学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 1.3. 产品优势 2 2 设计哲学 ShardingSphere 采用 Database Plus 设计哲学，该理念致力于构建数据库上层的标准和生态，在生态中 Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能，涵盖范围从数据库内核、数据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 8.1 数据分片 8.1.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 1.3. 产品优势 2 2 设计哲学 ShardingSphere 采用 Database Plus 设计哲学，该理念致力于构建数据库上层的标准和生态，在生态中 Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能，涵盖范围从数据库内核、数据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 8.1 数据分片 8.1.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 1.3. 产品优势 2 2 设计哲学 ShardingSphere 采用 Database Plus 设计哲学，该理念致力于构建数据库上层的标准和生态，在生态中 Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能，涵盖范围从数据库内核、数据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 8.1 数据分片 8.1.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

28 日成为 Apache ShardingSphere 的子项目。欢迎通过邮件列表参与讨论。 1 1 简介 使用 ElasticJob 能够让开发工程师不再担心任务的线性吞吐量提升等非功能需求，使他们能够更加专注 于面向业务编码设计；同时，它也能够解放运维工程师，使他们不必再担心任务的可用性和相关管理需 求，只通过轻松的增加服务节点即可达到自动化运维的目的。 ElasticJob 定位为轻量级无中心化解决方案，使用 基于有向无环图（DAG）的作业分片间依赖 • 作业开放生态 – 可扩展的作业类型统一接口 – 丰富的作业类型库，如数据流、脚本、HTTP、文件、大数据等 – 易于对接业务作业，能够与 Spring 依赖注入无缝整合 • 可视化管控端 – 作业管控端 – 作业执行历史数据追踪 – 注册中心管理 3 3 环境要求 3.1 Java 请使用 Java 8 及其以上版本。 3.2 Maven 请使用 Maven 开发者手册 ElasticJob 可插拔架构提供了 SPI 的扩展点。对于开发者来说，可以十分方便的对功能进行定制化扩展。 本章节将 ElasticJob 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 ElasticJob 提供的内置实现； 高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 ElasticJob 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。

• 柔性事务 1.2. 功能列表 3 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 1.2.3 数据库治理 • 分布式治理 • 弹性伸缩 • 可视化链路追踪 • 数据加密 1.2. 功能列表 4 2 快速入门 本章节以尽量短的时间，为使用者提供最简单的 Apache ShardingSphere 的快速入门。 2.1 ShardingSphere-JDBC 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 的数据源，以此 类推。用于表示分片算法的行表达式为： ds${id % 10} 或者 ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持， 比如 MySQL 的自增键，Oracle 的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约

学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 1.1. 什么是 ShardingSphere 2 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 1 Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能，涵盖范围从数据库内核、数据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 3.1 数据分片 3.1.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

pdf----mybatis 使用手册 1.5 创建 mysql 数据库 先导入 sql_table.sql，再导入 sql_data.sql 脚本： 如下： 1.6 Mybatis 入门程序 1.6.1 需求 实现以下功能： 根据用户 id 查询一个用户信息 根据用户名称模糊查询用户信息列表 添加用户 更新用户 删除用户 1.6.2 第一步：创建 java 工程 使用 eclipse 创建 java 软件开发，例如互联网软件、企业运营类软 件等，因为这类软件需求变化频繁，一但需求变化要求成果输出迅速。但是灵活的前提是 mybatis 无法做到数据库无关性，如果需要实现支持多种数据库的软件则需要自定义多套 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 需要具有很强的经验和能力才行。 总之，按照用户的需求在有限的资源环境下只要能做出维护性、扩展性良好的软件架构 都是好架构，所以框架只有适合才是最好。 2 Dao 开发方法 使用 Mybatis 开发 Dao，通常有两个方法，即原始 Dao 开发方法和 Mapper 接口开发方 法。 2.1 需求 将下边的功能实现 Dao： 根据用户 id 查询一个用户信息 根据用户名称模糊查询用户信息列表

267 7.5.6 使用案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 场景需求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 影子库配置 . . . . 3.1. 接入端 12 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 3.2 运行模式 3.2.1 背景 为满足用户快速测试启动、单机运行以及集群运行等不同的需求，Apache ShardingSphere 提供了内存 模式、单机模式和集群模式。 3.2.2 内存模式 适用于做快速集成测试的环境启动，方便开发人员在整合功能测试中集成 ShardingSphere。该模式也是 Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能，涵盖范围从数据库内核、数据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 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

269 7.6.6 使用案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 场景需求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 影子库配置 . . . . Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能，涵盖范围从数据库内核、数据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 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 分片到不同的数据库的方案。 4.3. 数据分片 24 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

264 7.6.6 使用案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 场景需求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 影子库配置 . . . . Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能，涵盖范围从数据库内核、数据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 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 分片到不同的数据库的方案。 4.3. 数据分片 24 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。