ShardingSphere‐JDBC 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP ShardingSphere document 8.4.2 挑战 多样化的数据库的存在，使访问数据库的 SQL 方言难于标准化，工程师需要针对不同种类的数据库使用 不同的方言，缺乏统一化的查询平台。 将不同类型的数据库方言自动翻译为后端数据库所使用的方言，让工程师可以使用任意一种数据库方言 访问所有的后端异构数据库，可以极大的降低开发和维护成本。 8.4.3 目标 SQL 方言的自动翻译，是 的对 接也变得异常复杂，ShardingSphere 数据库网关可以屏蔽业务应用与底层多元化数据库之间连接，同时 为不同的业务场景提供统一的访问协议和语法体系，能够帮助企业快速打造统一的数据访问平台。 8.4.5 核心概念 SQL 方言 SQL 方言也就是数据库方言，指的是某些数据库产品除了支持 SQL 之外，还会有一些自己独有的语法，这 就称之为方言，不同的数据库产品，也可能会有不同的

ShardingSphere‐JDBC 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP ShardingSphere document 8.4.2 挑战 多样化的数据库的存在，使访问数据库的 SQL 方言难于标准化，工程师需要针对不同种类的数据库使用 不同的方言，缺乏统一化的查询平台。 将不同类型的数据库方言自动翻译为后端数据库所使用的方言，让工程师可以使用任意一种数据库方言 访问所有的后端异构数据库，可以极大的降低开发和维护成本。 8.4.3 目标 SQL 方言的自动翻译，是 的对 接也变得异常复杂，ShardingSphere 数据库网关可以屏蔽业务应用与底层多元化数据库之间连接，同时 为不同的业务场景提供统一的访问协议和语法体系，能够帮助企业快速打造统一的数据访问平台。 8.4.5 核心概念 SQL 方言 SQL 方言也就是数据库方言，指的是某些数据库产品除了支持 SQL 之外，还会有一些自己独有的语法，这 就称之为方言，不同的数据库产品，也可能会有不同的

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 采用微内核 + 可插拔架构，通过插件开放扩展功能。它提供多源异构数据库增强平台，进而围绕其上层 构建生态。 Apache ShardingSphere 设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存 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 计算服务访问；同时可感知并利用底层数据库自身高可用实现整体的高可用能力。 数 据 迁移 数据迁移，是打通数据生态的关键能力。SharingSphere ShardingSphere‐JDBC 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP

ShardingSphere‐JDBC 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP ShardingSphere document 8.4.2 挑战 多样化的数据库的存在，使访问数据库的 SQL 方言难于标准化，工程师需要针对不同种类的数据库使用 不同的方言，缺乏统一化的查询平台。 将不同类型的数据库方言自动翻译为后端数据库所使用的方言，让工程师可以使用任意一种数据库方言 访问所有的后端异构数据库，可以极大的降低开发和维护成本。 8.4.3 目标 SQL 方言的自动翻译，是 的对 接也变得异常复杂，ShardingSphere 数据库网关可以屏蔽业务应用与底层多元化数据库之间连接，同时 为不同的业务场景提供统一的访问协议和语法体系，能够帮助企业快速打造统一的数据访问平台。 8.4.5 核心概念 SQL 方言 SQL 方言也就是数据库方言，指的是某些数据库产品除了支持 SQL 之外，还会有一些自己独有的语法，这 就称之为方言，不同的数据库产品，也可能会有不同的

Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 第二种方式是使用 SkyWalking 的自动探针。Apache ShardingSphere 团队与Apache SkyWalking 团队共 同合作，在 SkyWalking 中实现了 Apache ShardingSphere 自动探针，可以将相关的应用性能数据自动发 送到 SkyWalking 中。 使用方法 和逻辑情况下，将新增数据进行加密处理，并存储到数据库；在使用时， 再进行解密取出。 • 如何较为安全、无缝、透明化地实现业务系统在明文与密文数据间的迁移。 3.6.2 挑战 在真实业务场景中，相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并维护一套加解密 系统。而当加密场景发生改变时，自行维护的加密系统往往又面临着重构或修改风险。此外，对于已经 上线的业务，在不修改业务逻辑和 SQL 的情 准确地反应系统 真实容量水平和性能。 3.7.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作，需要各个中间件、微服务之间相应的调整与配合，以应对不同流 量以及压测标识的透传，通常应该有一整套压测平台与测试计划。其中，在数据库层面，为了保证生产 数据的可靠性与完整性，做好数据隔离，需要将压测的数据请求打入影子库，以防压测数据写入生产数 据库而对真实数据造成污染。这就要求业务应用在执行 SQL

