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 该源码库，做出更新，然后提交一个 pull request 吧。 你将成为本文档的最佳作者，MyBatis 的用户定会过来查阅的。 MyBatis 的其他语言版本： English Español 日本語 한국어 简体中文 你想使用本地语言来了解MyBatis吗？那就将它翻译成你的母语并提供给我们吧！ 最近更新: 24 五月 2015 最近更新: 24 五月 2015 || 版本: 3.3.0 版本: 3.3.0 This PDF was generated via the PDFmyURL web conversion getResourceAsStream(resource); sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream); 最近更新: 24 五月 2015 最近更新: 24 五月 2015 || 版本: 3.3.0 版本: 3.3.0 PDFmyURL - the best online web to pdf conversion service

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 10.3 为什么在代码或配置文件中修改了作业配置，注册中心配置却没有更新? . . . . . . . . . 89 10.4 作业与注册中心无法通信会如何? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A = 0,1,2,9；服务器 B = 3,4,5；服务器 C = 6,7,8。如果服务器 C 崩溃，则分片项分配结果为服务器 A = 0,1,2,3,4; 服务器 B = 5,6,7,8,9。在不丢失分片 项的情况下，最大限度的利用现有资源提高吞吐量。 5.2.3 高可用 当作业服务器在运行中宕机时，注册中心同样会通过临时节点感知，并将在下次运行时将分片转移至仍 存活的服务器，以达到作业 第一台服务器上线触发主服务器选举。主服务器一旦下线，则重新触发选举，选举过程中阻塞，只 有主服务器选举完成，才会执行其他任务。 • 某作业服务器上线时会自动将服务器信息注册到注册中心，下线时会自动更新服务器状态。 • 主节点选举，服务器上下线，分片总数变更均更新重新分片标记。 • 定时任务触发时，如需重新分片，则通过主服务器分片，分片过程中阻塞，分片结束后才可执行任 务。如分片过程中主服务器下线，则先选举主服务器，再分片。

电话：400-618-9090 2.3 用户更新 2.3.1 在持久层接口中添加更新方法 /** * 更新用户 * @param user * @return 影响数据库记录的行数 */ int updateUser(User user); 2.3.2 在用户的映射配置文件中配置 2.3.3 加入更新的测试方法 @Test public void testUpdateUser()throws Exception{ //1.根据 id 查询 User user = userDao.findById(52); //2.更新操作 user.setAddress("北京市顺义区"); * @param user * @return 影响数据库记录的行数 */ int saveUser(User user); /** * 更新用户 * @param user 传智播客——专注于 Java、.Net 和 Php、网页平面设计工程师的培训 北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话：400-618-9090

sql，再导入 sql_data.sql 脚本： 如下： 1.6 Mybatis 入门程序 1.6.1 需求 实现以下功能： 根据用户 id 查询一个用户信息 根据用户名称模糊查询用户信息列表 添加用户 更新用户 删除用户 1.6.2 第一步：创建 java 工程 使用 eclipse 创建 java 工程，jdk 使用 1.7.0_72。 1.6.3 第二步：加入 jar 包 加入 mybatis finally { if (sqlSession != null) { sqlSession.close(); } } } 1.6.7.4修改 1.6.7.4.1 映射文件 update user set username=#{username} username=#{username},birthday=#{birthday},sex=#{sex},address=#{address} where id=#{id} 1.6.7.4.2 测试程序 // 更新用户信息 @Test public void testUpdate() { // 数据库会话实例 SqlSession sqlSession = null; try { // 创建数据库会话实例sqlSession

v5.1.1 3.2.3 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 3.2.4 集群模式 提供了多个 Apache 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 是基本可用、柔性状态和最终一致性这三个要素的缩写。 • 基本可用（Basically Available）保证分布式事务参与方不一定同时在线； • 柔性状态（Soft state）则允许系统状态更新有一定的延时，这个延时对客户来说不一定能够察觉； • 最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很

v5.1.0 3.2.3 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 3.2.4 集群模式 提供了多个 Apache 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 是基本可用、柔性状态和最终一致性这三个要素的缩写。 • 基本可用（Basically Available）保证分布式事务参与方不一定同时在线； • 柔性状态（Soft state）则允许系统状态更新有一定的延时，这个延时对客户来说不一定能够察觉； • 最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很

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 异同，在解析模块提供了各类数据库的 SQL 方言字典。 SQL 解析引擎 历史 SQL 解析作为分库分表类产品的核心，其性能和兼容性是最重要的衡量指标。ShardingSphere 的 SQL 解 析器经历了 3 代产品的更新迭代。 第一代 SQL 解析器为了追求性能与快速实现，在 1.4.x 之前的版本使用 Druid 作为 SQL 解析器。经实际 测试，它的性能远超其它解析器。 第二代 SQL 解析器从 1.5 是基本可用、柔性状态和最终一致性这三个要素的缩写。 • 基本可用（Basically Available）保证分布式事务参与方不一定同时在线。 • 柔性状态（Soft state）则允许系统状态更新有一定的延时，这个延时对客户来说不一定能够察觉。 • 而最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求

v5.1.2 3.2.3 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 3.2.4 集群模式 提供了多个 Apache 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 是基本可用、柔性状态和最终一致性这三个要素的缩写。 • 基本可用（Basically Available）保证分布式事务参与方不一定同时在线； • 柔性状态（Soft state）则允许系统状态更新有一定的延时，这个延时对客户来说不一定能够察觉； • 最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很

提供了两种运行模式，分别是单机模式和集群模式。 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。 适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 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 是基本可用、柔性状态和最终一致性这三个要素的缩写。 • 基本可用（Basically Available）保证分布式事务参与方不一定同时在线； • 柔性状态（Soft state）则允许系统状态更新有一定的延时，这个延时对客户来说不一定能够察觉； • 最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很

19 Apache 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 是基本可用、柔性状态和最终一致性这三个要素的缩写。 • 基本可用（Basically Available）保证分布式事务参与方不一定同时在线； • 柔性状态（Soft state）则允许系统状态更新有一定的延时，这个延时对客户来说不一定能够察觉； • 而最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求 完全支持非跨库事务，例如：仅分表，或分库但是路由的结果在单库中； • 完全支持因逻辑异常导致的跨库事务。例如：同一事务中，跨两个库更新。更新完毕后，抛出空指 针，则两个库的内容都能够回滚。 不支持项 • 不支持因网络、硬件异常导致的跨库事务。例如：同一事务中，跨两个库更新，更新完毕后、未提 交之前，第一个库宕机，则只有第二个库数据提交，且无法回滚。 XA 事务 支持项 • 支持数据分片后的跨库事务；