执行流程
当Sharding-JDBC接受到一条SQL语句时，会陆续执行 SQL解析 => 查询优化 => SQL路由 => SQL改写 => SQL执行 =>结果归并 ，最终返回执行结果。
SQL解析
SQL解析过程分为词法解析和语法解析。 词法解析器用于将SQL拆解为不可再分的原子符号，称为Token。并根据不同数据库方言所提供的字典，将其归类为关键字，表达式，字面量和操作符。 再使用语法解析器将SQL转换为抽象语法树。
SQL路由
SQL路由就是把针对逻辑表的数据操作映射到对数据节点操作的过程。
根据解析上下文匹配数据库和表的分片策略，并生成路由路径。 对于携带分片键的SQL，根据分片键操作符不同可以划分为单片路由(分片键的操作符是等号)、多片路由(分片键的操作符是IN)和范围路由(分片键的操作符是BETWEEN)，不携带分片键的SQL则采用广播路由。根据分片键进行路由的场景可分为直接路由、标准路由、笛卡尔路由等。
SQL改写
面向逻辑表书写的SQL，并不能够直接在真实的数据库中执行，SQL改写用于将逻辑SQL改写为在真实数据库中可以正确执行的SQL。
SQL执行
Sharding-JDBC采用一套自动化的执行引擎，负责将路由和改写完成之后的真实SQL安全且高效发送到底层数据源执行。
它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利用并发等问题。 执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率，他能在以下两种模式自适应切换：
内存限制模式
使用此模式的前提是， Sharding-JDBC对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。
如果实际执行的SQL需要对某数据库实例中的200张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的方式并发处理，以达成执行效率最大化。
连接限制模式
使用此模式的前提是，Sharding-JDBC严格控制对一次操作所耗费的数据库连接数量。
如果实际执行的SQL需要对某数据库实例中的200张表做操作，那么只会创建唯一的数据库连接，并对其200张表串行处理。 如果一次操作中的分片散落在不同的数据库，仍然采用多线程处理对不同库的操作，但每个库的每次操作仍然只创建一个唯一的数据库连接。
结果归并
将从各个数据节点获取的多数据结果集，组合成为一个结果集并正确的返回至请求客户端，称为结果归并。
Sharding-JDBC支持的结果归并从**功能划分可分为遍历、排序、分组、分页和聚合5种类型，它们是组合而非互斥的关系，从结构划分**可分为流式归并、内存归并和装饰者归并。
归并引擎的整体结构划分如下图:
内存归并
将所有分片结果集的数据都遍历并存储在内存中，再通过统一的分组、排序以及聚合等计算之后，再将其封装成为逐条访问的数据结果集返回。
流式归并
每一次从数据库结果集中获取到的数据，都能够通过游标逐条获取的方式返回正确的单条数据，它与数据库原生的返回结果集的方式最为契合。
装饰者归并
对所有的结果集归并进行统一的功能增强，比如归并时需要聚合SUM前，在进行聚合计算前，都会通过内存归并或流式归并查询出结果集。因此，聚合归并是在之前介绍的归并类型之上追加的归并能力，即装饰者模式。
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