MySQL 连接消耗数 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 适用于任何兼容MySQL协议的客户端。 1.4 三个组件对比认识 1.5 混合架构 Sharding-JDBC采用无中心化架构，适用于Java开发的高性能的轻量级OLTP应用；Sharding- Proxy提供静态入口以及异

6 1.3.3 Hybrid Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4 Running Modes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1 architecture according to the current businesses. 1.3. Deployment 7 Apache ShardingSphere document, v5.2.1 1.4 Running Modes Apache ShardingSphere provides two running modes: standalone mode and cluster mode. a separately deployed registry center. We suggest using cluster mode in production environment. 1.4. Running Modes 8 Apache ShardingSphere document, v5.2.1 1.5 Roadmap 1.6 Get Involved ShardingSphere

人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 3） MyBatis 1 对开发人员而言，核心 sql 还是需要自己优化 2 sql 和 java 编码分开，功能边界清晰，一个专注业务、一个专注数据 1.4 如何下载 MyBatis 1） 下载网址 https://github.com/mybatis/mybatis-3/ JAVAEE 课程系列 —————————————————————————————

HashMap、基本类型、pojo，Executor 通过 Mapped Statement 在执行 sql 后将输出结果映射至 java 对象中，输出结果映射过程 相当于 jdbc 编程中对结果的解析处理过程。 1.4 mybatis 下载 mybaits 的代码由 github.com 管理，地址：https://github.com/mybatis/mybatis-3/releases mybatis-3

PROPERTIES("sharding-count"="6")), KEY_GENERATE_STRATEGY(COLUMN=order_id,TYPE(NAME="snowflake")) ); 1.4. Create target table. If you are migrating to a heterogeneous database, you need to execute the table‐creation high performance and fast implementation, the first generation of SQL parsers used Druid prior to V1.4.x. In practical tests, its performance far exceeds that of other parsers. 12.4. Sharding 500 Apache

er_id,TYPE(NAME="snowflake")) ); 9.2. ShardingSphere-Proxy 369 Apache ShardingSphere document 1.4. 创建目标端表。 如果是迁移到异构数据库，那目前需要在 proxy 执行建表语句。 CREATE TABLE t_order (order_id INT NOT NULL, user_id INT 解析作为分库分表类产品的核心，其性能和兼容性是最重要的衡量指标。ShardingSphere 的 SQL 解 析器经历了 3 代产品的更新迭代。 第一代 SQL 解析器为了追求性能与快速实现，在 1.4.x 之前的版本使用 Druid 作为 SQL 解析器。经实际 测试，它的性能远超其它解析器。 第二代 SQL 解析器从 1.5.x 版本开始，ShardingSphere 采用完全自研的 SQL

PROPERTIES("sharding-count"="6")), KEY_GENERATE_STRATEGY(COLUMN=order_id,TYPE(NAME="snowflake")) ); 1.4. 创建目标端表。 如果是迁移到异构数据库，那目前需要在 proxy 执行建表语句。 CREATE TABLE t_order (order_id INT NOT NULL, user_id INT 解析作为分库分表类产品的核心，其性能和兼容性是最重要的衡量指标。ShardingSphere 的 SQL 解 析器经历了 3 代产品的更新迭代。 第一代 SQL 解析器为了追求性能与快速实现，在 1.4.x 之前的版本使用 Druid 作为 SQL 解析器。经实际 测试，它的性能远超其它解析器。 第二代 SQL 解析器从 1.5.x 版本开始，ShardingSphere 采用完全自研的 SQL

PROPERTIES("sharding-count"="6")), KEY_GENERATE_STRATEGY(COLUMN=order_id,TYPE(NAME="snowflake")) ); 1.4. Create target table. If you are migrating to a heterogeneous database, you need to execute the table‐creation high performance and fast implementation, the first generation of SQL parsers used Druid prior to V1.4.x. In practical tests, its performance far exceeds that of other parsers. 12.4. Sharding 529 Apache

PROPERTIES("sharding-count"="6")), KEY_GENERATE_STRATEGY(COLUMN=order_id,TYPE(NAME="snowflake")) ); 1.4. 创建目标端表。 如果是迁移到异构数据库，那目前需要在 proxy 执行建表语句。 CREATE TABLE t_order (order_id INT NOT NULL, user_id INT 解析作为分库分表类产品的核心，其性能和兼容性是最重要的衡量指标。ShardingSphere 的 SQL 解 析器经历了 3 代产品的更新迭代。 第一代 SQL 解析器为了追求性能与快速实现，在 1.4.x 之前的版本使用 Druid 作为 SQL 解析器。经实际 测试，它的性能远超其它解析器。 第二代 SQL 解析器从 1.5.x 版本开始，ShardingSphere 采用完全自研的 SQL

pursue good performance and quick achievement, the first generation of SQL parser uses Druid before 1.4.x version. As tested in practice, its performance exceeds other parsers a lot. The second generation