据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 4.1.2 挑战 并无统一标准的数据库的访问协议和 SQL 方言，以及各种数据库带来的不同运维方法和监控工具的异同， 让开发者的学习成本和 DBA 的运维成本不断增加。提升与原有数据库兼容度，是在其之上提供增量服务 的前提。 SQL 方言和数据库协议的兼容，是数据库兼容度提升的关键点。 17 Apache ShardingSphere 支持数据分片后的跨库事务； • 两阶段提交保证操作的原子性和数据的强一致性； • 服务宕机重启后，提交/回滚中的事务可自动恢复； • 支持同时使用 XA 和非 XA 的连接池。 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据。 4.3. 分布式事务 40 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 柔性事务 支持项 • 支持数据分片后的跨库事务； • 择使用内存限制模式或连接限制模式。 这种解决方案将两难的选择的决定权交由用户，使得用户必须要了解这两种模式的利弊，并依据业务场 景需求进行选择。这无疑增加了用户对 ShardingSphere 的学习和使用的成本，并非最优方案。 这种一分为二的处理方案，将两种模式的切换交由静态的初始化配置，是缺乏灵活应对能力的。在实际的 使用场景中，面对不同 SQL 以及占位符参数，每次的路由结果是不同的。这就意味着某些操作可能需要使

据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 4.1.2 挑战 并无统一标准的数据库的访问协议和 SQL 方言，以及各种数据库带来的不同运维方法和监控工具的异同， 让开发者的学习成本和 DBA 的运维成本不断增加。提升与原有数据库兼容度，是在其之上提供增量服务 的前提。 SQL 方言和数据库协议的兼容，是数据库兼容度提升的关键点。 18 Apache ShardingSphere • 支持同时使用 XA 和非 XA 的连接池。 4.4. 分布式事务 45 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据。 • Savepoint。 • 事务块内，SQL 执行出现异常，执行 Commit，数据保持一致。 通过 XA 语句控制的分布式事务 • 通过 XA START 可以手动开启 择使用内存限制模式或连接限制模式。 这种解决方案将两难的选择的决定权交由用户，使得用户必须要了解这两种模式的利弊，并依据业务场 景需求进行选择。这无疑增加了用户对 ShardingSphere 的学习和使用的成本，并非最优方案。 这种一分为二的处理方案，将两种模式的切换交由静态的初始化配置，是缺乏灵活应对能力的。在实际的 使用场景中，面对不同 SQL 以及占位符参数，每次的路由结果是不同的。这就意味着某些操作可能需要使

据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 4.1.2 挑战 并无统一标准的数据库的访问协议和 SQL 方言，以及各种数据库带来的不同运维方法和监控工具的异同， 让开发者的学习成本和 DBA 的运维成本不断增加。提升与原有数据库兼容度，是在其之上提供增量服务 的前提。 SQL 方言和数据库协议的兼容，是数据库兼容度提升的关键点。 18 Apache ShardingSphere • 支持同时使用 XA 和非 XA 的连接池。 4.4. 分布式事务 45 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据。 通过 XA 语句控制的分布式事务 • 通过 XA START 可以手动开启 XA 事务，注意该事务完全由用户管理，ShardingSphere 只负责将语 句转发至后端数据库； 择使用内存限制模式或连接限制模式。 这种解决方案将两难的选择的决定权交由用户，使得用户必须要了解这两种模式的利弊，并依据业务场 景需求进行选择。这无疑增加了用户对 ShardingSphere 的学习和使用的成本，并非最优方案。 这种一分为二的处理方案，将两种模式的切换交由静态的初始化配置，是缺乏灵活应对能力的。在实际的 使用场景中，面对不同 SQL 以及占位符参数，每次的路由结果是不同的。这就意味着某些操作可能需要使

择使用内存限制模式或连接限制模式。 这种解决方案将两难的选择的决定权交由用户，使得用户必须要了解这两种模式的利弊，并依据业务场 景需求进行选择。这无疑增加了用户对 ShardingSphere 的学习和使用的成本，并非最优方案。 这种一分为二的处理方案，将两种模式的切换交由静态的初始化配置，是缺乏灵活应对能力的。在实际的 使用场景中，面对不同 SQL 以及占位符参数，每次的路由结果是不同的。这就意味着某些操作可能需要使 支持同时使用 XA 和非 XA 的连接池。 3.2. 分布式事务 60 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据。 Seata 柔性事务 支持项 • 支持数据分片后的跨库事务； • 支持 RC 隔离级别； • 通过 undo 快照进行事务回滚； • 支持服务宕机后的，自动恢复提交中的事务。 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 个库，部署在同一台机器上，根据 k 分为 1024 个表，查 询操作路由到单库单表；作为对比，MySQL 运行在 1000 数据量的基础上，使用

