settings（全局配置参数） typeAliases（类型别名） typeHandlers（类型处理器） objectFactory（对象工厂） plugins（插件） environments（环境集合属性对象） environment（环境子属性对象） transactionManager（事务管理） dataSource（数据源） mappers（映射器） 3.2 properties（属性） System.out.println(list); //关闭session session.close(); } 5.3.7 小结 使用 collection 完成关联查询，将关联查询信息映射到集合对象。 5.4 多对多查询 5.4.1 查询用户购买的商品信息 5.4.1.1需求 查询用户购买的商品信息。 5.4.1.2sql 需要查询所有用户信息，关联查询订单及订单明细信息，订单明细信息中关联查询商品信息 属性中，根据对结果集查询遍 历的需要选择使用 resultType 还是 resultMap。 collection： 作用： 将关联查询信息映射到一个 list 集合中。 场合： 为了方便查询遍历关联信息可以使用 collection 将关联信息映射到 list 集合中，比如： 查询用户权限范围模块及模块下的菜单，可使用 collection 将模块映射到模块 list 中，将菜 单列表映射到模块对象的菜单 list

parameterMap 的已经被废弃的方法。使用内联参数映射和 parameterType 属性。 resultType 从这条语句中返回的期望类型的类的完全限定名或别名。注意如果是集合情形，那应该是集合可以包含的类型，而 不能是集合本身。使用 resultType 或 resultMap，但不能同时使用。 resultMap 外部 resultMap 的命名引用。结果集的映射是 MyBatis 最强大 而且博客的结果映射描 述了“selectAuthor”语句应该被用来加载它的 author 属性。 其他所有的属性将会被自动加载,假设它们的列和属性名相匹配。 这种方式很简单, 但是对于大型数据集合和列表将不会表现很好。 问题就是我们熟知的 “N+1 查询问题”。概括地讲,N+1 查询问题可 以是这样引起的: 你执行了一个单独的 SQL 语句来获取结果列表(就是“+1”)。 对返回的每条记录 columnPrefix="co_" /> 上面你已经看到了如何处理“有一个”类型关联。但是“有很多个”是怎样的?下面这 个部分就是来讨论这个主题的。 集合 集合

Collection/Array 会被 MyBatis 封装成一个 map 传入, Collection 对应的 key 是 collection,Array 对应的 key 是 array. 如果确定是 List 集合，key 还可以是 list. select employee_seq getEmployeeById(Integer id ); 2) 查询多行数据返回对象的集合 public List getAllEmps(); 3) 查询单行数据返回 Map 集合 public Map getEmployeeByIdReturnMap(Integer id ); 4) 查询多行数据返回 Map 集合 @MapKey("id") // 指定使用对象的哪个属性来充当 设置加载的数据是按需还是全部 --> 4.7.5 collection 1) POJO 中的属性可能会是一个集合对象,我们可以使用联合查询，并以级联属性的方式封 装对象.使用 collection 标签定义对象的封装规则 public class Department { private Integer id

// ... } } 流式处理 可通过属性配置 streaming.process 开启或关闭流式处理。 如果开启流式处理，则作业只有在 fetchData 方法的返回值为 null 或集合容量为空时，才停止抓取，否 则作业将一直运行下去；如果关闭流式处理，则作业只会在每次作业执行过程中执行一次 fetchData 和 processData 方法，随即完成本次作业。 如果采用流式作业处理方式，建议 方法签名：Collection getAllJobsBriefInfo() • Returns: 作业简明信息集合 获取该 IP 下所有作业简明信息 方法签名：Collection getJobsBriefInfo(String ip) • Parameters: – ip —服务器 IP • Returns: 作业简明信息集合 作业服务器状态展示 API 类 名 称：org.apache.shardingsphere Returns: 作业服务器简明信息集合 6.1. 使用手册 53 Apache ShardingSphere ElasticJob document 作业分片状态展示 API 类 名 称：org.apache.shardingsphere.elasticjob.lifecycle.api. ShardingStatisticsAPI 获取作业分片信息集合 方法签名：Collection

Apache ShardingSphere document, v5.2.0 3.7.6 核心概念 节点 运行计算层或存储层组件进程的实例，可以是物理机、虚拟机、容器等。 集群 为了提供特定服务而集合在一起的多个节点。 源端 原始数据所在的存储集群。 目标端 原始数据将要迁移的目标存储集群。 数据迁移作业 把数据从某一个存储集群复制到另一个存储集群的完整流程。 存量数据 在数据迁移作业开始前，数据节点中已有的数据。 version} 配置 YAML ShardingSphere‐JDBC 的 YAML 配置文件通过 Database 名称、运行模式、数据源集合、规则集合以及属 性配置组成。 # JDBC 逻辑库名称。在集群模式中，使用该参数来联通 ShardingSphere-JDBC 与 ShardingSphere- Proxy。 # 默认值：logic_db .version} 构建数据源 ShardingSphere‐JDBC 的 Java API 由 Database 名称、运行模式、数据源集合、规则集合以及属性配置组 成。 通过 ShardingSphereDataSourceFactory 工厂创建的 ShardingSphereDataSource 实现自 JDBC 的标准接 口 DataSource。

