命名空间的一点注释 命名空间的一点注释 命名空间（ 命名空间（Namespaces） ）在之前版本的 MyBatis 中是可选的，容易引起混淆因此是没有益处的。现在的命名空间则是必须的，目 的是希望能比只是简单的使用更长的完全限定名来区分语句更进一步。 命名空间使得你所见到的接口绑定成为可能，尽管你觉得这些东西未必用得上，你还是应该遵循这里的规定以防哪天你改变了主意。出 于长远考虑，使用命名空间，并将它置于合适的 调用映射对象的 setter（map 对象 时为 put）方法，这 对于有 Map.keySet() 依赖 或 null 值初始化的 时候是有用的。注 意基本类型（int、 boolean等）是不 能设置成 null 的。 true | false false logPrefix 指定 MyBatis 增加 到日志名称的前 缀。 Any String Not set logImpl 指定 MyBatis name="org.mybatis.example"/> 注意在使用自动检索（autodiscovery）功能的时候，只能通过注解方式来指定 JDBC 的类型。 你能创建一个泛型类型处理器，它可以处理多于一个类。为达到此目的， 需要增加一个接收该类作为参数的构造器，这样在构造一个类 型处理器的时候 MyBatis 就会传入一个具体的类。 //GenericTypeHandler

生 态 系 统 功能 提 供 基 础 功 能 提 供 基 础 设 施 和 最 佳 实 践 驱动方式 配 置 文 件 标 准 D i s t S Q L 耦合 耦合较大，存在功能依赖 相 互 隔 离 ， 互 无 感 知 组合方式 固 定 的 组 合 方 式 ： 以 数 据 分 片 为 基 础 ， 叠 加 读 写 分 离 和 数 据 加 密 等 功 能 自 由 的 组 合 方 式 ： 数 据 分 分 片 、 读 写 分 离 和 数 据 加 密 等 功 能 自 由 组 合 使 用 产 品 架 构 部 署 架 构 l ShardingSphere-JDBC 采用无中心化架 构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用； l 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 OLAP 应用以及对分片数 台。具有高定制化、高度内 聚、灵活扩展等特点； l L3 生态层：通过三个接口分别 实现数据库协议、 SQL 方言和 数据库存储对接，用于打造异 构数据网关； 连接 连接是 ShardingSphere 的基础能 力，可以有效简化数据和应用之间 的连接。连接的设计要点在于强大 的数据库的兼容性，在应用和数据 之间搭建了一层与具体数据库实现 无关的桥梁，为增量能力提供了基 础。 增量 增量是 ShardingSphere

60 * 1000L); 结果约等于 69.73 年。Apache 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） 资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 关系型数据库虽然对本地事务提供了完美的 ACID 原生支持。但在分布式的场景下，它却成为系统性能的 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特 方式接入分布式治理，实现配置和元数据统一管理以及实例熔断和 从库禁用等功能。 Zookeeper ShardingSphere‐Proxy 默 认 提 供 了 Zookeeper 解 决 方 案， 实 现 了 注 册 中 心 功 能。配 置 规 则同 ShardingSphere‐JDBC YAML 保持一致。 其他第三方组件 详情请参考支持的第三方组件。 1. 使用 SPI 方式实现相关逻辑编码，并将生成的 jar 包复制至

资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 关系型数据库虽然对本地事务提供了完美的 ACID 原生支持。但在分布式的场景下，它却成为系统性能的 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特 MySQL 的方言和协议，访问 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 3.6 流量治理 3.6.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 3.6. 流量治理 36 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 3 ShardingSphere 数据加密模块的主要设计目标。 3.8.4 应用场景 新上线业务 对于想要快速上线新业务，同时又需要完成安全部门的加密规定的场景，接入 ShardingSphere encrypt 功 能，可以快速完成数据的合规化加密，客户无需自行开发复杂的加密系统，同时 ShardingSphere encrypt 的灵活性，也能够帮助客户避免加密场景变更带来的复杂重构和修改风险。 成熟业务

资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 关系型数据库虽然对本地事务提供了完美的 ACID 原生支持。但在分布式的场景下，它却成为系统性能的 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特 MySQL 的方言和协议，访问 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 ShardingSphere 数据加密模块的主要设计目标。 8.7.4 应用场景 对于想要快速上线的业务，同时又需要完成安全部门的加密规定的场景，接入 ShardingSphere encrypt 功 能，可以快速完成数据的合规化加密，客户无需自行开发复杂的加密系统，同时 ShardingSphere encrypt 的灵活性，也能够帮助客户避免加密场景变更带来的复杂重构和修改风险。 8.7. 数据加密

60 * 1000L); 结果约等于 69.73 年。Apache 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） 资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 关系型数据库虽然对本地事务提供了完美的 ACID 原生支持。但在分布式的场景下，它却成为系统性能 的桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特 之间正确的映射关系即可。 3.6. 数据加密 77 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 为什么要这么做呢？答案在文章后面，即为了让已上线的业务能无缝、透明、安全地进行数据 加密迁移。 查询属性的配置：当底层数据库表里同时存储了明文数据、密文数据后，该属性开关用于决定是直接查 询数据库表里的明文数据进行返回，还是查询密文数据通过 Apache

提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 署上线的生产环境，必须使用集群模式。它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能 力。集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。 3.3 DistSQL 3.3.1 背景 DistSQL（Distributed SQL）是 Apache ShardingSphere TODO SQL92 SQL92 不支持的 SQL 清单如下： TODO 4.2 管控 4.2.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 60 * 1000L); 结果约等于 69.73 年。Apache 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）

资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 关系型数据库虽然对本地事务提供了完美的 ACID 原生支持。但在分布式的场景下，它却成为系统性能的 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特 MySQL 的方言和协议，访问 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 ShardingSphere 数据加密模块的主要设计目标。 8.7.4 应用场景 对于想要快速上线的业务，同时又需要完成安全部门的加密规定的场景，接入 ShardingSphere encrypt 功 能，可以快速完成数据的合规化加密，客户无需自行开发复杂的加密系统，同时 ShardingSphere encrypt 的灵活性，也能够帮助客户避免加密场景变更带来的复杂重构和修改风险。 8.7. 数据加密

提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 署上线的生产环境，必须使用集群模式。它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能 力。集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。 3.3 DistSQL 3.3.1 背景 DistSQL（Distributed SQL）是 Apache ShardingSphere TODO SQL92 SQL92 不支持的 SQL 清单如下： TODO 4.2 管控 4.2.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 60 * 1000L); 结果约等于 69.73 年。Apache 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）

资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 关系型数据库虽然对本地事务提供了完美的 ACID 原生支持。但在分布式的场景下，它却成为系统性能的 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特 MySQL 的方言和协议，访问 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 ShardingSphere 数据加密模块的主要设计目标。 8.7.4 应用场景 对于想要快速上线的业务，同时又需要完成安全部门的加密规定的场景，接入 ShardingSphere encrypt 功 能，可以快速完成数据的合规化加密，客户无需自行开发复杂的加密系统，同时 ShardingSphere encrypt 的灵活性，也能够帮助客户避免加密场景变更带来的复杂重构和修改风险。 8.7. 数据加密