代码和手动设置参数以 及获取结果集。MyBatis 可以对配置和原生Map使用简单的 XML 或注解，将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。 帮助改进文档 帮助改进文档... 不管你以何种方式发现了文档的不足，或是丢失对某一特性的描述，那么你能做的最好的事情莫过于去研究它并把文档写出来。 该文档 xdoc 格式的源码文件可通过项目的 example.BlogMapper.selectBlog", 101); 你可能注意到这和使用完全限定名调用 Java 对象的方法是相似的，之所以这样做是有原因的。这个命名可以直接映射到在命名空间中 同名的 Mapper 类，并在已映射的 select 语句中的名字、参数和返回类型匹配成方法。这样你就可以向上面那样很容易地调用这个对 应 Mapper 接口的方法。不过让我们再看一遍下面的例子： BlogMapper 范围（ 范围（Scope）和生命周期 ）和生命周期 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 SqlSession 和映射器（mapper）并将它们直接注入到你的 bean 中，因此可以直接 PDFmyURL

交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 1.1. 简介 3 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 Shard ingSphere-JDBC Shardi ngSphere-Proxy Sharding 2.1.3 创建数据源 通 过 ShardingSphereDataSourceFactory 工 厂 和 规 则 配 置 对 象 获 取 ShardingSphereDataSource。该对象实现自 JDBC 的标准 DataSource 接口，可用于原生 JDBC 开发，或使用 JPA, Hibernate, MyBatis 等 ORM 类库。 DataSource dataSource 置。 影子算法 影子算法和业务实现紧密相关，目前提供 2 种类型影子算法。 • 基于列的影子算法 通过识别 SQL 中的数据，匹配路由至影子库的场景。适用于由压测数据名单驱动的压测场景。 • 基于 Hint 的影子算法 通过识别 SQL 中的注释，匹配路由至影子库的场景。适用于由上游系统透传标识驱动的压测场景。 4.9.5 使用规范 支持项 • 基于 Hint 的影子算法支持全部

交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 1.1. 简介 3 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 Shard ingSphere-JDBC Shardi ngSphere-Proxy Sharding 2.1.3 创建数据源 通 过 ShardingSphereDataSourceFactory 工 厂 和 规 则 配 置 对 象 获 取 ShardingSphereDataSource。该对象实现自 JDBC 的标准 DataSource 接口，可用于原生 JDBC 开发，或使用 JPA, Hibernate, MyBatis 等 ORM 类库。 DataSource dataSource 于每个结果集的记录是有序的，因此 ShardingSphere 每次比较仅获取各个分片的当前结果集记录，驻留在内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当 前游标指向而已。对于本身即有序的待排序对象，归并排序的时间复杂度仅为 O(nlogn)，性能损耗很 小。 其次，ShardingSphere 对仅落至单分片的查询进行进一步优化。落至单分片查询的请求并不需要改写 SQL 也可以保证记录

JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集 3） MyBatis可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJO（Plain Old Java Objects，普通的 Java 对象）映射成数据库中的记录 1.3 为什么要使用 MyBatis – 现有持久化技术的对比 1） JDBC 1 SQL 夹在 Java 代码块里，耦合度高导致硬编码内伤 2 维护不易且实际开发需求中 namespace 中必须指定 Mapper 接口 的全类名 2 Mapper 映射文件中的增删改查标签的 id 必须指定成 Mapper 接口中的方法名. 3) 获取 Mapper 接口的代理实现类对象 @Test public void test() throws Exception{ String resource = "mybatis-config.xml"; InputStream inputStream build(inputStream); SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(); try { //Mapper接口:获取Mapper接口的 代理实现类对象 EmployeeMapper mapper = session.getMapper(EmployeeMapper.class); JAVAEE 课程系列 —————————————————————————————

交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 1.1. 简介 3 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 Shard ingSphere-JDBC Shardi ngSphere-Proxy Sharding 1.3 3. 创建数据源 通 过 ShardingSphereDataSourceFactory 工 厂 和 规 则 配 置 对 象 获 取 ShardingSphereDataSource。该对象实现自 JDBC 的标准 DataSource 接口，可用于原生 JDBC 开发，或使用 JPA, MyBatis 等 ORM 类库。 DataSource dataSource = Shard 于每个结果集的记录是有序的，因此 ShardingSphere 每次比较仅获取各个分片的当前结果集记录，驻留在内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当 前游标指向而已。对于本身即有序的待排序对象，归并排序的时间复杂度仅为 O(nlogn)，性能损耗很 小。 其次，ShardingSphere 对仅落至单分片的查询进行进一步优化。落至单分片查询的请求并不需要改写 SQL 也可以保证记录

交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 1.1. 简介 3 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 Shard ingSphere-JDBC Shardi ngSphere-Proxy Sharding 置。 影子算法 影子算法和业务实现紧密相关，目前提供 2 种类型影子算法。 • 基于列的影子算法 通过识别 SQL 中的数据，匹配路由至影子库的场景。适用于由压测数据名单驱动的压测场景。 • 基于 Hint 的影子算法 通过识别 SQL 中的注释，匹配路由至影子库的场景。适用于由上游系统透传标识驱动的压测场景。 4.9.5 使用规范 支持项 • 基于 Hint 的影子算法支持全部 持久化仓库类型的详情，请参见内置持久化仓库类型列表。 数据源配置 任何配置成为 Spring Bean 的数据源对象即可与 ShardingSphere‐JDBC 的 Spring 命名空间配合使用。 配置示例 示例的数据库驱动为 MySQL，连接池为 HikariCP，可以更换为其他数据库驱动和连接池。当使

