. . . . . 17 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.1.5 相关参考 . . . . . . . . . . 181 相关概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 对系统的影响 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 使用限制 . . . . . . 8.1.1 JDBC 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 421 8.1.2 JDBC 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . .

8.1 [JDBC] 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 304 7.8.2 [JDBC] 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . 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 配合使用的产品组成。它们均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能，可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企业核心系统的基石，未来也难于撼动，我们更加注重在 原有基础上提供增量，而非颠覆。 1 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 1.1.1 ShardingSphere-JDBC

8.1 [JDBC] 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 300 7.8.2 [JDBC] 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . 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 配合使用的产品组成。它们均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能，可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企业核心系统的基石，未来也难于撼动，我们更加注重在 原有基础上提供增量，而非颠覆。 1 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 1.1.1 ShardingSphere-JDBC

1. [JDBC] 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 288 viii 7.7.2 2. [JDBC] 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . 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 配合使用的产品组成。它们均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能，可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企业核心系统的基石，未来也难于撼动，我们更加注重在 原有基础上提供增量，而非颠覆。 1 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 1.1.1 ShardingSphere-JDBC

8.1 [JDBC] 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . 316 7.8.2 [JDBC] 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . 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 配合使用的产品组成。它们均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能，可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企业核心系统的基石，未来也难于撼动，我们更加注重在 原有基础上提供增量，而非颠覆。 1 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 1.1.1 ShardingSphere-JDBC

测试过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 sysbench 测试用例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 附录 1 . . . . . . . . . . . . 290 7.20 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐ jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291 7.21 在使用 sharing‐proxy 的时候，如何动态在 ShardingSphere‐UI 场景。 Apache ShardingSphere 旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并 非实现一个全新的关系型数据库。关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企业核心系统的基石，未 来也难于撼动，我们更加注重在原有基础上提供增量，而非颠覆。 Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构，项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式 进

. . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . . . 149 相关概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 对系统的影响 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . 515 xiii 1 什么是 ShardingSphere 1.1 介绍 Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统，可以将任意数据库转换为分布式数据库，并 通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。 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

. . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . . . 143 相关概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 对系统的影响 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494 xii 1 什么是 ShardingSphere 1.1 介绍 Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统，可以将任意数据库转换为分布式数据库，并 通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。 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

. . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . . . 167 相关概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 对系统的影响 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . 542 xiii 1 什么是 ShardingSphere 1.1 介绍 Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统，可以将任意数据库转换为分布式数据库，并 通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。 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

Sharding- Sidecar Apache ShardingSphere 云原生 无中心 零侵入 互联网应用架构发展 单体式架构 分布式微服务 云原生架构 系统解耦 可用性提升 资源按需伸缩 自劢化部署&管理 互联网数据库需求发展 RDBMS NoSQL NewSQL 键值数据库 文档数据库 列族数据库 图数据库 …… ShardingSphere 业务代码 ShardingSphere 应用 应用 注册中心 Zookeeper ETCD … APM SkyWalking：基于分布式追踪的性能监控系统。项目的核心目标是针对微服务、Cloud Native、容 器化架构，并提供应用性能监控和分布式调用链追踪能力。 SkyWalking已于2017年12月8日，进入Apache孵化器。 Sidecar 数据库 任意 单一 单一 连接数 高 低 高 异构语言 仅Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 RoadMap 数据库治理 版本：2.X MySQL Proxy 版本：3.0.X 分布式事务 版本：3.1.X PostgreSQL Proxy