selectOne("org.mybatis.example.BlogMapper.selectBlog", 101); } finally { session.close(); } 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 false true useGeneratedKeys 允许 JDBC 支持自 动生成主键，需要 驱动兼容。 如果设 置为 true 则这个设 置强制使用自动生 成主键，尽管一些 驱动不能兼容但仍 可正常工作（比如 Derby）。 true | false False autoMappingBehavior 指定 MyBatis 应如 何自动映射列到字 段或属性。 NONE 表示取消自动映 射；PARTIAL 态日志并重新尝试获取一个连接 （避免在误配置的情况下一直安静的失败），默认值：20000 毫秒（即 20 秒）。 poolPingQuery – 发送到数据库的侦测查询，用来检验连接是否处在正常工作秩序中并准备接受请求。默认是“NO PING QUERY SET”，这会导致多数数据库驱动失败时带有一个恰当的错误消息。 poolPingEnabled – 是否启用侦测查询。若开启，也必须使用一个可执行的

实现动机 配置的简化与一体化是行表达式所希望解决的两个主要问题。 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 4.2. 数据分片 25 Apache 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过

实现动机 配置的简化与一体化是行表达式所希望解决的两个主要问题。 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 4.3. 数据分片 30 Apache 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过

实现动机 配置的简化与一体化是行表达式所希望解决的两个主要问题。 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 4.3. 数据分片 30 Apache 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过

实现动机 配置的简化与一体化是行表达式所希望解决的两个主要问题。 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 4.3. 数据分片 30 Apache 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 4.3. 数据分片 34 Apache ShardingSphere document,

实现动机 配置的简化与一体化是行表达式所希望解决的两个主要问题。 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 语法说明 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过

见强制分片路由。 行表达式 行表达式是为了解决配置的简化与一体化这两个主要问题。在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 3.9.2 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 FROM table WHERE column = value) 不 支 持 3.10 可观察性 3.10.1 背景 如何观测集群的运行状态，使运维人员可以快速掌握当前系统现状，并进行进一步的维护工作，是分布式 系统的全新挑战。登录到具体服务器的点对点运维方式，无法适用于面向大量分布式服务器的场景。通 3.10. 可观察性 44 Apache ShardingSphere document

见强制分片路由。 行表达式 行表达式是为了解决配置的简化与一体化这两个主要问题。在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式作为字符串由两部分组成，分别是字符串开头的对应 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 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 = value1 不支持 • SELECT/UPDATE/DELETE 8.10 可观察性 8.10.1 背景 如何观测集群的运行状态，使运维人员可以快速掌握当前系统现状，并进行进一步的维护工作，是分布式 系统的全新挑战。登录到具体服务器的点对点运维方式，无法适用于面向大量分布式服务器的场景。通 过对可系统观察性数据的遥测是分布式系统推荐的运维方式。Tracing（链路跟踪）、Metrics（指标监控）

见强制分片路由。 行表达式 行表达式是为了解决配置的简化与一体化这两个主要问题。在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式作为字符串由两部分组成，分别是字符串开头的对应 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 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 value1 不支持 – SELECT/UPDATE/DELETE 8.10 可观察性 8.10.1 背景 如何观测集群的运行状态，使运维人员可以快速掌握当前系统现状，并进行进一步的维护工作，是分布式 系统的全新挑战。登录到具体服务器的点对点运维方式，无法适用于面向大量分布式服务器的场景。通 过对可系统观察性数据的遥测是分布式系统推荐的运维方式。Tracing（链路跟踪）、Metrics（指标监控）

见强制分片路由。 行表达式 行表达式是为了解决配置的简化与一体化这两个主要问题。在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 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 value1 不支持 – SELECT/UPDATE/DELETE 8.10 可观察性 8.10.1 背景 如何观测集群的运行状态，使运维人员可以快速掌握当前系统现状，并进行进一步的维护工作，是分布式 系统的全新挑战。登录到具体服务器的点对点运维方式，无法适用于面向大量分布式服务器的场景。通 过对可系统观察性数据的遥测是分布式系统推荐的运维方式。Tracing（链路跟踪）、Metrics（指标监控）