并这 2 种 类型。 3.1. 数据分片 41 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 遍历归并 它是最为简单的归并方式。只需将多个数据结果集合并为一个单向链表即可。在遍历完成链表中当前数 据结果集之后，将链表元素后移一位，继续遍历下一个数据结果集即可。 排序归并 由于在 SQL 中存在 ORDER BY 语句，因此每个数据结果集自身是有序的，因此只需要将数据结果集当前 属性配置，详情请参见配置手册。 executor-size: 20 sql-show: true /metadata/${schemeName}/dataSources 多个数据库连接池的集合，不同数据库连接池属性自适配（例如：DBCP，C3P0，Druid, HikariCP）。 ds_0: dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource 在本地打包目录和解压缩目录下找到: agent.yaml “‘yaml applicationName: shardingsphere‐agent # 应用名称 ignoredPluginNames: # 忽略的插件集合，表 示集合里面的插件不生效 ‐ Opentracing ‐ Jaeger ‐ Zipkin ‐ Prometheus ‐ Logging plugins: Prometheus: host: “localhost”#prometheus

属性配置，详情请参见配置手册。 kernel-executor-size: 20 sql-show: true /metadata/${schemeName}/dataSources 多个数据库连接池的集合，不同数据库连接池属性自适配（例如：DBCP，C3P0，Druid, HikariCP）。 ds_0: dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource 在本地打包目录和解压缩目录下找到: agent.yaml applicationName: shardingsphere-agent # 应用名称 ignoredPluginNames: # 忽略的插件集合，表示集合里面的插件不生效 - Opentracing - Jaeger - Zipkin - Prometheus - OpenTelemetry - Logging plugins: Prometheus: #traces 数据的导出器 Logging: props: LEVEL: "INFO" # 打印的日志级别 以上为 agent 的所有配置，注意：当配置 ignoredPluginNames 时候，表示集合里面的插件会被忽略！ 4.5. 分布式治理 54 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 4.6 弹性伸缩 4.6.1 背景 对于使用单数据库运行的系

40 Apache ShardingSphere document 8.6.6 核心概念 节点 运行计算层或存储层组件进程的实例，可以是物理机、虚拟机、容器等。 集群 为了提供特定服务而集合在一起的多个节点。 源端 原始数据所在的存储集群。 目标端 原始数据将要迁移的目标存储集群。 数据迁移作业 把数据从某一个存储集群复制到另一个存储集群的完整流程。 存量数据 在数据迁移作业开始前，数据节点中已有的数据。 • 加密字段无法支持计算操作，如：AVG、SUM 以及计算表达式； • 不支持子查询中包含加密字段，并且外层投影使用星号的 SQL； • 不支持 UNION、INTERSECT、EXCEPT 等集合运算语句中包含加密列。 其他： • 加密规则中配置的加密列、辅助查询列、LIKE 查询列等需要和数据库中的列保持大小写一致。 8.8 数据脱敏 8.8.1 背景 随着《网络安全法》的颁布施 version} 配置 YAML ShardingSphere‐JDBC 的 YAML 配置文件通过 Database 名称、运行模式、数据源集合、规则集合以及属 性配置组成。 # JDBC 逻辑库名称。在集群模式中，使用该参数来联通 ShardingSphere-JDBC 与 ShardingSphere- Proxy。 # 默认值：logic_db

40 Apache ShardingSphere document 8.6.6 核心概念 节点 运行计算层或存储层组件进程的实例，可以是物理机、虚拟机、容器等。 集群 为了提供特定服务而集合在一起的多个节点。 源端 原始数据所在的存储集群。 目标端 原始数据将要迁移的目标存储集群。 数据迁移作业 把数据从某一个存储集群复制到另一个存储集群的完整流程。 存量数据 在数据迁移作业开始前，数据节点中已有的数据。 version} 配置 YAML ShardingSphere‐JDBC 的 YAML 配置文件通过 Database 名称、运行模式、数据源集合、规则集合以及属 性配置组成。 # JDBC 逻辑库名称。在集群模式中，使用该参数来联通 ShardingSphere-JDBC 与 ShardingSphere- Proxy。 # 默认值：logic_db .version} 构建数据源 ShardingSphere‐JDBC 的 Java API 由 Database 名称、运行模式、数据源集合、规则集合以及属性配置组 成。 通过 ShardingSphereDataSourceFactory 工厂创建的 ShardingSphereDataSource 实现自 JDBC 的标准接 口 DataSource。

40 Apache ShardingSphere document 8.6.6 核心概念 节点 运行计算层或存储层组件进程的实例，可以是物理机、虚拟机、容器等。 集群 为了提供特定服务而集合在一起的多个节点。 源端 原始数据所在的存储集群。 目标端 原始数据将要迁移的目标存储集群。 数据迁移作业 把数据从某一个存储集群复制到另一个存储集群的完整流程。 存量数据 在数据迁移作业开始前，数据节点中已有的数据。 version} 配置 YAML ShardingSphere‐JDBC 的 YAML 配置文件通过 Database 名称、运行模式、数据源集合、规则集合以及属 性配置组成。 # JDBC 逻辑库名称。在集群模式中，使用该参数来联通 ShardingSphere-JDBC 与 ShardingSphere- Proxy。 # 默认值：logic_db .version} 构建数据源 ShardingSphere‐JDBC 的 Java API 由 Database 名称、运行模式、数据源集合、规则集合以及属性配置组 成。 通过 ShardingSphereDataSourceFactory 工厂创建的 ShardingSphereDataSource 实现自 JDBC 的标准接 口 DataSource。