order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将 存放运行时的动态/临时状态数据，比如可用的 ShardingSphere 的实例，需要禁用或熔断的数据源 等。 • 提供熔断数据库访问程序对数据库的访问和禁用从库的访问的编排治理能力。治理模块仍然有大量 未完成的功能（比如流控等）。 注册中心数据结构 在定义的命名空间下，rules 、props 和 metadata 节点以 YAML 格式存储配置，可通过修改节点来实 现对于配置的动态管理。states 存储数据库 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是将 SQL 解析与 SQL 执行这两块数据分片的最核心的相关信息发送至应用性能监控系统，并交由其处理。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准协议递交至相关系统。Apache ShardingSphere 可以通过两种方式对接应用性能监控系统。 第一种方式是使用 OpenTracing API 发送性能追踪数据。面向

存放运行时的动态/临时状态数据，比如可用的 ShardingSphere 的实例，需要禁用或熔断的数据源 等。 • 提供熔断数据库访问程序对数据库的访问和禁用从库的访问的编排治理能力。治理模块仍然有大量 未完成的功能（比如流控等）。 4.5. 分布式治理 45 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 注册中心数据结构 在定义的命名空间下，rules 、props 和 metadata 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是将 SQL 解析与 SQL 执行这两块数据分片的最核心的相关信息发送至应用性能监控系统，并交由其处理。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准协议递交至相关系统。Apache ShardingSphere 可以通过三种方式对接应用性能监控系统。 第一种方式是使用 OpenTracing API 发送性能追踪数据。面向 order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将

Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准 协议或插件化的方式递交给相关系统。 Tracing 用于获取 SQL 解析与 SQL 执行的链路跟踪信息。Apache ShardingSphere 默认提供了对 SkyWalk‐ order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将 不受分片策略限制。 同时也存在一定的缺点： 1. 在一定时间内存在冗余服务器； 2. 所有数据都需要移动。 弹性伸缩模块会通过解析旧分片规则，提取配置中的数据源、数据节点等信息，之后创建伸缩作业工作 流，将一次弹性伸缩拆解为 4 个主要阶段： 1. 准备阶段； 2. 存量数据迁移阶段； 3. 增量数据同步阶段； 4. 规则切换阶段。 7.4.2 执行阶段说明 准备阶段 在准备阶段，弹性

Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准 协议或插件化的方式递交给相关系统。 Tracing 用于获取 SQL 解析与 SQL 执行的链路跟踪信息。Apache ShardingSphere 默认提供了对 SkyWalk‐ order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将 不受分片策略限制 同时也存在一定的缺点： 1. 在一定时间内存在冗余服务器 2. 所有数据都需要移动 弹性伸缩模块会通过解析旧分片规则，提取配置中的数据源、数据节点等信息，之后创建伸缩作业工作 流，将一次弹性伸缩拆解为 4 个主要阶段 1. 准备阶段 2. 存量数据迁移阶段 3. 增量数据同步阶段 4. 规则切换阶段 7.4.2 执行阶段说明 准备阶段 在准备阶段，弹性伸缩模块会

Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准 协议或插件化的方式递交给相关系统。 Tracing 用于获取 SQL 解析与 SQL 执行的链路跟踪信息。Apache ShardingSphere 默认提供了对 SkyWalk‐ order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将 不受分片策略限制。 同时也存在一定的缺点： 1. 在一定时间内存在冗余服务器； 2. 所有数据都需要移动。 弹性伸缩模块会通过解析旧分片规则，提取配置中的数据源、数据节点等信息，之后创建伸缩作业工作 流，将一次弹性伸缩拆解为 4 个主要阶段： 1. 准备阶段； 2. 存量数据迁移阶段； 3. 增量数据同步阶段； 4. 规则切换阶段。 7.4.2 执行阶段说明 准备阶段 在准备阶段，弹性

Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准 协议或插件化的方式递交给相关系统。 Tracing 用于获取 SQL 解析与 SQL 执行的链路跟踪信息。Apache ShardingSphere 默认提供了对 Open‐ adata/ 文 件 夹 下， 生 成 或 覆 盖 已 有 的 GraalVM Reach‐ ability Metadata 文 件。 可 通 过 如 下 bash 命 令 简 单 处 理 此 流 程。 贡 献 者 仍 可 能 需 要 手 动 调 整 具 体 的 JSON 条 目， 并 适 时 调 整 Maven Profile 和 GraalVM Tracing Agent 的 Fil‐ order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将

Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准 协议或插件化的方式递交给相关系统。 Tracing 用于获取 SQL 解析与 SQL 执行的链路跟踪信息。Apache ShardingSphere 默认提供了对 SkyWalk‐ order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将

Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准 协议或插件化的方式递交给相关系统。 Tracing 用于获取 SQL 解析与 SQL 执行的链路跟踪信息。Apache ShardingSphere 默认提供了对 Open‐ order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将

Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据，并通过标准 协议或插件化的方式递交给相关系统。 Tracing 用于获取 SQL 解析与 SQL 执行的链路跟踪信息。Apache ShardingSphere 默认提供了对 Open‐ order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将

作业依赖 (TODO) – 基于有向无环图（DAG）的作业间依赖 – 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 API，将作业解耦为作业接口和执行器接口。用户可以定制化全新的作业类型，诸如脚本执行、HTTP 服务执行（3.0.0‐beta 提供）、大数据类作业、文件类作业等。目前 ElasticJob 内置了简单作业、数据流作 业和脚本执行作业，并且完全开放了扩展接口，开发者可以通过 SPI 的方式引入新的作业类型，并且可以 便捷的回馈至社区。 5.5.1 作业接口 ElasticJob 的作业可划分为基于 class 2 break; // case n: ... } } } 6.1. 使用手册 23 Apache ShardingSphere ElasticJob document 数据流作业 用于处理数据流，需实现 DataflowJob 接口。该接口提供 2 个方法可供覆盖，分别用于抓取 (fetchData) 和处理 (processData) 数据。 public class MyElasticJob