布 式 事 务 事务能力，是保障数据库完整、安全的关键技术，也是数据库的核心技术之一。ShardingSphere 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 联邦查询，是面对复杂数据环境下利用数据的有效手段之一。ShardingSphere 提供跨数据源 的复杂数据查询分析能力，简化并提升数据使用体验。 数 据 加密 数据加密，是保证数据安全的基本手段。ShardingSphere 提供一套完整的、透明化、安全的、 低改造成本的数据加密解决方案。 影 子 库 在全链路压测场景下，ShardingSphere 通过影子库功能支持在复杂压测场景下数据隔离，压 测获得 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。

和 BETWEEN AND 的分片操作支持。ComplexShardingStrategy 支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此并 未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发者实现， 提供最大的灵活度。 • Hint 分片策略 对应 HintShardingStrategy。通过 Hint 指定分片值而非从 SQL 中提取分片值的方式进行分片的策略。 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 根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 SQL 改写 将 SQL 改写为 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 WHERE status = 'ACTIVE' AND age

面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外， 还可以反向通知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子 提交，以保证事务的强一致性。 8.2. 分布式事务 31 Apache ShardingSphere document 不支持目标端表结构和源端不一致； • 不支持迁移过程中源端表结构变更。 8.7 数据加密 8.7.1 背景 安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说， 数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实 现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、 客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。

方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 1.2 解决方案 解决方案/功能 分布式数据库 数据安全 • 数据库网关 * • 全链路压测 * 数据分片 数据加密 异构数据库支持 影子库 读写分离 行级权限（TODO） SQL 方 言 转 换 （TODO） 可观测性 分布式事务 SQL RM（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通 信。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外，还可以反向通 知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子提交，以保证 事务的强一致性。 Java 通过定义 JTA 接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager

方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 用系统，使得架构师更加自由地调整适合与当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 1.2 解决方案 解决方案/功能 分布式数据库 数据安全 • 数据库网关 * • 全链路压测 * 数据分片 数据加密 异构数据库支持 影子库 读写分离 行级权限（TODO） SQL 方 言 转 换 （TODO） 可观测性 分布式事务 SQL RM（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通 信。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外，还可以反向通 知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子提交，以保证 事务的强一致性。 Java 通过定义 JTA 接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager

方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 1.2 解决方案 解决方案/功能 分布式数据库 数据安全 • 数据库网关 * • 全链路压测 * 数据分片 数据加密 异构数据库支持 影子库 读写分离 行级权限（TODO） SQL 方 言 转 换 （TODO） 可观测性 分布式事务 SQL RM（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通 信。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外，还可以反向通 知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子提交，以保证 事务的强一致性。 Java 通过定义 JTA 接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager

诚然这种方式能够正常工作，并且对于使用旧版本 MyBatis 的用户来说也比较熟悉，不过现在有了一种更直白的方式。使用对于给定 语句能够合理描述参数和返回值的接口（比如说BlogMapper.class），你现在不但可以执行更清晰和类型安全的代码，而且还不用担 心易错的字符串字面值以及强制类型转换。 例如： SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(); try { MyBatis，这个概 念应该会比较熟悉。不过 XML 映射文件已经有了很多的改进，随着文档的进行会愈发清晰。这里给出一个基于 XML 映射语句的示 例，它应该可以满足上述示例中 SqlSession 的调用。 调用映射语句，就像上面的例子中做的那样： Blog blog = (Blog) session.selectOne("org.mybatis.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

面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外， 还可以反向通知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子 提交，以保证事务的强一致性。 8.2. 分布式事务 31 Apache ShardingSphere document 不支持目标端表结构和源端不一致； • 不支持迁移过程中源端表结构变更。 8.7 数据加密 8.7.1 背景 安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说， 数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实 现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、 客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。

面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外， 还可以反向通知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子 提交，以保证事务的强一致性。 8.2. 分布式事务 31 Apache ShardingSphere document 不支持目标端表结构和源端不一致； • 不支持迁移过程中源端表结构变更。 8.7 数据加密 8.7.1 背景 安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说， 数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实 现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、 客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。

方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 1.2 解决方案 解决方案/功能 分布式数据库 数据安全 • 数据库网关 * • 全链路压测 * 数据分片 数据加密 异构数据库支持 影子库 读写分离 行级权限（TODO） SQL 方 言 转 换 （TODO） 可观测性 分布式事务 SQL RM（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通 信。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外，还可以反向通 知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子提交，以保证 事务的强一致性。 4.4. 分布式事务 44 Apache ShardingSphere document