50 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 8.11 联邦查询 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 8.11.1 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 更多信息。 8.11 联邦查询 8.11.1 背景 当用户使用数据分片对海量数据进行水平拆分时，虽然能够有效解决数据库性能瓶颈，但业务上也因此 带来了一些新的问题。例如以下场景：跨节点关联查询、子查询、分页、排序、聚合查询。在进行业务实 现时需要注意查询 SQL 的使用范围，尽量避免跨数据库实例查询，这使得业务层面的功能受到了数据库 的限制。 8.11. 联邦查询 50 Apache

高可用实现整体的高可用能力。 数 据 迁移 数据迁移，是打通数据生态的关键能力。SharingSphere 提供基于数据全场景的迁移能力，可 应对业务数据量激增的场景。 联 邦 查询 联邦查询，是面对复杂数据环境下利用数据的有效手段之一。ShardingSphere 提供跨数据源 的复杂数据查询分析能力，简化并提升数据使用体验。 数 据 加密 数据加密，是保证数据安全的基本手段。ShardingSphere 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 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 117 Apache ShardingSphere document • org.apache.shardingsphere:shardingsphere-sql-federation-core，联邦查询执行 器核心 • org.apache.shardingsphere:shardingsphere-sql-parser-mysql，SQL 解析的 MySQL 方言实现 • org.apache 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 ngle-core，单表（所有的分片数据源 中仅唯一存在的表）核心 • org.apache.shardingsphere:shardingsphere-sql-federation-core，联邦查询执行 器核心 • org.apache.shardingsphere:shardingsphere-sql-parser-mysql，SQL 解析的 MySQL 方言实现 • org.apache 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

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 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 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 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 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