连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、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 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 的革新。数据存量 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，

连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、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 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 的革新。数据存量 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，

连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、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 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 的革新。数据存量 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，

连接：通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、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 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 的革新。数据存量 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，

侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是 被啮合层所治理的对象。 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 问量，是应对高并发和海量数据系统的有效手段。数据分片的拆分方式又分为垂直分片和水平分片。 8 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta ShardingSphere document, v5.0.0-beta SQL Hint 对于分片字段非 SQL 决定，而由其他外置条件决定的场景，可使用 SQL Hint 灵活的注入分片字段。例： 内部系统，按照员工登录主键分库，而数据库中并无此字段。SQL Hint 支持通过 Java API 和 SQL 注释 （待实现）两种方式使用。详情请参见强制分片路由。 配置 分片规则 分片规则配

38 8.4.6 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 8.5 流量治理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 8.5.1 背景 9.2.2 YAML 配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 认证和授权 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 属性配置 . . . . . . . . . . . 518 增量数据同步阶段 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 518 流量切换阶段 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 518 12.6.3 相关参考 . .

38 8.4.6 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 8.5 流量治理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 8.5.1 背景 9.2.2 YAML 配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 认证和授权 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 属性配置 . . . . . . . . . . . 492 增量数据同步阶段 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 492 流量切换阶段 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 492 12.6.3 相关参考 . .

38 8.4.6 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 8.5 流量治理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 8.5.1 背景 9.2.2 YAML 配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 认证和授权 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 属性配置 . . . . . . . . . 471 x 增量数据同步阶段 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 471 流量切换阶段 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 471 12.6.3 相关参考 . .

36 3.5.6 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.6 流量治理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.6.1 背景 . . . . . 362 增量数据同步阶段 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 流量切换阶段 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 7.6.3 相关参考 . . 据库上层的标准，同时 通过内置 DistSQL 为应用提供标准化的连接方式。 1.2.2 增强：数据库计算增强引擎 在原生数据库基础能力之上，提供分布式及流量增强方面的能力。前者可突破底层数据库在计算与存储 上的瓶颈，后者通过对流量的变形、重定向、治理、鉴权及分析能力提供更为丰富的数据应用增强能力。 1.2. 设计哲学 4 Apache ShardingSphere document,

value="100"/> 上面的插件将会拦截在 Executor 实例中所有的 “update” 方法调用， 这里的 Executor 是负责执行低层映射语句的内部对象。 NOTE NOTE 覆盖配置类 覆盖配置类 除了用插件来修改 MyBatis 核心行为之外，还可以通过完全覆盖配置类来达到目的。只需继承后覆盖其中的每个方法，再把它传递到 sqlSessionFactoryBuilder BEFORE，那么它会首先选择主键，设置 keyProperty 然后执 行插入语句。如果设置为 AFTER，那么先执行插入语句，然后是 selectKey 元素 - 这和像 Oracle 的数据库相 似，在插入语句内部可能有嵌入索引调用。 statementType 与前面相同，MyBatis 支持 STATEMENT，PREPARED 和 CALLABLE 语句的映射类型，分别代表 PreparedStatement 参数允许你按你喜欢的方式处理每一行。你可以将它添加到 List 中,创 建 Map, 或抛出每个结果而不是只保留总计。 Set 你可以使用 ResultHandler 做很多漂亮的事, 那就是 MyBatis 内部创建结果集列表。 它的接口很简单。 package org.apache.ibatis.session; public interface ResultHandler { void