分片的查询进行进一步优化。落至单分片查询的请求并不需要改写 SQL 也可以保证记录的正确性，因此在此种情况下，ShardingSphere

数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 从库 查询数据操作所使用的数据库，可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性，从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 3.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 • 不支持主库多写 • 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。

数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 前游标指向而已。对于本身即有序的待排序对象，归并排序的时间复杂度仅为 O(nlogn)，性能损耗很 小。 其次，ShardingSphere 对仅落至单分片的查询进行进一步优化。落至单分片查询的请求并不需要改写 SQL 也可以保证记录的正确性，因此在此种情况下，ShardingSphere 并未进行 SQL 改写，从而达到节省带宽 的目的。 分页方案优化 由于 LIMIT 并不能通过索引查询数据，因此如果可以保证 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。

该节点对数据库的访问，使数据库能够保证足够的资源为其他节点提供服务。 4.2. 管控 23 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 限流 面对超负荷的请求开启限流，以保护部分请求可以得以高质量的响应。 4.3 数据分片 4.3.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 前游标指向而已。对于本身即有序的待排序对象，归并排序的时间复杂度仅为 O(nlogn)，性能损耗很 小。 其次，ShardingSphere 对仅落至单分片的查询进行进一步优化。落至单分片查询的请求并不需要改写 SQL 也可以保证记录的正确性，因此在此种情况下，ShardingSphere 并未进行 SQL 改写，从而达到节省带宽 的目的。 分页方案优化 由于 LIMIT 并不能通过索引查询数据，因此如果可以保证

数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 从库 查询数据操作所使用的数据库，可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性，从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 • 不支持主库多写 • 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。

数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 从库 查询数据操作所使用的数据库，可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性，从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 • 不支持主库多写 • 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。

例的引用放在任何类型的管理范围中，比如 Serlvet 架构中的 HttpSession。如果你现在正在使用一种 Web 框架，要考虑 SqlSession 放在一个和 HTTP 请求对象相似的范围中。换句话说，每次收到的 HTTP 请求，就可以打开一个 SqlSession，返回一个 响应，就关闭它。这个关闭操作是很重要的，你应该把这个关闭操作放到 finally 块中以确保每次都能执行关闭。下面的示例就是一个 中获得的。因此从技术层面讲，映射器实例的最大范围是 和 SqlSession 相同的，因为它们都是从 SqlSession 里被请求的。尽管如此，映射器实例的最佳范围是方法范围。也就是说，映射器 实例应该在调用它们的方法中被请求，用过之后即可废弃。并不需要显式地关闭映射器实例，尽管在整个请求范围（request scope） 保持映射器实例也不会有什么问题，但是很快你会发现，像 SqlSession 一样， 。要知道为了方便使用延迟加载，数据源才是必须 的。 有三种内建的数据源类型（也就是 type=”[UNPOOLED|POOLED|JNDI]”）： UNPOOLED– 这个数据源的实现只是每次被请求时打开和关闭连接。虽然一点慢，它对在及时可用连接方面没有性能要求的简单应用 程序是一个很好的选择。 不同的数据库在这方面表现也是不一样的，所以对某些数据库来说使用连接池并不重要，这个配置也是理想 的。UNPOOLED