ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 持。 1.2 产品功能 1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数 据库。 1 Apache ShardingSphere 表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order ShardingSphere 成本较大。将业务端原 有的查询，转换为分布式查询并在分布式查询场景下进行相应的 SQL 优化，能够在跨数据库实例的情况 下完成：关联查询、子查询、分页、排序、聚合查询。在业务实现上能够让研发人员不必再关心 SQL 的 使用范围，能够专注于业务功能开发，减少业务层面的功能限制。 8.11.3 目标 实现跨数据库实例查询的分布式 SQL，是 Apache ShardingSphere

架构解析与应用实践 孟浩然 2021/12/11 01 孟浩然 SphereEx 高级研发工程师 Apache ShardingSphere PMC 曾就职京东科技，负责数据库产品研发，热爱开源，关注数据库生态，目前就职 SphereEx , 专 注于 Apache ShardingSphere 分布式数据库中间件研发以及开源社区建设 1. Apache ShardingSphere 5.0.0

2022.08.06 01 赵锦超 Apache ShardingSphere Committer SphereEx 研发工程师 o 从事过电商、金融行业，热爱开源 o 目前专注于 Apache ShardingSphere 高可用 & 分布式治理的相关研发工作 02 Apache ShardingSphere 高可用介绍 Apache ShardingSphere 高可用源码解析

侯阳 2022年1月15日 01 SphereEx 中间件研发工程师 Apache ShardingSphere Contributor 目前专注于 Shadow DB 及全链路压测相关的设计和研发 Apache ShardingSphere 发展和现状 Apache ShardingSphere 架构设计 Apache ShardingSphere Roadmap 1.x (2016)

指分片规则一致的主表和子表。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，则 此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提 升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析的得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建 议用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 改写之后的分页执行结果。 3.1. 数据分片 34 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写

在全链路压测场景下，ShardingSphere 通过影子库功能支持在复杂压测场景下数据隔离，压 测获得测试结果可准确反应系统真实容量和性能水平。 1.1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数 据库。 • 业务零侵入 面 表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了

ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 持。 1.2 产品功能 1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数 据库。 1 Apache ShardingSphere 表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了

ShardingSphere‐Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支 持。 1.2 产品功能 1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数 据库。 1 Apache ShardingSphere 表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了

表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 SQL 改写之后的分页执行结果。 7.2. 数据分片 239 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写

表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛 卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。例如：t_order 表和 t_order_item 表，均按照 order_id 分片，并且使用 order_id 进行关联，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出 现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果 SQL 为： SELECT i.* FROM t_order AST 中获取 SQL Statement。从 5.0.x 版本开始，解析引擎的架构已完成重构调整，同时通过将第一 次解析得到的 AST 放入缓存，方便下次直接获取相同 SQL 的解析结果，来提高解析效率。因此我们建议 用户采用 PreparedStatement 这种 SQL 预编译的方式来提升性能。 功能点 • 提供独立的 SQL 解析功能 • 可以非常方便的对语法规则进行扩充和修改（使用了 SQL 改写之后的分页执行结果。 7.2. 数据分片 234 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写