根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 解析引擎 相对于其他编程语言，SQL 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 7.1.3 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 7.1.4 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 7.1.5 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 7.1.6 查询优化 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 7.2.3 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 7.2.4 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 7.2. 数据分片 226 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 7.2.5 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 7.4.3 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 7.4.4 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 7.4.5 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 7.4.6 查询优化 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

路径。目前支持分片路由和广播路由。 12.4.3 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 12.4.4 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 12.4.5 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 12.4.6 查询优化 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 7.2.3 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 7.2.4 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 7.2. 数据分片 221 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 7.2.5 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

路径。目前支持分片路由和广播路由。 12.4.3 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 12.4.4 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 12.4.5 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 12.4.6 查询优化 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 7.2.3 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 7.2.4 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 7.2. 数据分片 237 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 7.2.5 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

路径。目前支持分片路由和广播路由。 12.4.3 SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 12.4.4 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 12.4.5 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 12.4.6 查询优化 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL ，如 果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接，那么一次查询无疑将会占用过多的资源。 从执行效率的角度看，为每个分片查询维持一个独立的数据库连接，可以更加有效的利用多线程来提升 执行效率。为每个数据库连接开启独立的线程，可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。为每个分片维持一个 独立的数据库连接，还能够避免过早的将查询结果数据加载至内存。独立的数据库连接，能够持有查询 使用此模式的前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere

根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 SQL改写 将SQL改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL改写分为正确性改写和优化改写。 SQL执行 通过多线程执行器异步执行。 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的JDBC接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和 使用装饰者模式的追加归并这几种方式。 1.8 规划线路图