不会窥探数据库元信息来决定使用哪种类型，所以你必须在参数和结果映射中指明那是 VARCHAR 类型的字段， 以使其能够绑定到正 确的类型处理器上。 这是因为：MyBatis 直到语句被执行才清楚数据类型。 通过类型处理器的泛型，MyBatis 可以得知该类型处理器处理的 Java 类型，不过这种行为可以通过两种方法改变： 在类型处理器的配置元素（typeHandler element）上增加一个 javaType 属性（比如： 注意在使用自动检索（autodiscovery）功能的时候，只能通过注解方式来指定 JDBC 的类型。 你能创建一个泛型类型处理器，它可以处理多于一个类。为达到此目的， 需要增加一个接收该类作为参数的构造器，这样在构造一个类 型处理器的时候 MyBatis 就会传入一个具体的类。 //GenericTypeHandler.java public class GenericTypeHandler泛型类型处理器（generic TypeHandlers）， 我们将会在接下来的部分详 细探讨。 处理枚举类型 处理枚举类型 若想映射枚举类型 Enum ，则需要从 EnumTypeHandler

的表也配置在分片规则中？ . . . 285 7.7 ShardingSphere 除了支持自带的分布式自增主键之外，还能否支持原生的自增主键？ . . 286 vii 7.8 指 定 了 泛 型 为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm， 遇 到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . 扩展、分布式事务和分布式治理等功能，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。 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 成本这三方面已经难于满足 互联网的海量数据场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 7.7.11 11. [分片] 指定了泛型为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm，遇 到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . . Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署 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 和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而

规则中？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 7.8.11 [分片] 指定了泛型为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm，遇到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . . Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署 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 以得以高质量的响应。 4.3 数据分片 4.3.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。

规则中？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306 7.8.11 [分片] 指定了泛型为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm，遇到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . . Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署 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 以得以高质量的响应。 4.3 数据分片 4.3.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。

规则中？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318 7.8.11 [分片] 指定了泛型为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm，遇到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . . Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署 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 以得以高质量的响应。 4.3 数据分片 4.3.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。

则中？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424 8.3.4 分片指定了泛型为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm，遇到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . . 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方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能

则中？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 487 13.4.4 分片指定了泛型为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm，遇到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . . 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方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能

则中？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508 13.4.4 分片指定了泛型为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm，遇到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . . 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方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能

则中？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534 13.3.4 分片指定了泛型为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm，遇到 ClassCastException: Integer can not cast to Long? . . 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方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能