实现者较少，且协议本身过于中立，对于个性化的相关产品的实现不如原生支持强大。 第二种方式是使用 SkyWalking 的自动探针。Apache ShardingSphere 团队与Apache SkyWalking 团队共 同合作，在 SkyWalking 中实现了 Apache ShardingSphere 自动探针，可以将相关的应用性能数据自动发 送到 SkyWalking 中。 第三种方式是使用 如何较为安全、无缝、透明化地实现业务系统在明文与密文数据间的迁移。 4.7. 数据加密 56 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 4.7.2 挑战 在真实业务场景中，相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并维护一套加解密 系统。而当加密场景发生改变时，自行维护的加密系统往往又面临着重构或修改风险。此外，对于已经 上线的业务，在不修改业务逻辑和 SQL 的情 够较为准确地反应系统真实容量水平 和性能。 4.8.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 了保证生产数据的可靠性与完整性，需要将压测产生的数据路由到压测环境数据库，防止压测数据对生 产数据库中真实数据造成污染。这就要求业务应用在执行

和逻辑情况下，将新增数据进行加密处理，并存储到数据库；在使用时， 再进行解密取出。 • 如何较为安全、无缝、透明化地实现业务系统在明文与密文数据间的迁移。 4.8.2 挑战 在真实业务场景中，相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并维护一套加解密 系统。而当加密场景发生改变时，自行维护的加密系统往往又面临着重构或修改风险。此外，对于已经 上线的业务，在不修改业务逻辑和 SQL 的情 试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 4.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 了保证生产数据的可靠性与完整性，需要将压测产生的数据路由到压测环境数据库，防止压测数据对生 产数据库中真实数据造成污染。这就要求业务应用在执行 配置中配置启用对应插件，并且需要同时配置使用 SkyWalking 的 apm‐toolkit 工具。 • 使用 SkyWalking 的内置自动探针 Apache ShardingSphere 团队与 Apache SkyWalking 团队共同合作，在 SkyWalking 中实现了 Apache ShardingSphere 自动探针，可以将相关的应用性能数据自动发送到 SkyWalking 中。注意这种方式的自

和逻辑情况下，将新增数据进行加密处理，并存储到数据库；在使用时， 再进行解密取出。 • 如何较为安全、无缝、透明化地实现业务系统在明文与密文数据间的迁移。 4.8.2 挑战 在真实业务场景中，相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并维护一套加解密 系统。而当加密场景发生改变时，自行维护的加密系统往往又面临着重构或修改风险。此外，对于已经 上线的业务，在不修改业务逻辑和 SQL 的情 试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 4.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 了保证生产数据的可靠性与完整性，需要将压测产生的数据路由到压测环境数据库，防止压测数据对生 产数据库中真实数据造成污染。这就要求业务应用在执行 配置中配置启用对应插件，并且需要同时配置使用 SkyWalking 的 apm‐toolkit 工具。 • 使用 SkyWalking 的内置自动探针 Apache ShardingSphere 团队与Apache SkyWalking 团队共同合作，在 SkyWalking 中实现了 Apache ShardingSphere 自动探针，可以将相关的应用性能数据自动发送到 SkyWalking 中。注意这种方式的自

和逻辑情况下，将新增数据进行加密处理，并存储到数据库；在使用时， 再进行解密取出。 • 如何较为安全、无缝、透明化地实现业务系统在明文与密文数据间的迁移。 4.8.2 挑战 在真实业务场景中，相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并维护一套加解密 系统。而当加密场景发生改变时，自行维护的加密系统往往又面临着重构或修改风险。此外，对于已经 上线的业务，在不修改业务逻辑和 SQL 的情 试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 4.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 了保证生产数据的可靠性与完整性，需要将压测产生的数据路由到压测环境数据库，防止压测数据对生 产数据库中真实数据造成污染。这就要求业务应用在执行 配置中配置启用对应插件，并且需要同时配置使用 SkyWalking 的 apm‐toolkit 工具。 • 使用 SkyWalking 的内置自动探针 Apache ShardingSphere 团队与 Apache SkyWalking 团队共同合作，在 SkyWalking 中实现了 Apache ShardingSphere 自动探针，可以将相关的应用性能数据自动发送到 SkyWalking 中。注意这种方式的自

注解对于稍微复杂的语句就会力不从心并且会显得更加混乱。因此，如果你 需要做很复杂的事情，那么最好使用 XML 来映射语句。 选择何种方式以及映射语句的定义的一致性对你来说有多重要这些完全取决于你和你的团队。换句话说，永远不要拘泥于一种方式，你 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 HTML to PDF API! Management Management Project Project Plugins Plugins 项目团队 项目团队 源代码库 源代码库 项目概要 项目概要 项目报表 项目报表 项目团队 本文档提供了本项目中成员的信息.他们是在本项目中以某种形式做出了贡献的个人. 源代码库 这是一个在线代码库,它可以通过Web浏览器进行查看. 项目概要