可以很轻松的在基于注解和 XML 的语句映射方式间自由移植和切换。 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 里被请求的。尽管如此，映射器实例的最佳范围是方法范围。也就是说，映射器 实例应该在调用它们的方法中被请求，用过之后即可废弃。并不需要显式地关闭映射器实例，尽管在整个请求范围（request scope） 保持映射器实例也不会有什么问题，但是很快你会发现，像 SqlSession 一样，在这个范围上管理太多的资源的话会难于控制。所以要 PDFmyURL - the best online web to pdf conversion 对于不支持自动生成类型的数据库或可能不支持自动生成主键 JDBC 驱动来说，MyBatis 有另外一种方法来生成主键。 这里有一个简单（甚至很傻）的示例，它可以生成一个随机 ID（你最好不要这么做，但这里展示了 MyBatis 处理问题的灵活性及其所 关心的广度）：

. . . . . . . . . . . . . . . . . 433 xiv 1 概览 本章介绍 Apache ShardingSphere 的定义，设计哲学和部署形态。 更多常见问题，请参考 FAQ。 1.1 什么是 ShardingSphere 1.1.1 介绍 Apache ShardingSphere 是一款开源的分布式数据库生态项目，由 JDBC 和 Proxy 两款产品组成。其核心 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 14 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对 直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 3.1. 数据分片 15 Apache ShardingSphere document

效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对 直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或 0-beta 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是分库分表的标准解决方案。 3.1.2 挑战 虽然数据分片解决了性能、可用性以及单点备份恢复等问题，但分布式的架构在获得了收益的同时，也 引入了新的问题。 面对如此散乱的分库分表之后的数据，应用开发工程师和数据库管理员对数据库的操作变得异常繁重就 是其中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的分表中获取。

Mybatis 框架课程 讲师：传智.燕青 1 Mybatis 入门 1.1 单独使用 jdbc 编程问题总结 1.1.1 jdbc 程序 Public static void main(String[] args) { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; ResultSet 执行结果进行解析处理 8、 释放资源(resultSet、preparedstatement、connection) 1.1.3 jdbc 问题总结如下： 1、 数据库链接创建、释放频繁造成系统资源浪费从而影响系统性能，如果使用数据库链接 池可解决此问题。 2、 Sql 语句在代码中硬编码，造成代码不易维护，实际应用 sql 变化的可能较大，sql 变动 需要改变 java 代码。 3、 (sqlSession != null) { sqlSession.close(); } } } 1.6.8 Mybatis 解决 jdbc 编程的问题 1、 数据库链接创建、释放频繁造成系统资源浪费从而影响系统性能，如果使用数据库链接 池可解决此问题。 解决：在 SqlMapConfig.xml 中配置数据链接池，使用连接池管理数据库链接。 2、 Sql 语句写在代码中造成代码不易维护，实际应用

效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对 document, v5.1.1 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或 1.1 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是数据分片的标准解决方案。 4.3.2 挑战 虽然数据分片解决了性能、可用性以及单点备份恢复等问题，但分布式的架构在获得了收益的同时，也 引入了新的问题。 面对如此散乱的分片之后的数据，应用开发工程师和数据库管理员对数据库的操作变得异常繁重就是其 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。

效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对 document, v5.1.0 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或 1.0 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是数据分片的标准解决方案。 4.3.2 挑战 虽然数据分片解决了性能、可用性以及单点备份恢复等问题，但分布式的架构在获得了收益的同时，也 引入了新的问题。 面对如此散乱的分片之后的数据，应用开发工程师和数据库管理员对数据库的操作变得异常繁重就是其 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。

单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对 直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 8.1. 数据分片 19 Apache ShardingSphere document 库（或表），如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是数据分片的标准解决方案。 8.1.2 挑战 虽然数据分片解决了性能、可用性以及单点备份恢复等问题，但分布式的架构在获得了收益的同时，也 引入了新的问题。 面对如此散乱的分片之后的数据，应用开发工程师和数据库管理员对数据库的操作变得异常繁重就是其 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。

单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对 直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 8.1. 数据分片 19 Apache ShardingSphere document 库（或表），如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是数据分片的标准解决方案。 8.1.2 挑战 虽然数据分片解决了性能、可用性以及单点备份恢复等问题，但分布式的架构在获得了收益的同时，也 引入了新的问题。 面对如此散乱的分片之后的数据，应用开发工程师和数据库管理员对数据库的操作变得异常繁重就是其 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。

ShardingSphere document, v5.0.0 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对 直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 4.2. 数据分片 20 Apache ShardingSphere document 库（或表），如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是数据分片的标准解决方案。 4.2.2 挑战 虽然数据分片解决了性能、可用性以及单点备份恢复等问题，但分布式的架构在获得了收益的同时，也 引入了新的问题。 面对如此散乱的分片之后的数据，应用开发工程师和数据库管理员对数据库的操作变得异常繁重就是其 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。

单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对 直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 8.1. 数据分片 19 Apache ShardingSphere document 库（或表），如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是数据分片的标准解决方案。 8.1.2 挑战 虽然数据分片解决了性能、可用性以及单点备份恢复等问题，但分布式的架构在获得了收益的同时，也 引入了新的问题。 面对如此散乱的分片之后的数据，应用开发工程师和数据库管理员对数据库的操作变得异常繁重就是其 中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的子表中获取。