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 Git 代码库 来获取。Fork 提 供的全部特性可以利用基于 XML 的映射语言来实现，这使得 MyBatis 在过去的数年间得以流行。如果你以前用过 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。 改进整体表现,特别是缓存和嵌入结果映射 (也就是联合映射) 。 每个都有一些属性: Id and Result Attributes 属性 属性 描述 描述 property 映射到列结果的字段或属性。如果匹配的是存在的

shardingsphere.elasticjob.kernel.ui.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . 91 10.11 运行 Cloud Scheduler 持续输出日志“Elastic job: IP:PORT has leadership”，不能正常运行 91 10.12 在多网卡的情况下无法获取到合适的 IP . . . . . . . . . . zxvf apache-shardingsphere-elasticjob-${RELEASE.VERSION}-lite-ui-bin.tar.gz 10.11 运行CloudScheduler持续输出日志“Elasticjob: IP:PORThaslead- ership”，不能正常运行 回答： Cloud Scheduler 依赖 Mesos 库，启动时需要通过 -Djava.library 在多网卡的情况下无法获取到合适的 IP 92 11 博客 • 2020‐07 InfoQ 文章：ElasticJob 的产品定位与新版本设计理念 • 2020‐07 开源中国：GitHub 上持续冲榜，ElasticJob 重启 • 2020‐05 官微快讯：分布式调度项目 ElasticJob 即将重新起航 • 2017‐09 Mesosphere 新闻：Q&A with Zhang Liang

本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code，并且改名为MyBatis，实质上Mybatis对ibatis进行一些 改进。 MyBatis是一个优秀的持久层框架，它对jdbc的操作数据库的过程进行封装，使开发者 只需要关注 SQL 本身，而不需要花费精力去处理例如注册驱动、创建connection、创建 stat

分布式数据库 分布式数据库中间件 云数据库 MySQL Oracle PostgreSQL SQLServer …… 分布式数据库中间优势  底层数据库成熟性  增量持续革新  接入与运维成本低 数据库中间件应具备的能力 1 数据分片 2 3 分布式事务 数据库治理 4 弹性伸缩 数据分片 App2

分布式数据库中间件 云数据库 MySQL Oracle PostgreSQL SQLServer …… 2018年PostgreSQL中国技术大会 分布式数据库中间优势 ü 底层数据库成熟性 ü 增量持续革新 ü 接入与运维成本低 2018年PostgreSQL中国技术大会 数据库中间件应具备的能力 1 数据分片 2 3 分布式事务 数据库治理 4 弹性伸缩 分片化

2. DROP TABLE 会将逻辑分片表和数据库中真实的表全部删除。 3. CREATE DB 只会创建逻辑的分布式数据库，所以需要用户提前创建好真实的数据库（TODO）。 4. 自动分片算法会持续增加，从而覆盖用户各大分片场景 (TODO)。 5. 重构 ShardingAlgorithmPropertiesUtil（TODO）。 6. 保证所有客户端完成 RDL 执行（TODO）。 7 关注分片优化可用作性能评估的另一个操作；而主从模式下，可将 INSERT+SELECT+DELETE 作为一组评估性能的关联操作。为了更好的观察效果，设计在一定数据量的 基础上，使用 jmeter 20 并发线程持续压测半小时，进行增删改查性能测试，且每台机器部署一个 MySQL 实例，而对比 MySQL 场景为单机单实例部署。 测试场景 单路由 在 1000 数据量的基础上分库分表，根据 id 分为 4

DROP TABLE 会将逻辑分片表和数据库中真实的表全部删除。 3. CREATE DATABASE 只会创建 逻辑的分布式数据库，所以需要用户提前创建好真实的数据库。 4. 自动分片算法会持续增加，从而覆盖用户各大分片场景。 读写分离 使用实战 前置工作 1. 启动 MySQL 服务 2. 创建 MySQL 数据库 (参考 ShardingProxy 数据源配置规则) 3. 为 关注分片优化可用作性能评估的另一个操作；而主从模式下，可将 INSERT+SELECT+DELETE 作为一组评估性能的关联操作。为了更好的观察效果，设计在一定数据量的 基础上，使用 jmeter 20 并发线程持续压测半小时，进行增删改查性能测试，且每台机器部署一个 MySQL 实例，而对比 MySQL 场景为单机单实例部署。 7.6. 测试 275 Apache ShardingSphere document

面对超负荷的请求开启限流，以保护部分请求可以得以高质量的响应。 3.6. 流量治理 37 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 3.7 数据迁移 3.7.1 背景 当业务持续发展，数据量和并发量达到一定程度，传统单体数据库可能面临性能、可扩展性、可用性等 问题； 业界曾提出 NoSQL 解决方案，通过数据分片和水平扩容解决以上问题，但是 NoSQL 数据库通常不支持 Apache ShardingSphere 数据迁 移的主要设计目标。 3.7.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 3.7.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 3.7. 数据迁移 38 Apache

面对超负荷的请求开启限流，以保护部分请求可以得以高质量的响应。 8.5. 流量治理 39 Apache ShardingSphere document 8.6 数据迁移 8.6.1 背景 当业务持续发展，数据量和并发量达到一定程度，传统单体数据库可能面临性能、可扩展性、可用性等 问题； 业界曾提出 NoSQL 解决方案，通过数据分片和水平扩容解决以上问题，但是 NoSQL 数据库通常不支持 Apache ShardingSphere 数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 8.6.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 8.6. 数据迁移 40 Apache

面对超负荷的请求开启限流，以保护部分请求可以得以高质量的响应。 8.5. 流量治理 39 Apache ShardingSphere document 8.6 数据迁移 8.6.1 背景 当业务持续发展，数据量和并发量达到一定程度，传统单体数据库可能面临性能、可扩展性、可用性等 问题； 业界曾提出 NoSQL 解决方案，通过数据分片和水平扩容解决以上问题，但是 NoSQL 数据库通常不支持 Apache ShardingSphere 数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 8.6.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 8.6. 数据迁移 40 Apache