XML映射文件 动态SQL 动态SQL Java API Java API SQL语句构建器 SQL语句构建器 日志 日志 项目文档 项目文档 项目文档 项目文档 项目信息 项目信息 项目报表 项目报表 简介 简介 什么是 什么是 MyBatis ？ ？ MyBatis 是支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射的优秀的持久层框架。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以 XML映射文件 动态SQL 动态SQL Java API Java API SQL语句构建器 SQL语句构建器 日志 日志 项目文档 项目文档 项目文档 项目文档 项目信息 项目信息 项目报表 项目报表 入门 入门 安装 安装 要使用 MyBatis， 只需将 mybatis-x.x.x.jar 文件置于 classpath 中即可。 如果使用 Maven 来构建项目，则需将下面的 dependency web pages as PDF manually or automatically with PDFmyURL 日志 日志 项目文档 项目文档 项目文档 项目文档 项目信息 项目信息 项目报表 项目报表

平扩展的任务处理系统。 5.2.1 分片 ElasticJob 中任务分片项的概念，使得任务可以在分布式的环境下运行，每台任务服务器只运行分配给该 服务器的分片。随着服务器的增加或宕机，ElasticJob 会近乎实时的感知服务器数量的变更，从而重新为 分布式的任务服务器分配更加合理的任务分片项，使得任务可以随着资源的增加而提升效率。 任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为多个独立的任务项，然后由分布式的服务器分别执行某一个 b 根据触发时的分布式作业执行的不同状况来决 定失效转移的执行时机。 通知执行 当其他服务器感知到有失效转移的作业需要处理时，且该作业服务器已经完成了本次任务，则会实时的 拉取待失效转移的分片项，并开始补偿执行。也称为实时执行。 问询执行 作业服务在本次任务执行结束后，会向注册中心问询待执行的失效转移分片项，如果有，则开始补偿执 行。也称为异步执行。 5.3.3 适用场景 开启失效转移功能，ElasticJob 会监控作业每一分片的执行状态，并将其写入注册中心，供其他节点感知。 在一次运行耗时较长且间隔较长的作业场景，失效转移是提升作业运行实时性的有效手段；对于间隔较 短的作业，会产生大量与注册中心的网络通信，对集群的性能产生影响。而且间隔较短的作业并未见得 关注单次作业的实时性，可以通过下次作业执行的重分片使所有的分片正确执行，因此不建议短间隔作 业开启失效转移。 另外需要注意的是，作业本身的幂等性，是保证失效转移正确性的前提。

. . . . . . 17 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.1.5 相关参考 . . . . . . . . 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP 场景。 3.1.5 相关参考 0 3.6.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。

. . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP 场景。 8.1.5 相关参考 document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。

. . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP 场景。 8.1.5 相关参考 document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。

. . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP 场景。 8.1.5 相关参考 document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。

value="10000000"/> 6.3.9 应用场景 对于访问多的查询请求且用户对查询结果实时性要求不高，此时可采用 mybatis 二级缓 存技术降低数据库访问量，提高访问速度，业务场景比如：耗时较高的统计分析 sql、电话 账单查询 sql 等。 实现方法如下：通过设置刷新间隔时间，由

ShardingSphere document, v5.0.0-beta 自动化执行引擎将连接模式的选择粒度细化至每一次 SQL 的操作。针对每次 SQL 请求，自动化执行引擎 都将根据其路由结果，进行实时的演算和权衡，并自主地采用恰当的连接模式执行，以达到资源控制和 效率的最优平衡。针对自动化的执行引擎，用户只需配置 maxConnectionSizePerQuery 即可，该参数表 示一次查询时每个数据库所允许使用的最大连接数。 以及如何以统一和标准的方式对接各种第三方集成组 件。 集成管理的复杂性体现在，一方面我们需要把所有的节点，不管是底层数据库节点，还是中间件或者业 务系统节点，它们的状态都统一管理起来，并且能够实时的探测到最新的变动情况，进一步为集群的控 制和调度提供依据。这方面我们使用集群拓扑状态图来管理集群状态，同时使用心跳检测机制实现状态 检测与更新。 另一方面，不同节点节点之间的统一协调，策略与

以及如何以统一和标准的方式对接各种第三方集成组 件。 集成管理的复杂性体现在，一方面我们需要把所有的节点，不管是底层数据库节点，还是中间件或者业 务系统节点，它们的状态都统一管理起来，并且能够实时的探测到最新的变动情况，进一步为集群的控 制和调度提供依据。这方面我们使用集群拓扑状态图来管理集群状态，同时使用心跳检测机制实现状态 检测与更新。 4.5. 分布式治理 44 Apache ShardingSphere Apache ShardingSphere document, v5.0.0 自动化执行引擎将连接模式的选择粒度细化至每一次 SQL 的操作。针对每次 SQL 请求，自动化执行引擎 都将根据其路由结果，进行实时的演算和权衡，并自主地采用恰当的连接模式执行，以达到资源控制和 效率的最优平衡。针对自动化的执行引擎，用户只需配置 maxConnectionSizePerQuery 即可，该参数表 示一次查询时每个数据库所允许使用的最大连接数。

。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 自动化执行引擎将连接模式的选择粒度细化至每一次 SQL 的操作。针对每次 SQL 请求，自动化执行引擎 都将根据其路由结果，进行实时的演算和权衡，并自主地采用恰当的连接模式执行，以达到资源控制和 效率的最优平衡。针对自动化的执行引擎，用户只需配置 maxConnectionSizePerQuery 即可，该参数表 示一次查询时每个数据库所允许使用的最大连接数。