12.4.7 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 462 抽象语法树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 462 SQL 解析引擎 . . . . . 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。 从可用性的方面来讲 分片之后的数据库集 群，是 Apache ShardingSphere 数据分片模块的主要设计目标。 8.1.4 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 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。通过 ShardingSphere 数据分片，按照某个业务维 度，将存放在单一数据

12.4.7 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 441 抽象语法树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 441 SQL 解析引擎 . . . . . 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。 从可用性的方面来讲 分片之后的数据库集 群，是 Apache ShardingSphere 数据分片模块的主要设计目标。 8.1.4 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 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。通过 ShardingSphere 数据分片，按照某个业务维 度，将存放在单一数据

12.4.7 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 488 抽象语法树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 488 SQL 解析引擎 . . . . . 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。 从可用性的方面来讲 分片之后的数据库集 群，是 Apache ShardingSphere 数据分片模块的主要设计目标。 8.1.4 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 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。通过 ShardingSphere 数据分片，按照某个业务维 度，将存放在单一数据

数据分片 3.1.1 背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足 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 行解析，与解析其他编程语言（如：Java 语言、C 语言、Go 语言等）并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号，称为 Token。并 根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。再使用语法解析器 将词法解析器的输出转换为抽象语法树。 例如，以下 SQL： SELECT id, name FROM t_user Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 解析之后的为抽象语法树见下图。 为了便于理解，抽象语法树中的关键字的 Token 用绿色表示，变量的 Token 用红色表示，灰色表示需要 进一步拆分。 最后，通过 visitor 对抽象语法树遍历构造域模型，通过域模型（SQLStatement）去提炼分片所需的 上下文，并标记有可能需要改写的位置。

7.4.7 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 抽象语法树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 SQL 解析引擎 . . . . . 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。 从可用性的方面来讲 分片之后的数据库集 群，是 Apache ShardingSphere 数据分片模块的主要设计目标。 3.1.4 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 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。通过 ShardingSphere 数据分片，按照某个业务维 度，将存放在单一数据

7.2.7 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 抽象语法树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 SQL 解析引擎 . . . . . Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 目前支持 MySQL, PostgreSQL, SQLServer, Oracle, openGauss 以及符合 SQL92 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。 从可用性的方面来讲

7.2.7 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 抽象语法树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 SQL 解析引擎 . . . . . Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 目前支持 MySQL, PostgreSQL, SQLServer, Oracle, openGauss 以及符合 SQL92 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。 从可用性的方面来讲

7.1.7 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 抽象语法树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 SQL 解析引擎 . . . . . Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 目前支持 MySQL, PostgreSQL, SQLServer, Oracle, openGauss 以及符合 SQL92 4.2 数据分片 4.2.1 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。 从可用性的方面来讲

7.2.7 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 抽象语法树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 SQL 解析引擎 . . . . . Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 目前支持 MySQL, PostgreSQL, SQLServer, Oracle, openGauss 以及符合 SQL92 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。 从可用性的方面来讲

blog.Blog 的地方。 Save web pages as PDF manually or automatically with PDFmyURL 也可以指定一个包名，MyBatis 会在包名下面搜索需要的 Java Bean，比如: 每一个在包 domain.blog 了“title”，那么就会把模糊查找“title”内容的BLOG结果返回（就这个例子而言，细心的读者会发现其中的参数值是可以包含一些掩码 或通配符的）。 如果想可选地通过“title”和“author”两个条件搜索该怎么办呢？首先，改变语句的名称让它更具实际意义；然后只要加入另一个条件即 可。

0 码力 | 98 页 | 2.03 MB | 1 年前

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