shardingsphere整体处理流程为解析->路由->改写->执行->归并，每个流程节点的目的是什么呢？

ShardingSphere 作为一款分布式数据分片中间件，其核心处理流程 “解析 -> 路由 -> 改写 -> 执行 -> 归并” 环环相扣，每个节点都承担着关键职责，共同实现对分布式数据库的透明化操作。以下是各流程节点的具体目的：

1. 解析（Parsing）

目的：将用户输入的 SQL 语句转换为可被中间件理解的结构化数据（抽象语法树，AST），并提取 SQL 中的关键信息（如表名、字段、条件、操作类型等），为后续流程提供基础数据支持。

具体作用：

• 通过词法分析和语法分析，将 SQL 字符串拆解为语法单元（如关键字、表名、字段名、运算符等），生成抽象语法树（AST）。
• 从 AST 中提取核心元数据，包括：
  • 操作类型（SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE）；
  • 涉及的逻辑表名（用户定义的分片表）；
  • 查询条件（如 WHERE 子句中的分片键）；
  • 排序、分组、分页信息（如 ORDER BY、GROUP BY、LIMIT）等。
• 验证 SQL 语法合法性，若存在语法错误则直接返回异常。

示例：对于 SQL SELECT id, name FROM t_order WHERE user_id = 100 AND order_id = 1000，解析后会识别出逻辑表 t_order、分片键 user_id 和 order_id、查询条件等信息。

2. 路由（Routing）

目的：根据解析得到的 SQL 信息和预设的分片规则，确定该 SQL 需要在哪些物理数据库 / 物理表上执行，实现 “一次 SQL 请求” 到 “多个物理节点执行” 的映射。

具体作用：

• 结合分片规则（如分片算法、分片键、数据源配置等），判断 SQL 操作的逻辑表对应的物理表分布。
• 根据查询条件中的分片键值，计算出具体的目标物理节点（数据源 + 物理表）。
• 路由策略可分为：
  • 精准路由：当 SQL 中包含完整的分片键条件时，直接定位到单个或少量物理节点（如按 user_id=100 路由到 t_order_10）；
  • 范围路由：当 SQL 中包含分片键的范围条件时（如 user_id BETWEEN 100 AND 200），路由到多个匹配的物理节点；
  • 广播路由：当 SQL 操作非分片表或未包含分片键时，需要在所有相关物理节点执行（如查询全局表或全表扫描）。

示例：若 t_order 按 user_id % 10 分片，user_id=100 对应的分片为 t_order_0，则路由会将请求指向存储 t_order_0 的物理数据源。

3. 改写（Rewriting）

目的：将基于逻辑表的 SQL 语句改写为适配物理节点的 SQL 语句，确保改写后的 SQL 能在目标物理数据库上正确执行。

具体作用：

• 将 SQL 中的逻辑表名替换为对应的物理表名（如 t_order 改写为 t_order_0 或 t_order_1）。
• 调整 SQL 中的条件、排序、分页等信息，适配物理表的实际结构（如分片场景下的 LIMIT 分页需要重新计算偏移量，避免跨节点数据重复或遗漏）。
• 处理特殊语法（如分布式事务相关的 SQL 改写、函数适配等），确保物理数据库兼容。

示例：原 SQL SELECT * FROM t_order WHERE user_id = 100 会被改写为 SELECT * FROM t_order_0 WHERE user_id = 100（假设 user_id=100 对应分片表 t_order_0）。

4. 执行（Execution）

目的：将改写后的 SQL 语句分发到路由阶段确定的物理节点上执行，并获取各节点的执行结果。

具体作用：

• 管理与物理数据库的连接（通过数据源池），根据路由结果选择对应的物理连接。
• 采用异步或同步方式向多个物理节点发送改写后的 SQL，并执行查询或更新操作。
• 处理执行过程中的异常（如连接超时、执行失败等），并根据配置进行重试或返回错误。
• 对于写操作（如 INSERT/UPDATE/DELETE），需结合分布式事务机制（如 XA、TCC）确保数据一致性。

5. 归并（Merger）

目的：将多个物理节点返回的执行结果汇总、处理为一个统一的结果集，返回给用户，屏蔽分布式数据库的底层细节。

具体作用：

• 根据 SQL 操作类型（查询 / 更新）和结果类型（游标、数据集等），执行不同的归并策略：
  • 结果集归并（针对 SELECT）：
    • 排序归并（如对多个节点的结果按 ORDER BY 合并排序）；
    • 分组归并（按 GROUP BY 聚合计算，如 SUM、COUNT 等）；
    • 分页归并（合并多个节点的 LIMIT 结果，返回最终分页数据）；
    • 简单归并（无需排序 / 分组时，直接拼接结果集）。
  • 更新计数归并（针对 INSERT/UPDATE/DELETE）：汇总各节点的影响行数，返回总计数。
• 处理异常结果（如部分节点执行失败时，根据事务配置决定是否回滚）。

示例：若 SQL 为 SELECT * FROM t_order WHERE user_id BETWEEN 100 AND 200 ORDER BY order_id LIMIT 10，归并阶段会收集多个分片表的结果，按 order_id 排序后取前 10 条，返回给用户。

总结

阶段	核心目的	关键技术
解析	结构化SQL，提取分片信息	词法解析、语法解析、AST生成
路由	确定数据分布，路由到物理节点	分片策略（哈希/范围）、广播路由、Hint路由
改写	适配物理表，优化执行计划	表名替换、补列、分页修正、IN查询拆分
执行	并行执行SQL，管理数据源	多线程异步执行、数据源动态切换
归并	合并结果，支持排序/分组/分页	流式归并（排序/分组）、内存归并、分页修正

总结

ShardingSphere 的五大流程节点形成了一个完整的闭环：
解析提取 SQL 关键信息 → 路由定位目标物理节点 → 改写生成适配物理节点的 SQL → 执行分发并执行 SQL → 归并汇总结果返回用户。
通过这一流程，中间件实现了对分布式数据库的 “透明化” 操作，让用户可以像操作单库单表一样使用分片集群。