ShardingSphere‐Proxy 对系统库/表（如 information_schema、pg_catalog）支持有限，通过部分图形化 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 7.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 8.1 ShardingSphere Git Source • 在下载页面 或 https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master 获取。 2. 在命令行构建产物, 分两种情形。 • 情形一：不需要使用存在 SPI 实现的 JAR 或第三方依赖的 JAR • 在 Git Source 同级目录下执行如下命令, 直接完成 Native Image 的构建。

ShardingSphere‐Proxy 对系统库/表（如 information_schema、pg_catalog）支持有限，通过部分图形化 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 2.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 3.1 点来说，需要其自身具备数据一致性同步、探活、主节点选举等能力；对于无状态的计算节点来说，需要 感知存储节点的变化的同时，还需要独立架设负载均衡器，并具备服务发现和请求分发的能力。 Apache ShardingSphere 自身提供计算节点，并通过数据库作为存储节点。因此，它采用的高可用方案是 利用数据库自身的高可用方案做存储节点高可用，并自动识别其变化。 3.4. 高可用 33 Apache ShardingSphere

ShardingSphere‐Proxy 对系统库/表（如 information_schema、pg_catalog）支持有限，通过部分图形化 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 7.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 8.1 ShardingSphere Git Source • 在下载页面 或 https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master 获取。 2. 在命令行构建产物, 分两种情形。 • 情形一：不需要使用存在 SPI 实现的 JAR 或第三方依赖的 JAR • 在 Git Source 同级目录下执行如下命令, 直接完成 Native Image 的构建。

ShardingSphere‐Proxy 对系统库/表（如 information_schema、pg_catalog）支持有限，通过部分图形化 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 7.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 8.1 ShardingSphere Git Source • 在下载页面 或 https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master 获取。 2. 在命令行构建产物, 分两种情形。 • 情形一：不需要使用存在 SPI 实现的 JAR 或第三方依赖的 JAR • 在 Git Source 同级目录下执行如下命令, 直接完成 Native Image 的构建。

不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 数据库访问对象运行实例信息，子节点是当前运行实例的标识。运行实例标识由运行服务器的 IP 地址和 PID 构成。运行实例标识均为临时节点，当实例上线时注册，下线时自动清理。注册中心监控这些节点的 变化来治理运行中实例对数据库的访问等。 /states/datanodes 可以治理读写分离从库，可动态添加删除以及禁用。 动态生效 在注册中心上修改、删除、新增相关配置，会动态推送到生产环境并立即生效。 理能力。但对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一 直以来都是一个迫切的需求；同时，对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规 模的快速变化，也可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。 3.5.2 简介 ShardingSphere‐Scaling 是一个提供给用户的通用数据接入迁移及弹性伸缩的解决方案。 从 4.1.0 开始向用户提供。

分片到不同的数据库的方案。 4.3. 数据分片 24 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 点来说，需要其自身具备数据一致性同步、探活、主节点选举等能力；对于无状态的计算节点来说，需要 感知存储节点的变化的同时，还需要独立架设负载均衡器，并具备服务发现和请求分发的能力。 Apache ShardingSphere 自身提供计算节点，并通过数据库作为存储节点。因此，它采用的高可用方案是 利用数据库自身的高可用方案做存储节点高可用，并自动识别其变化。 4.6. 高可用 52 Apache ShardingSphere 对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是 一个迫切的需求；对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规模的快速变化，也 可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。 4.7.2 挑战 Apache ShardingSphere 在分片算法上提供给用户极大的自由度，但却给弹性伸缩造成了极大的挑战。找 寻既

分片到不同的数据库的方案。 4.3. 数据分片 24 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 点来说，需要其自身具备数据一致性同步、探活、主节点选举等能力；对于无状态的计算节点来说，需要 感知存储节点的变化的同时，还需要独立架设负载均衡器，并具备服务发现和请求分发的能力。 Apache ShardingSphere 自身提供计算节点，并通过数据库作为存储节点。因此，它采用的高可用方案是 利用数据库自身的高可用方案做存储节点高可用，并自动识别其变化。 4.6. 高可用 52 Apache ShardingSphere 对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是 一个迫切的需求；对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规模的快速变化，也 可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。 4.7. 弹性伸缩 53 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 4.7.2 挑战 Apache ShardingSphere

不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 4.2 数据库访问对象运行实例信息，子节点是当前运行实例的标识。运行实例标识由运行服务器的 IP 地址和 PORT 构成。运行实例标识均为临时节点，当实例上线时注册，下线时自动清理。注册中心监控这些节点 的变化来治理运行中实例对数据库的访问等。 4.5. 分布式治理 48 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 /status/storage_nodes 可以 对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是 一个迫切的需求；对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规模的快速变化，也 可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。 4.6.2 挑战 Apache ShardingSphere 在分片算法上提供给用户极大的自由度，但却给弹性伸缩造成了极大的挑战。找 寻即

不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 点来说，需要其自身具备数据一致性同步、探活、主节点选举等能力；对于无状态的计算节点来说，需要 感知存储节点的变化的同时，还需要独立架设负载均衡器，并具备服务发现和请求分发的能力。 Apache ShardingSphere 自身提供计算节点，并通过数据库作为存储节点。因此，它采用的高可用方案是 利用数据库自身的高可用方案做存储节点高可用，并自动识别其变化。 4.6. 高可用 53 Apache ShardingSphere 对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是 一个迫切的需求；对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规模的快速变化，也 可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。 4.7.2 挑战 Apache ShardingSphere 在分片算法上提供给用户极大的自由度，但却给弹性伸缩造成了极大的挑战。找 寻既

语句在代码中硬编码，造成代码不易维护，实际应用 sql 变化的可能较大，sql 变动 需要改变 java 代码。 3、 使用 preparedStatement 向占有位符号传参数存在硬编码，因为 sql 语句的 where 条件不 一定，可能多也可能少，修改 sql 还要修改代码，系统不易维护。 4、 对结果集解析存在硬编码（查询列名），sql 变化导致解析代码变化，系统不易维护，如 果能将数据库记录封装成 ，如果使用数据库链接 池可解决此问题。 解决：在 SqlMapConfig.xml 中配置数据链接池，使用连接池管理数据库链接。 2、 Sql 语句写在代码中造成代码不易维护，实际应用 sql 变化的可能较大，sql 变动需要改 变 java 代码。 解决：将 Sql 语句配置在 XXXXmapper.xml 文件中与 java 代码分离。 3、 向 sql 语句传参数麻烦，因为 sql 语句的 需要和参数一一对应。 解决：Mybatis 自动将 java 对象映射至 sql 语句，通过 statement 中的 parameterType 定 义输入参数的类型。 4、 对结果集解析麻烦，sql 变化导致解析代码变化，且解析前需要遍历，如果能将数据库 记录封装成 pojo 对象解析比较方便。 解决：Mybatis 自动将 sql 执行结果映射至 java 对象，通过 statement 中的 resultType