2.13 医疗健康 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 9.2.14 零售业 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 9.2.15 人工智能 . 4; 服务器 B = 5,6,7,8,9。在不丢失分片 项的情况下，最大限度的利用现有资源提高吞吐量。 5.2.3 高可用 当作业服务器在运行中宕机时，注册中心同样会通过临时节点感知，并将在下次运行时将分片转移至仍 存活的服务器，以达到作业高可用的效果。本次由于服务器宕机而未执行完的作业，则可以通过失效转 移的方式继续执行。如下图所示。 5.2. 弹性调度 9 Apache ShardingSphere 。 • 定时任务触发时，如需重新分片，则通过主服务器分片，分片过程中阻塞，分片结束后才可执行任 务。如分片过程中主服务器下线，则先选举主服务器，再分片。 • 通过上一项说明可知，为了维持作业运行时的稳定性，运行过程中只会标记分片状态，不会重新分 片。分片仅可能发生在下次任务触发前。 • 每次分片都会按服务器 IP 排序，保证分片结果不会产生较大波动。 • 实现失效转移功能，在某台服务器

协议的的客户端。 1.1.3 ShardingSphere-Sidecar（TODO） 定位为 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 * 60 * 60 * 1000。通过计算可知： Math.pow(2 41) / (365 * 24 * 60 * 60 * 1000L); 结果约等于 69.73 年。Apache ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为

v5.0.0 1.1.3 ShardingSphere-Sidecar（TODO） 定位为 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据库高可用、数据加密、影子库 等。用户自定义功能可完全面向 Apache ShardingSphere SQL 方言和数据库协议的兼容，是数据库兼容度提升的关键点。 17 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库，让用户零使用成本，是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供

ce/url 属性中指定的配置文件次之，最低优先级的是 properties 属性中指定 的属性。 settings 这是 MyBatis 中极为重要的调整设置，它们会改变 MyBatis 的运行时行为。下表描述了设置中各项的意图、默认值等。 设置参数 设置参数 描述 描述 有效值 有效值 默认值 默认值 cacheEnabled 该配置影响的所有 映射器中配置的缓 存的全局开关。 true T on PT.tag_id = T.id where B.id = #{id} 你可能想把它映射到一个智能的对象模型,包含一个作者写的博客,有很多的博文,每 篇博文有零条或多条的评论和标签。 下面是一个完 整的复杂结果映射例子 (假设作者, 博客, 博文, 评论和标签都是类型的别名) 我们来看看, 。 但是不用紧张, 我们会一步一步来说明。 当 天最初它看起来令人生畏 注意 注意 注意 注意 在 SqlSessionFactory 中还有一个方法我们没有提及,就是 getConfiguration()。这 个方法会返回一个 Configuration 实例,在 运行时你可以使用它来自检 MyBatis 的配置。 注意 注意 注意 注意 如果你已经使用之前版本 MyBatis,你要回忆那些 session,transaction 和 batch 都是分离的。现在和以往不同了

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 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据库高可用、数据加密、影子库 等。用户自定义功能可完全面向 Apache ShardingSphere • Embed 环境由测试框架自动搭建嵌入式 MySQL，适用于 ShardingSphere‐JDBC 的本地环境测试。 当前默认采用 Docker 环境，使用 Testcontainer 创建运行时环境并执行测试用例。未来将采用 Embed 环 境的 ShardingSphere‐JDBC + MySQL，替换 Native 执行测试用例的默认环境类型。 数据库类型目前支持 MySQL、PostgreSQL、SQLServer

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 document • 业务零侵入 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 ，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 2.3.2 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据加密、影子库等。用户自定义 功能可完全面向 Apache ShardingSphere • Embed 环境由测试框架自动搭建嵌入式 MySQL，适用于 ShardingSphere‐JDBC 的本地环境测试。 当前默认采用 Docker 环境，使用 Testcontainer 创建运行时环境并执行测试用例。未来将采用 Embed 环 境的 ShardingSphere‐JDBC + MySQL，替换 Native 执行测试用例的默认环境类型。 数据库类型目前支持 MySQL、PostgreSQL、SQLServer

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 document • 业务零侵入 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 ，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 2.3.2 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据加密、影子库等。用户自定义 功能可完全面向 Apache ShardingSphere • Embed 环境由测试框架自动搭建嵌入式 MySQL，适用于 ShardingSphere‐JDBC 的本地环境测试。 当前默认采用 Docker 环境，使用 Testcontainer 创建运行时环境并执行测试用例。未来将采用 Embed 环 境的 ShardingSphere‐JDBC + MySQL，替换 Native 执行测试用例的默认环境类型。 数据库类型目前支持 MySQL、PostgreSQL、SQLServer

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 document • 业务零侵入 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 ，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 2.3.2 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据加密、影子库等。用户自定义 功能可完全面向 Apache ShardingSphere • Embed 环境由测试框架自动搭建嵌入式 MySQL，适用于 ShardingSphere‐JDBC 的本地环境测试。 当前默认采用 Docker 环境，使用 Testcontainer 创建运行时环境并执行测试用例。未来将采用 Embed 环 境的 ShardingSphere‐JDBC + MySQL，替换 Native 执行测试用例的默认环境类型。 数据库类型目前支持 MySQL、PostgreSQL、SQLServer

v5.1.1 1.1.3 ShardingSphere-Sidecar（TODO） 定位为 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 限引擎和调度引擎等。 3.4. 可插拔架构 16 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据库高可用、数据加密、影子库 等。用户自定义功能可完全面向 Apache ShardingSphere SQL 方言和数据库协议的兼容，是数据库兼容度提升的关键点。 18 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库，让用户零使用成本，是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供

v5.1.0 1.1.3 ShardingSphere-Sidecar（TODO） 定位为 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 限引擎和调度引擎等。 3.4. 可插拔架构 16 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据库高可用、数据加密、影子库 等。用户自定义功能可完全面向 Apache ShardingSphere SQL 方言和数据库协议的兼容，是数据库兼容度提升的关键点。 18 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库，让用户零使用成本，是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供