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 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 ShardingSphere-JDBC gSphere 提供在单机数据库之上的分布式事务能力，可实现跨底层数据源的数据安全。 读 写 分离 读写分离，是应对高压力业务访问的手段之一。ShardingSphere 基于对 SQL 语义理解及底层 数据库拓扑感知能力，提供灵活、安全的读写分离能力，且可实现读访问的负载均衡。 高 可 用 高可用，是对数据存储计算平台的基本要求。ShardingSphere 基于无状态服务，提供高可用 数据迁移，是打通数据生态的关键能力。SharingSphere 提供基于数据全场景的迁移能力，可 应对业务数据量激增的场景。 联 邦 查询 联邦查询，是面对复杂数据环境下利用数据的有效手段之一。ShardingSphere 提供跨数据源 的复杂数据查询分析能力，简化并提升数据使用体验。 数 据 加密 数据加密，是保证数据安全的基本手段。ShardingSphere 提供一套完整的、透明化、安全的、 低改造成本的数据加密解决方案。

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 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 1.1.1 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 1.1 效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 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 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满

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 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 1.1.1 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 1.1 效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 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 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满

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 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 1.1.1 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 1.1 效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 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 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满

Database Plus，旨在构建多模数据库上层的标准和生态。它关 注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 • 连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时， 数据分片 19 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访

Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关 注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和 可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 • 连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时， 数据库协议 Apache ShardingSphere 目前实现了 MySQL 和 PostgreSQL 协议。 4.1.6 特性支持 Apache ShardingSphere 为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进 行统一管理，以降低用户的使用难度。 因此，对于统一提供的特性，原生的 SQL 将不再下发到数据库，并提示该操作不被支持，用户可使用 ShardingSphere

Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关 注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 • 连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时， 数据库协议 Apache ShardingSphere 目前实现了 MySQL 和 PostgreSQL 协议。 4.1.6 特性支持 Apache ShardingSphere 为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进 行统一管理，以降低用户的使用难度。 因此，对于统一提供的特性，原生的 SQL 将不再下发到数据库，并提示该操作不被支持，用户可使用 ShardingSphere

Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关 注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和 可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 • 连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时， com/apache/shardingsphere/tree/master/shardingsphere‐db‐protocol 4.1.6 特性支持 Apache ShardingSphere 为数据库提供了分布式协作的能力，同时将一部分数据库特性抽象到了上层，进 行统一管理，以降低用户的使用难度。 因此，对于统一提供的特性，原生的 SQL 将不再下发到数据库，并提示该操作不被支持，用户可使用 ShardingSphere

效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 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 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满 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，则只需要改写参数列表即可，无需改写 SQL 本身。 批量拆分 在使用批量插入的 SQL 时，如果插入的数据是跨分片的，那么需要对 SQL 进行改写来防止将多余的数据 写入到数据库中。插入操作与查询操作的不同之处在于，查询语句中即使用了不存在于当前分片的分片 键，也不会对数据产生影响；而插入操作则必须将多余的分片键删除。举例说明，如下

. . 71 应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 运维平台和 RESTFul API 部署 (可选) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 6.3.2 导出作业信息 . . . . . . . . 72 监听作业服务器存活 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 6.3.4 运维平台 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 登录 . . . . . . . interface 指定网卡地址或 elasticjob.preferred.network.ip 指定 IP。ElasticJob 默认 获取网卡列表中第一个非回环可用 IPV4 地址。 运维平台和 RESTFul API 部署 (可选) 1. 解压缩 elasticjob-console-${version}.tar.gz 并执行 bin\start.sh。 2. 打开浏览器访问 ht