3 2.1 连接：打造数据库上层标准 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2 增强：数据库计算增强引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.3 可插拔：构建数据库功能生态 . . . . . 39 8.5.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 计算节点过载保护 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 存储节点限流 . . . . . . 393 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394 分片审计算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 395 脱敏算法 . . . . . . .

3 2.1 连接：打造数据库上层标准 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2 增强：数据库计算增强引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.3 可插拔：构建数据库功能生态 . . . . . 39 8.5.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 计算节点过载保护 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 存储节点限流 . . . . . . 375 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377 分片审计算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378 脱敏算法 . . . . . . .

3 2.1 连接：打造数据库上层标准 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2 增强：数据库计算增强引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.3 可插拔：构建数据库功能生态 . . . . . 39 8.5.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 计算节点过载保护 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 存储节点限流 . . . . . . 420 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 分片审计算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 脱敏算法 . . . . . . .

. . 3 1.2.1 连接：打造数据库上层标准 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.2 增强：数据库计算增强引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.3 可插拔：构建数据库功能生态 . . . . . . . . 37 3.6.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 计算节点过载保护 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 存储节点限流 . . . . . . 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储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere‐JDBC 定位为轻量级

概览 星评增长时间线 贡献者增长时间线 Apache ShardingSphere 产品定位为 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储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 环境。 3.2.4 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 署上线的生产环境，必须使用集群模式。它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能 力。集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。 3.3 DistSQL 3.3.1 背景 DistSQL（Distributed 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。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

概览 星评增长时间线 贡献者增长时间线 Apache ShardingSphere 产品定位为 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储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和 可插拔是 Apache ShardingSphere 环境。 3.2.4 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 署上线的生产环境，必须使用集群模式。它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能 力。集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。 3.3 DistSQL 3.3.1 背景 DistSQL（Distributed 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。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

概览 星评增长时间线 贡献者增长时间线 Apache ShardingSphere 产品定位为 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储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和 可插拔是 Apache ShardingSphere 环境。 3.2.4 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 署上线的生产环境，必须使用集群模式。它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能 力。集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。 源码：https://github.com/apache/shardingspher 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。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

概览 星评增长时间线 贡献者增长时间线 Apache ShardingSphere 产品定位为 Database Plus，旨在构建多模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储能力，而并非实现一个全新的数据库。ShardingSphere 站在 数据库的上层视角，关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere shardingsphere 文件用于存储配置信息。 3.2. 运行模式 13 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 3.2.4 集群模式 适用于分布式场景，它提供了多个计算节点之间的元数据共享和状态协调。需要提供用于分布式协调的 注册中心组件，如：ZooKeeper、Etcd 等。 3.3 DistSQL 3.3.1 背景 DistSQL（Distributed 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。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

扩展、分布式事务和分布式治理等功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用 场景。 Apache ShardingSphere 旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并 非实现一个全新的关系型数据库。关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企业核心系统的基石，未 来也难于撼动，我们更加注重在原有基础上提供增量，而非颠覆。 Apache ShardingSphere order_id in (10, 11); 其中 t_order 在 FROM 的最左侧，ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计算将 会只使用主表的策略，那么 t_order_item 表的分片计算将会使用 t_order 的条件。故绑定表之间的 分区键要完全相同。 广播表 指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不 .20} 配置分片算法 对于只有一个分片键的使用 = 和 IN 进行分片的 SQL，可以使用行表达式代替编码方式配置。 行表达式内部的表达式本质上是一段 Groovy 代码，可以根据分片键进行计算的方式，返回相应的真实数 据源或真实表名称。 例如：分为 10 个库，尾数为 0 的路由到后缀为 0 的数据源，尾数为 1 的路由到后缀为 1 的数据源，以此 类推。用于表示分片算法的行表达式为：

无锡锡商银行 拍拍贷 银盛支付 众安保险 金财互联 连连支付 耀莱在线 浙江汇信科技 捞财宝 卡牛信用管家 借贷宝 金汇金融 91 科技集团 9.2.3 数字化与云服务 云嘉云计算 金柚网 树熊网络 南方电网深圳数研院 9.2.4 出行 吉祥航空 曹操出行 途虎养车 首汽约车 iTrip 爱去 卖好车 9.2. 谁在使用 ElasticJob? 85 Apache watchedEvent=null, aclList=null} 解决方案: 1. 如果您在升级的过程中出现回退历史版本也依然假死的问题, 建议删除 zk 上所有作业目录, 之后再重 启历史版本。2. 计算出合理的作业执行间隙, 比如晚上 21:00‐21:30 作业不会触发, 在此期间先将实例全部 停止, 然后将带密码的版本全部部署上线。 10.12. 在多网卡的情况下无法获取到合适的 IP 92