ShardingSphere是一款起源于当当网内部的应用框架。2015年在当当网内部诞生，最初就叫ShardingJDBC。2016年的时候，由其中一个主要的开发人员张亮，带入到京东数科，组件团队继续开发。在国内历经了当当网、电信翼支付、京东数科等多家大型互联网企业的考验，在2017年开始开源。并逐渐由原本只关注于关系型数据库增强工具的ShardingJDBC升级成为一整套以数据分片为基础的数据生态圈，更名为ShardingSphere。到2020年4月，已经成为了Apache软件基金会的顶级项

数据优化——分库分表（一）概念及运用场景-详解数据优化——分库分表（二）策略讲解数据优化——分库分表（四）高级策略 1 中间件的类型 1.1 PROXY模式 相当于把中间件作为一个独立的服务了，它将接收到的SQL 语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此 SQL 发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。 1.2 CLIENT模式 中间件在Driver或者连接池的基础之上，增加了一层封装。我们使用时，以Java开发

一、为什么要进行分库分表 一般mysql单表存储数据量小于1千万左右的时候，它的读写性能是最好的。但是当业务发展到一定程 度，数据增长到一定程度的时候，我们就会发现为什么查询速度越来越慢了，甚至还会出现数据库挂了 等其他一系列问题。数据量大时主要出现的问题可以归纳为以下几点： 那么此时我们就需要采取一些方案来解决这些问题。通常我们有以下几种方式： 1、分库分表 2、读写分离 3、利用NoSql 而我们比较常用的是“分库分表”和“读写分离”，下面我们就来对这两种方式的进行一个深入的了解。