XML）中包含了对 MyBatis 系统的核心设置，包含获取数据库连接实例的数据源（DataSource）和 决定事务范围和控制方式的事务管理器（TransactionManager）。XML 配置文件的详细内容后面再探讨，这里先给出一个简单的示 例： 理解我们目前已经讨论过的不同范围和生命周期类是至关重要的，因为错误的使用会导致非常严重的并发问题。 提示 提示 提示 提示 对象生命周期和依赖注入框架 对象生命周期和依赖注入框架 依赖注入框架可以创建线程安全的、基于事务的 不能是集合本身。使用 resultType 或 resultMap，但不能同时使用。 resultMap 外部 resultMap 的命名引用。结果集的映射是 MyBatis 最强大的特性，对其有一个很好的理解的话，许多复杂映 射的情形都能迎刃而解。使用 resultMap 或 resultType，但不能同时使用。 flushCache 将其设置为 true，任何时候只要语句被调用，都会导致本地缓存和

独立部署 ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连 数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 实现的语法规则。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 ${ expression } 或 $->{ expression } 标识行 表达式即可。目前支持数据节点和分片算法这两个部分的配置。行表达式的内容使用的是 Groovy 的语法， Groovy 能够支持的所有操作，行表达式均能够支持。例如： ${begin..end} 表示范围区间 ${[unit1, unit2, unit_x]} 表示枚举值 正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水 平分片和读写分离联合使用，能够更加有效的提升系统性能。 8.3. 读写分离 35 Apache ShardingSphere document 8.3

独立部署 ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连 数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 实现的语法规则。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 ${ expression } 或 $->{ expression } 标识行 表达式即可。目前支持数据节点和分片算法这两个部分的配置。行表达式的内容使用的是 Groovy 的语法， Groovy 能够支持的所有操作，行表达式均能够支持。例如： ${begin..end} 表示范围区间 ${[unit1, unit2, unit_x]} 表示枚举值 正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水 平分片和读写分离联合使用，能够更加有效的提升系统性能。 8.3. 读写分离 35 Apache ShardingSphere document 8.3

独立部署 ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连 数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 ${ expression } 或 $->{ expression } 标识行 表达式即可。目前支持数据节点和分片算法这两个部分的配置。行表达式的内容使用的是 Groovy 的语法， Groovy 能够支持的所有操作，行表达式均能够支持。例如： ${begin..end} 表示范围区间 ${[unit1, unit2, unit_x]} 表示枚举值 正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水 平分片和读写分离联合使用，能够更加有效的提升系统性能。 8.3. 读写分离 35 Apache ShardingSphere document 8.3

Sphere 提供在单机数据库之上的分布式事务能力，可实现跨底层数据源的数据安全。 读 写 分离 读写分离，是应对高压力业务访问的手段之一。ShardingSphere 基于对 SQL 语义理解及底层 数据库拓扑感知能力，提供灵活、安全的读写分离能力，且可实现读访问的负载均衡。 高 可 用 高可用，是对数据存储计算平台的基本要求。ShardingSphere 基于无状态服务，提供高可用 独立部署 ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连 数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 ${ expression } 或 $->{ expression } 标识行 表达式即可。目前支持数据节点和分片算法这两个部分的配置。行表达式的内容使用的是 Groovy 的语法， Groovy 能够支持的所有操作，行表达式均能够支持。例如： ${begin..end} 表示范围区间 ${[unit1, unit2, unit_x]} 表示枚举值

1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 语法说明 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 ${ expression } 或 $->{ expression } 标识行 表达式即可。目前支持数据节点和分片算法这两个部分的配置。行表达式的内容使用的是 Groovy 的语法， Groovy 能够支持的所有操作，行表达式均能够支持。例如： ${begin..end} 表示范围区间 ${[unit1, unit2, unit_x]} 表示枚举值 ShardingSphere document, v5.0.0-beta SQL 解析 分为词法解析和语法解析。先通过词法解析器将 SQL 拆分为一个个不可再分的单词。再使用语法解析器 对 SQL 进行理解，并最终提炼出解析上下文。解析上下文包括表、选择项、排序项、分组项、聚合函数、 分页信息、查询条件以及可能需要修改的占位符的标记。 执行器优化 合并和优化分片条件，如 OR 等。 SQL 路由

1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Apache ShardingSphere 的前身。 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 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 规范的 SQL 方言。由于 SQL 语法的复杂性，目前仍然存在少量不支持的

1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Apache ShardingSphere 的前身。 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 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 规范的 SQL 方言。由于 SQL 语法的复杂性，目前仍然存在少量不支持的

1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Apache ShardingSphere 的前身。 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 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 规范的 SQL 方言。由于 SQL 语法的复杂性，目前仍然存在少量不支持的

1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Apache ShardingSphere 的前身。 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式 提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。 • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC 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 规范的 SQL 方言。由于 SQL 语法的复杂性，目前仍然存在少量不支持的