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1. 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。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。

目标
自动化的平衡资源控制与执行效率，具体细节如下：

• 对数据库连接资源的控制保护;
• 采用更优的归并模式达到对中间件内存资源的节省;

1.1 流式归并

以结果集游标下移进行结果归并的方式，称之为流式归并。

1.2 内存归并

无法保证每个分片查询持有一个独立数据库连接时，则需要在复用该数据库连接获取下一张分表的查询结果集之前，将当前的查询结果集全数加载至内存。

1.3 内存限制模式

前提是，ShardingSphere 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。对每个查询操作都创建一个数据库连接，优先选择流式归并，以防止出现内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。

1.4 连接限制模式

前提是，ShardingSphere 严格控制对一次操作所耗费的数据库连接数量。同库只能使用一个数据库连接，该模式始终选择内存归并。

内存限制模式适用于 OLAP 操作，可以通过放宽对数据库连接的限制提升系统吞吐量； 连接限制模式适用于 OLTP 操作，OLTP 通常带有分片键，会路由到单一的分片，因此严格控制数据库连接，以保证在线系统数据库资源能够被更多的应用所使用，是明智的选择。

2. 自动化执行引擎

为了降低用户的使用成本以及连接模式动态化这两个问题，ShardingSphere 提炼出自动化执行引擎的思路。

自动化执行引擎将连接模式的选择粒度细化至每一次 SQL 的操作。 针对每次 SQL 请求，自动化执行引擎都将根据其路由结果，进行实时的演算和权衡，并自主地采用恰当的连接模式执行，以达到资源控制和效率的最优平衡。 针对自动化的执行引擎，用户只需配置 maxConnectionSizePerQuery 即可，该参数表示一次查询时每个数据库所允许使用的最大连接数。

执行引擎分为准备和执行两个阶段。

2.1 准备阶段

用于准备执行的数据。分为结果集分组和执行单元创建。

ShardingSphere 为了避免死锁的出现，在获取数据库连接时进行了同步处理。 它在创建执行单元时，以原子性的方式一次性获取本次 SQL 请求所需的全部数据库连接，杜绝了每次查询请求获取到部分资源的可能。

2.2 执行阶段

分为分组执行和归并结果集生成两个步骤。