的配置。 影子算法 影子算法和业务实现紧密相关，目前提供 2 种类型影子算法。 • 基于列的影子算法通过识别 SQL 中的数据，匹配路由至影子库的场景。适用于由压测数据名单驱动 的压测场景。 • 基于 Hint 的影子算法通过识别 SQL 中的注释，匹配路由至影子库的场景。适用于由上游系统透传 标识驱动的压测场景。 3.9. 影子库 43 Apache ShardingSphere 配置方式具有非凡的可读性，通过 YAML 格式，能够快速地理解分片规则之间的依赖关 系，ShardingSphere 会根据 YAML 配置，自动完成 ShardingSphereDataSource 对象的创建，减少用户 不必要的编码工作。 参数解释 rules: - !SHARDING tables: # 数据分片规则配置 (+): # 逻辑表名称 # ... 操作步骤 1. 在 YAML 文件中配置数据分片规则，包含数据源、分片规则、全局属性等配置项； 2. 调用 YamlShardingSphereDataSourceFactory 对象的 createDataSource 方法，根据 YAML 文件中 的配置信息创建 ShardingSphereDataSource。 配置示例 数据分片 YAML 配置示例如下： dataSources:

的配置。 影子算法 影子算法和业务实现紧密相关，目前提供 2 种类型影子算法。 • 基于列的影子算法通过识别 SQL 中的数据，匹配路由至影子库的场景。适用于由压测数据名单驱动 的压测场景。 • 基于 Hint 的影子算法通过识别 SQL 中的注释，匹配路由至影子库的场景。适用于由上游系统透传 标识驱动的压测场景。 8.9.7 使用限制 基于 Hint 的影子算法 • 无。 8 配置方式具有非凡的可读性，通过 YAML 格式，能够快速地理解分片规则之间的依赖关 系，ShardingSphere 会根据 YAML 配置，自动完成 ShardingSphereDataSource 对象的创建，减少用户 不必要的编码工作。 参数解释 rules: - !SHARDING tables: # 数据分片规则配置 (+): # 逻辑表名称 document 操作步骤 1. 在 YAML 文件中配置数据分片规则，包含数据源、分片规则、全局属性等配置项； 2. 调用 YamlShardingSphereDataSourceFactory 对象的 createDataSource 方法，根据 YAML 文件中 的配置信息创建 ShardingSphereDataSource。 配置示例 数据分片 YAML 配置示例如下： dataSources:

的配置。 影子算法 影子算法和业务实现紧密相关，目前提供 2 种类型影子算法。 • 基于列的影子算法通过识别 SQL 中的数据，匹配路由至影子库的场景。适用于由压测数据名单驱动 的压测场景。 • 基于 Hint 的影子算法通过识别 SQL 中的注释，匹配路由至影子库的场景。适用于由上游系统透传 标识驱动的压测场景。 8.9.7 使用限制 基于 Hint 的影子算法 • 无。 8 配置方式具有非凡的可读性，通过 YAML 格式，能够快速地理解分片规则之间的依赖关 系，ShardingSphere 会根据 YAML 配置，自动完成 ShardingSphereDataSource 对象的创建，减少用户 不必要的编码工作。 参数解释 rules: - !SHARDING tables: # 数据分片规则配置 (+): # 逻辑表名称 document 操作步骤 1. 在 YAML 文件中配置数据分片规则，包含数据源、分片规则、全局属性等配置项； 2. 调用 YamlShardingSphereDataSourceFactory 对象的 createDataSource 方法，根据 YAML 文件中 的配置信息创建 ShardingSphereDataSource。 配置示例 数据分片 YAML 配置示例如下： dataSources:

的配置。 影子算法 影子算法和业务实现紧密相关，目前提供 2 种类型影子算法。 • 基于列的影子算法通过识别 SQL 中的数据，匹配路由至影子库的场景。适用于由压测数据名单驱动 的压测场景。 • 基于 Hint 的影子算法通过识别 SQL 中的注释，匹配路由至影子库的场景。适用于由上游系统透传 标识驱动的压测场景。 8.9.7 使用限制 基于 Hint 的影子算法 • 无 8.9 配置方式具有非凡的可读性，通过 YAML 格式，能够快速地理解分片规则之间的依赖关 系，ShardingSphere 会根据 YAML 配置，自动完成 ShardingSphereDataSource 对象的创建，减少用户 不必要的编码工作。 参数解释 rules: - !SHARDING tables: # 数据分片规则配置 (+): # 逻辑表名称 document 操作步骤 1. 在 YAML 文件中配置数据分片规则，包含数据源、分片规则、全局属性等配置项； 2. 调用 YamlShardingSphereDataSourceFactory 对象的 createDataSource 方法，根据 YAML 文件中 的配置信息创建 ShardingSphereDataSource。 配置示例 数据分片 YAML 配置示例如下： dataSources: