指分片规则一致的主表和子表。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，则 此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提 升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析的得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建 议用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 改写之后的分页执行结果。 3.1. 数据分片 34 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写

在全链路压测场景下，ShardingSphere 通过影子库功能支持在复杂压测场景下数据隔离，压 测获得测试结果可准确反应系统真实容量和性能水平。 1.1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数 据库。 • 业务零侵入 面 表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了

ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 持。 1.2 产品功能 1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数 据库。 1 Apache ShardingSphere 表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了

ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 持。 1.2 产品功能 1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数 据库。 1 Apache ShardingSphere 表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了

ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 持。 1.2 产品功能 1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数 据库。 1 Apache ShardingSphere 表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了

表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 SQL 改写之后的分页执行结果。 7.2. 数据分片 239 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写

表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 SQL 改写之后的分页执行结果。 7.2. 数据分片 234 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写

指分片规则一致的主表和子表。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，则 此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提 升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 SQL 改写之后的分页执行结果。 7.1. 数据分片 237 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写

表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 SQL 改写之后的分页执行结果。 7.2. 数据分片 250 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写

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 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 SqlSession，在同一个 sqlSession 中两次执行相同的 sql 语句，第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存（内存），第二次会从缓存中获取 数据将不再从数据库查询，从而提高查询效率。当一个 sqlSession 结束后该 sqlSession 中的 一级缓存也就不存在了。Mybatis 默认开启一级缓存。 Mybatis 二级缓存是多个 SqlSession 共享的，其作用域是 namespace 下的 sql 语句且向 sql 中传递参数也相同即最终执行 相同的 sql 语句，第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存（内存），第二次会从 缓存中获取数据将不再从数据库查询，从而提高查询效率。Mybatis 默认没有开启二级缓存 需要在 setting 全局参数中配置开启二级缓存。 6.2 一级缓存 6.2.1 原理 下图是根据 id 查询用户的一级缓存图解： 第一次查询 id