运行测试用例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325 7 技术参考 326 7.1 数据兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 7.2 数据库网关 Apache ShardingSphere 是一款开源的分布式数据库生态项目，由 JDBC 和 Proxy 两款产品组成。其核心 采用微内核 + 可插拔架构，通过插件开放扩展功能。它提供多源异构数据库增强平台，进而围绕其上层 构建生态。 Apache ShardingSphere 设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存 gSphere 提供在单机数据库之上的分布式事务能力，可实现跨底层数据源的数据安全。 读 写 分离 读写分离，是应对高压力业务访问的手段之一。ShardingSphere 基于对 SQL 语义理解及底层 数据库拓扑感知能力，提供灵活、安全的读写分离能力，且可实现读访问的负载均衡。 高 可 用 高可用，是对数据存储计算平台的基本要求。ShardingSphere 基于无状态服务，提供高可用

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 479 12 技术参考 481 12.1 数据兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481 12.2 数据库网关 的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能 效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 ix 12 技术参考 455 12.1 数据兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 455 12.2 数据库网关 的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能 效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 12 技术参考 434 12.1 数据兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434 12.2 数据库网关 的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能 效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 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

的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能 效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 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 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满

的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能 数据分片 19 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 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 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满

的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能 效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 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 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满

的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能 效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 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 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满

的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝 试越来越多。但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始 终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。 数据分片指按照某个维度将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中以达到提升性能 效的避免由数据量超过可承受阈值而产生的查询瓶颈。除此之外，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 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 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场 景，有些业务仍然需要保持事务的一致性。而基于 XA 的分布式事务由于在并发度高的场景中性能无法满

SQL 方言和 数据库存储对接，用于打造异 构数据网关； 连接 连接是 ShardingSphere 的基础能 力，可以有效简化数据和应用之间 的连接。连接的设计要点在于强大 的数据库的兼容性，在应用和数据 之间搭建了一层与具体数据库实现 无关的桥梁，为增量能力提供了基 础。 增量 增量是 ShardingSphere 的主要能 力，在拦截访问数据库流量的前提 下，透明化的提供增量功能。增强