. . 241 遍历归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 排序归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 分组归并 . . . ）、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 16 日成为 Apache 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场

是其中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的分表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 0-beta SQL 解析 分为词法解析和语法解析。先通过词法解析器将 SQL 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。 最后，通过 visitor 对抽象语法树遍历构造域模型，通过域模型（SQLStatement）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

. . 246 遍历归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 排序归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 分组归并 . . . ）、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 16 日成为 Apache 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场

. . 257 遍历归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258 排序归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258 分组归并 . . . ）、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 16 日成为 Apache 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场

. . 244 遍历归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245 排序归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245 分组归并 . . . ）、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 16 日成为 Apache 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场

. . 351 遍历归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 排序归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 分组归并 . . . 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 兼容全部常用的路由至单数据节点的 SQL；路由至多数据节点的 SQL 由于场景复杂，分为稳定支持、实 验性支持和不支持这三种情况。 稳定支持 全面支持 DML、DDL、DCL、TCL 和常用 DAL。支持分页、去重、排序、分组、聚合、表关联等复杂查 询。支持 PostgreSQL 和 openGauss 数据库 SCHEMA DDL 和 DML 语句。 常规查询 • SELECT 主语句 SELECT select_expr

. . 481 遍历归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 482 排序归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 482 分组归并 . . . 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 兼容全部常用的路由至单数据节点的 SQL；路由至多数据节点的 SQL 由于场景复杂，分为稳定支持、实 验性支持和不支持这三种情况。 稳定支持 全面支持 DML、DDL、DCL、TCL 和常用 DAL。支持分页、去重、排序、分组、聚合、表关联等复杂查询。 支持 PostgreSQL 和 openGauss 数据库的 schema DDL 和 DML 语句，当 SQL 中不指定 schema 时，默认 访问 public

. . 460 遍历归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 461 排序归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 461 分组归并 . . . 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 兼容全部常用的路由至单数据节点的 SQL；路由至多数据节点的 SQL 由于场景复杂，分为稳定支持、实 验性支持和不支持这三种情况。 稳定支持 全面支持 DML、DDL、DCL、TCL 和常用 DAL。支持分页、去重、排序、分组、聚合、表关联等复杂查询。 支持 PostgreSQL 和 openGauss 数据库的 schema DDL 和 DML 语句，当 SQL 中不指定 schema 时，默认 访问 public

. . 507 遍历归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508 排序归并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508 分组归并 . . . 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 兼容全部常用的路由至单数据节点的 SQL；路由至多数据节点的 SQL 由于场景复杂，分为稳定支持、实 验性支持和不支持这三种情况。 稳定支持 全面支持 DML、DDL、DCL、TCL 和常用 DAL。支持分页、去重、排序、分组、聚合、表关联等复杂查询。 支持 PostgreSQL 和 openGauss 数据库的 schema DDL 和 DML 语句，当 SQL 中不指定 schema 时，默认 访问 public

执行性能， 灵活度高，非常适合对关系数据模型要求不高的软件开发，例如互联网软件、企业运营类软 件等，因为这类软件需求变化频繁，一但需求变化要求成果输出迅速。但是灵活的前提是 mybatis 无法做到数据库无关性，如果需要实现支持多种数据库的软件则需要自定义多套 sql 映射文件，工作量大。 Hibernate 对象/关系映射能力强，数据库无关性好，对于关系模型要求高的软件（例如 需求固定的定制化软件）如果用 需求固定的定制化软件）如果用 hibernate 开发可以节省很多代码，提高效率。但是 Hibernate 的学习门槛高，要精通门槛更高，而且怎么设计 O/R 映射，在性能和对象模型之间如何权 衡，以及怎样用好 Hibernate 需要具有很强的经验和能力才行。 总之，按照用户的需求在有限的资源环境下只要能做出维护性、扩展性良好的软件架构 都是好架构，所以框架只有适合才是最好。 2 Dao 开发方法 使用 //如果使用${}原始符号则不用人为在参数中加% Listlist = userMapper.selectUserByName("管理员"); 再比如 order by 排序，如果将列名通过参数传入 sql，根据传的列名进行排序，应该写为： ORDER BY ${columnName} 如果使用#{}将无法实现此功能。 4.1.2 传递简单类型 参考上边的例子。 4.1.3 传递 pojo