Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alphaShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还计划通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 改写分为正确性改写和优化改写。 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 解析引擎 相对于其他编程语言,SQL 是比较简单的。不过,它依然是一门完善的编程语言,因此对 SQL 的语法进 行解析,与解析其他编程语言(如:Java 语言、C 语言、Go 语言等)并无本质区别。 读写分离模块的主要设计目标。 3.3.4 核心概念 主库 添加、更新以及删除数据操作所使用的数据库,目前仅支持单主库。 从库 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 3.3.5 使用规范 支持项 • 提供一主多从的读写分离配置,可独立使用,也可配合分库分表使用;0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还计划通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 4.4. 读写分离 43 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 4.4.5 使用规范 支持项 • 提供一主多从的读写分离配置,可独立使用,也可配合数据分片使用; @Resource private DataSource dataSource; 强制路由 简介 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值进行强制路由。可以通过编程的方式向 Hint‐ Manager 中添加分片值,该分片值仅在当前线程内生效。 Hint 的主要使用场景: • 分片字段不存在 SQL 和数据库表结构中,而存在于外部业务逻辑。 • 强制在主库进行某些数据操作。0 码力 | 385 页 | 4.26 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.1ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 4.5. 读写分离 51 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 4.5.5 使用规范 支持项 • 提供一主多从的读写分离配置,可独立使用,也可配合数据分片使用; API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 66 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 使用步骤 引入 Maven 依赖org 0 码力 | 409 页 | 4.47 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.0ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 4.5. 读写分离 51 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 4.5.5 使用规范 支持项 • 提供一主多从的读写分离配置,可独立使用,也可配合数据分片使用; API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 65 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 使用步骤 引入 Maven 依赖org 0 码力 | 406 页 | 4.40 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.2ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 4.5. 读写分离 52 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 4.5.5 使用规范 支持项 • 提供一主多从的读写分离配置,可独立使用,也可配合数据分片使用; API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 67 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 使用步骤 引入 Maven 依赖org 0 码力 | 446 页 | 4.67 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.00 3.3.6 核心概念 主库 添加、更新以及删除数据操作所使用的数据库,目前仅支持单主库。 从库 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 3.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 YAML 提供通过配置文件的方式与 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 49 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 使用步骤 引入 Maven 依赖org API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 使用步骤 引入 Maven 依赖 org.apache.shardingsphere 0 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.1配置 8.3.6 核心概念 主库 添加、更新以及删除数据操作所使用的数据库,目前仅支持单主库。 从库 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 说明:YAML 配置文件支持配置内容超过 3MB。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 51 Apache ShardingSphere document 使用步骤 引入 Maven 依赖org.apache API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 使用步骤 引入 Maven 依赖 org.apache.shardingsphere 0 码力 | 530 页 | 4.49 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.3.2配置 8.3.6 核心概念 主库 添加、更新以及删除数据操作所使用的数据库,目前仅支持单主库。 从库 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 说明:YAML 配置文件支持配置内容超过 3MB。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 51 Apache ShardingSphere document 使用步骤 引入 Maven 依赖org.apache API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 使用步骤 引入 Maven 依赖 org.apache.shardingsphere 0 码力 | 508 页 | 4.44 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere v5.5.0 中文文档配置 8.3.6 核心概念 主库 添加、更新以及删除数据操作所使用的数据库,目前仅支持单主库。 从库 查询数据操作所使用的数据库,可支持多从库。 主从同步 将主库的数据异步的同步到从库的操作。由于主从同步的异步性,从库与主库的数据会短时间内不一致。 负载均衡策略 通过负载均衡策略将查询请求疏导至不同从库。 8.3.7 使用限制 • 不处理主库和从库的数据同步 • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 说明:YAML 配置文件支持配置内容超过 3MB。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 52 Apache ShardingSphere document 使用步骤 引入 Maven 依赖org.apache API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 使用步骤 引入 Maven 依赖 org.apache.shardingsphere 0 码力 | 557 页 | 4.61 MB | 1 年前3
01 Sharding JDBC概览根据解析上下文匹配用户配置的分片策略,并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由。 SQL改写 将SQL改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL改写分为正确性改写和优化改写。 SQL执行 通过多线程执行器异步执行。 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的JDBC接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和 使用装饰者模式的追加归并这几种方式。 1.8 规划线路图0 码力 | 6 页 | 781.70 KB | 1 年前3共 14 条- 1
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