记录作业异常日志，但不中断作业执行 是 是 抛出异常策略 抛出系统异常并中断作业执行 是 忽略异常策略 忽略系统异常且不中断作业执行 是 邮件通知策略 发送邮件消息通知，但不中断作业执行 是 企业微信通知策 略 发送企业微信消息通知，但不中断作业 执行 是 钉钉通知策略 发送钉钉消息通知，但不中断作业执行 是 记录日志策略 public class JobDemo { public static xx"); } private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() { // 配置注册中心 ... } } 企业微信通知策略 请参考 这里 了解更多。 Maven POM: org.apache.shardingsphere.elasticjob execute(); } private static JobConfiguration createScheduleJobConfiguration() { // 创建定时作业配置， 并且使用企业微信通知策略 JobConfiguration jobConfig = JobConfiguration.newBuilder("myScheduleJob", 3).cron("0/5 * * *

分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器） 和 RM（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通 信。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外，还可以反向通 知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子提交，以保证 事务的强一致性。 v5.0.0 已知实现类 Type 详细说明 NativeAuthor ityProvider‐ Algorithm NATIVE 基于后端数据库存取 server.yaml 中配置的权限信 息。如果用户不存在，则自动创建用户并默认赋予 最高权限。 AllPrivi legesPermit‐ tedAuthor ityProviderAl‐ gorithm ALL_PRIV

分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器） 和 RM（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通 信。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外，还可以反向通 知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子提交，以保证 事务的强一致性。 1.1 已知实现类 Type 详细说明 Na tiveAuthorityProvide rAlgorithm（已弃用） NATIVE 基于后端数据库存取 server.yaml 中配置的权限信 息。如果用户不存在，则自动创建用户并默认赋予 最高权限。 AllPrivi legesPermit‐ tedAuthor ityProviderAl‐ gorithm ALL_PRIV

分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器） 和 RM（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通 信。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外，还可以反向通 知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子提交，以保证 事务的强一致性。 1.0 已知实现类 Type 详细说明 Na tiveAuthorityProvide rAlgorithm（已弃用） NATIVE 基于后端数据库存取 server.yaml 中配置的权限信 息。如果用户不存在，则自动创建用户并默认赋予 最高权限。 AllPrivi legesPermit‐ tedAuthor ityProviderAl‐ gorithm ALL_PRIV

1 什么是 ShardingSphere 1.1.1 介绍 Apache ShardingSphere 是一款开源的分布式数据库生态项目，由 JDBC 和 Proxy 两款产品组成。其核心 采用微内核 + 可插拔架构，通过插件开放扩展功能。它提供多源异构数据库增强平台，进而围绕其上层 构建生态。 Apache ShardingSphere 设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 通用配置 256 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 时间范围分片算法 此 算 法 主 动 忽 视 了 datetime-pattern 的 时 区 信 息。 这 意 味 着 当 datetime-lower, datetime-upper 和传入的分片键含有时区信息时，不会因为时区不一致而发生时区转换。当 传入的分片键为 java.time.Instant 去提炼分片所需的 上下文，并标记有可能需要改写的位置。供分片使用的解析上下文包含查询选择项（Select Items）、表信 息（Table）、分片条件（Sharding Condition）、自增主键信息（Auto increment Primary Key）、排序信 息（Order By）、分组信息（Group By）以及分页信息（Limit、Rownum、Top）。SQL 的一次解析过程

分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器） 和 RM（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通 信。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外，还可以反向通 知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子提交，以保证 事务的强一致性。 去提炼分片所需的 上下文，并标记有可能需要改写的位置。供分片使用的解析上下文包含查询选择项（Select Items）、表信 息（Table）、分片条件（Sharding Condition）、自增主键信息（Auto increment Primary Key）、排序信 息（Order By）、分组信息（Group By）以及分页信息（Limit、Rownum、Top）。SQL 的一次解析过程

Sidecar 版本：4.X 弹性伸缩 版本：4.X 已完成 图例： 进行中 规划中 JDBC + 数据分片 版本：1.X 官网&官档 GitHub 采用公司 群&官微

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用户与订单是一对多 订单和商品是多对多 用户和商品是多对多 5.2 一对一查询 案例：查询所有订单信息，关联查询下单用户信息。 注意：因为一个订单信息只会是一个人下的订单，所以从查询订单信息出发关联查询用户信 息为一对一查询。如果从用户信息出发查询用户下的订单信息则为一对多查询，因为一个用 户可以下多个订单。 5.2.1 方法一： 使用 resultType，定义订单信息 po 类，此 po 类中包括了订单信息和用户信息：