）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。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， 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。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下

）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。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， 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。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下

）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。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， 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。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下

）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。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， 37 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 两阶段提交 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的 X/Open Distributed Transaction Processing (DTP) 模型，简称 XA 协议。 基于 XA 协议实现的分布式事务对业务侵入很小。它最大的优势就是对使用方透明，用户可以像使用本地 事务一样使用基于

信的能力，也 并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方 面不能够保证。 XA 事务 XA 事务采用的是 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型 所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器）和 RM （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA ShardingSphere document, v5.2.0 3.2.7 核心概念 XA 协议 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的 X/Open Distributed Transaction Processing (DTP) 模型，简称 XA 协议。 3.2.8 使用限制 虽然 Apache ShardingSphere 希望能够完全兼容所有的分布式事务场景，并在性能上达到最优，但在 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 3.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 • 不支持主库多写 • 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。 3.4 高可用 3.4.1 背景 高可用是现代系统的最基本诉求，作为系统基石的数据库，对于高可用的要求也是必不可少的。 在存算分离的分布式数据库体系中，存储节

信的能力，也 并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方 面不能够保证。 XA 事务 XA 事务采用的是 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型 所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器）和 RM （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA Apache ShardingSphere document 8.2.7 核心概念 XA 协议 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的 X/Open Distributed Transaction Processing (DTP) 模型，简称 XA 协议。 8.2.8 使用限制 虽然 Apache ShardingSphere 希望能够完全兼容所有的分布式事务场景，并在性能上达到最优，但在 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 • 不支持主库多写 • 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。 8.4 数据库网关 8.4.1 背景 随着数据库碎片化趋势的不可逆转，多种类型数据库的共存已渐成常态。使用一种 SQL 方言访问异构数 据库的场景在不断增加。

信的能力，也 并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方 面不能够保证。 XA 事务 XA 事务采用的是 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型 所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器）和 RM （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA Apache ShardingSphere document 8.2.7 核心概念 XA 协议 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的 X/Open Distributed Transaction Processing (DTP) 模型，简称 XA 协议。 8.2.8 使用限制 虽然 Apache ShardingSphere 希望能够完全兼容所有的分布式事务场景，并在性能上达到最优，但在 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 • 不支持主库多写 • 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。 8.4 数据库网关 8.4.1 背景 随着数据库碎片化趋势的不可逆转，多种类型数据库的共存已渐成常态。使用一种 SQL 方言访问异构数 据库的场景在不断增加。

信的能力，也 并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方 面不能够保证。 XA 事务 XA 事务采用的是 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型 所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器）和 RM （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA Apache ShardingSphere document 8.2.7 核心概念 XA 协议 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的 X/Open Distributed Transaction Processing (DTP) 模型，简称 XA 协议。 8.2.8 使用限制 虽然 Apache ShardingSphere 希望能够完全兼容所有的分布式事务场景，并在性能上达到最优，但在 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 • 不支持主库多写 • 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。 8.4 数据库网关 8.4.1 背景 随着数据库碎片化趋势的不可逆转，多种类型数据库的共存已渐成常态。使用一种 SQL 方言访问异构数 据库的场景在不断增加。

解析之后的为抽象语法树见下图。 为了便于理解，抽象语法树中的关键字的 Token 用绿色表示，变量的 Token 用红色表示，灰色表示需要 进一步拆分。 最后，通过 visitor 对抽象语法树遍历构造域模型，通过域模型（SQLStatement）去提炼分片所需的 上下文，并标记有可能需要改写的位置。供分片使用的解析上下文包含查询选择项（Select Items）、表信 息（Table）、分片条件（Sharding 由执行引擎根据当前场景自动选择最优的执行方案。 3.1. 数据分片 38 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 自动化执行引擎将连接模式的选择粒度细化至每一次 SQL 的操作。针对每次 SQL 请求，自动化执行引擎 都将根据其路由结果，进行实时的演算和权衡，并自主地采用恰当的连接模式执行，以达到资源控制和 效率的最优平衡。针对自动化的执行引擎，用户只需配置 功与否。本地事务在性能方面无任何损耗，但在 强一致性以及最终一致性方面则力不从心。 两阶段提交 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的 X/Open Distributed Transaction Processing (DTP) 模型，简称 XA 协议。 基于 XA 协议实现的分布式事务对业务侵入很小。它最大的优势就是对使用方透明，用户可以像使用本地 事务一样使用基于

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，一但需求变化要求成果输出迅速。但是灵活的前提是 mybatis 无法做到数据库无关性，如果需要实现支持多种数据库的软件则需要自定义多套 sql 映射文件，工作量大。 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 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 都是好架构，所以框架只有适合才是最好。 2 Dao 开发方法 使用 mapper.xml 的 sql 片段，则在引用时需要加上 namespace，如下： 0 码力 | 75 页 | 1.16 MB | 1 年前

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