据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 4.1.2 挑战 并无统一标准的数据库的访问协议和 SQL 方言，以及各种数据库带来的不同运维方法和监控工具的异同， 让开发者的学习成本和 DBA 的运维成本不断增加。提升与原有数据库兼容度，是在其之上提供增量服务 的前提。 SQL 方言和数据库协议的兼容，是数据库兼容度提升的关键点。 18 Apache ShardingSphere 支持数据分片后的跨库事务； • 两阶段提交保证操作的原子性和数据的强一致性； • 服务宕机重启后，提交/回滚中的事务可自动恢复； • 支持同时使用 XA 和非 XA 的连接池。 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据； • MySQL 事务块内，SQL 执行出现异常，执行 Commit，数据保持一致。 4.4. 分布式事务 46 Apache ShardingSphere document 择使用内存限制模式或连接限制模式。 这种解决方案将两难的选择的决定权交由用户，使得用户必须要了解这两种模式的利弊，并依据业务场 景需求进行选择。这无疑增加了用户对 ShardingSphere 的学习和使用的成本，并非最优方案。 这种一分为二的处理方案，将两种模式的切换交由静态的初始化配置，是缺乏灵活应对能力的。在实际的 使用场景中，面对不同 SQL 以及占位符参数，每次的路由结果是不同的。这就意味着某些操作可能需要使

ShardingSphere document • 业务零侵入 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过 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 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据； • MySQL 事务块内，SQL 执行出现异常，执行 Commit，数据保持一致； • 配置 XA 事务后，存储单元名称最大长度不超过 45 个字符。 BASE 事务 SQL、分片键实际 参数值、路由结果放入缓存中，以空间换时间，减少路由逻辑对 CPU 的使用。 建议仅在满足以下条件的情况下启用：‐ 纯 OLTP 场景 ‐ ShardingSphere 进程所在机器 CPU 已达到瓶颈 ‐ CPU 开销主要在于 ShardingSphere 路由逻辑 ‐ 所有 SQL 已经最优且每次 SQL 执行都能命中单一分片 在不满足以上条件的情况下使用，可能对 SQL

ShardingSphere document • 业务零侵入 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过 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 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据； • MySQL 事务块内，SQL 执行出现异常，执行 Commit，数据保持一致； • 配置 XA 事务后，存储单元名称最大长度不超过 45 个字符。 BASE 事务 SQL、分片键实际 参数值、路由结果放入缓存中，以空间换时间，减少路由逻辑对 CPU 的使用。 建议仅在满足以下条件的情况下启用：‐ 纯 OLTP 场景 ‐ ShardingSphere 进程所在机器 CPU 已达到瓶颈 ‐ CPU 开销主要在于 ShardingSphere 路由逻辑 ‐ 所有 SQL 已经最优且每次 SQL 执行都能命中单一分片 在不满足以上条件的情况下使用，可能对 SQL

ShardingSphere document • 业务零侵入 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过 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 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据； • MySQL 事务块内，SQL 执行出现异常，执行 Commit，数据保持一致； • 配置 XA 事务后，存储单元名称最大长度不超过 45 个字符。 BASE 事务 SQL、分片键实际 参数值、路由结果放入缓存中，以空间换时间，减少路由逻辑对 CPU 的使用。 建议仅在满足以下条件的情况下启用：‐ 纯 OLTP 场景 ‐ ShardingSphere 进程所在机器 CPU 已达到瓶颈 ‐ CPU 开销主要在于 ShardingSphere 路由逻辑 ‐ 所有 SQL 已经最优且每次 SQL 执行都能命中单一分片 在不满足以上条件的情况下使用，可能对 SQL

JDBC 规范的数 据库。 • 业务零侵入 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过 • 支持同时使用 XA 和非 XA 的连接池。 3.2. 分布式事务 29 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 不支持项 • 服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据； • MySQL 事务块内，SQL 执行出现异常，执行 Commit，数据保持一致。 BASE 事务 支持项 • 支持数据分片后的跨库事务； • 支持 RC 隔离级别； 择使用内存限制模式或连接限制模式。 这种解决方案将两难的选择的决定权交由用户，使得用户必须要了解这两种模式的利弊，并依据业务场 景需求进行选择。这无疑增加了用户对 ShardingSphere 的学习和使用的成本，并非最优方案。 这种一分为二的处理方案，将两种模式的切换交由静态的初始化配置，是缺乏灵活应对能力的。在实际的 使用场景中，面对不同 SQL 以及占位符参数，每次的路由结果是不同的。这就意味着某些操作可能需要使

可以通过 XML 或注解方式灵活配置要运行的 sql 语句，并将 java 对象和 sql 语句映射生成最终执行的 sql，最后将 sql 执行的结果再映射生成 java 对象。 Mybatis 学习门槛低，简单易学，程序员直接编写原生态 sql，可严格控制 sql 执行性能， 灵活度高，非常适合对关系数据模型要求不高的软件开发，例如互联网软件、企业运营类软 件等，因为这类软件需求变化频繁，一 Hibernate 对象/关系映射能力强，数据库无关性好，对于关系模型要求高的软件（例如 需求固定的定制化软件）如果用 hibernate 开发可以节省很多代码，提高效率。但是 Hibernate 的学习门槛高，要精通门槛更高，而且怎么设计 O/R 映射，在性能和对象模型之间如何权 衡，以及怎样用好 Hibernate 需要具有很强的经验和能力才行。 总之，按照用户的需求在有限的资源环境下只要能做出维护性、扩展性良好的软件架构 加载的属性次之， 最低优先级的是 properties 元素体内定义的属性。 3.3 settings（配置） mybatis 全局配置参数，全局参数将会影响 mybatis 的运行行为。 详细参见“学习资料/mybatis-settings.xlsx”文件 3.4 typeAliases（类型别名） 3.4.1 mybatis 支持别名： 别名 映射的类型 _byte byte _long