ShardingSphere的3个产品的数据分片次要流程是完全一致的。外围由SQL解析 => 执行器优化 => SQL路由 => SQL改写 => SQL执行 => 后果归并的流程组成。

分片规定分片规定配置的总入口。蕴含数据源配置、表配置、绑定表配置以及读写拆散配置等。数据源配置实在数据源列表。表配置逻辑表名称、数据节点与分表规定的配置。数据节点配置用于配置逻辑表与实在表的映射关系。可分为均匀分布和自定义散布两种模式。均匀分布指数据表在每个数据源内出现均匀分布的态势，例如： {代…

程度拆分的数据库（表）的雷同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据依据主键尾数拆分为10张表，别离是t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。

从性能方面来说，因为关系型数据库大多采纳B+树类型的索引，在数据量超过阈值的状况下，索引深度的减少也将使得磁盘拜访的IO次数减少，进而导致查问性能的降落；同时，高并发拜访申请也使得集中式数据库成为零碎的最大瓶颈。

公布包所在目录为：/sharding-distribution/sharding-scaling-distribution/target/apache-shardingsphere-${latest.release.version}-sharding-scaling-bin.tar.gz。

如果后端连贯MySQL数据库，须要下载MySQL Connector/J，解压缩后，将mysql-connector-java-5.1.47.jar拷贝到${sharding-proxy}lib目录。

ShardingSphere-JDBC 能够通过 Java，YAML，Spring 命名空间和 Spring Boot Starter 这 4 种形式进行配置，开发者可依据场景抉择适宜的配置形式。详情请参见配置手册。

ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（打算中）这3款互相独立的产品组成。 他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理性能，可实用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的利用场景。

DAS是信也科技自研的数据库拜访框架。它包含数据库控制台das console，数据库客户端das client和数据库服务端das server三局部。DAS是基于Java语言开发的，反对数据库治理，ORM，SQL创立，分库分表操作的一体化数据库拜访解决方案。DAS我的项目从去年开始曾经在GitHub上开源：[链接]

【摘要】计算中间件是应用与数据之间，独立进行计算的可编程通用软件，常用以解决松耦合、高性能、特殊源计算、多源混算、复杂逻辑等问题。但传统计算中间件一般用硬编码实现，不仅开发效率低、维护难度大，而且在数据、算法与应用之间存在强耦合性，有时还会对数据库造成不必要的压力。如何用敏捷数据计算中间件解决此…