of each table in sharding rule configuration module, with default snowflake algorithm generating 64bit long integral data. As the distributed sequence generation algorithm published by Twitter, snowflake parts, 1 bit sign, 41bit times‐ tamp, 10bit work ID and 12bit sequence number from high to low. • sign bit (1bit) Reserved sign bit, constantly to be zero. • timestamp bit (41bit) 41bit timestamp can be used until 2086, which we believe can satisfy the requirement of most systems. • work ID bit (10bit) The sign is the only one in Java process. If applied in distributed deployment, each work ID

of each table in sharding rule configuration module, with default snowflake algorithm generating 64bit long integral data. As the distributed sequence generation algorithm published by Twitter, snowflake parts, 1 bit sign, 41bit times‐ tamp, 10bit work ID and 12bit sequence number from high to low. • sign bit (1bit) Reserved sign bit, constantly to be zero. • timestamp bit (41bit) 41bit timestamp can be used until 2086, which we believe can satisfy the requirement of most systems. • work ID bit (10bit) The sign is the only one in Java process. If applied in distributed deployment, each work ID

UUID 采用 UUID.randomUUID() 的方式产生分布式主键。 SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（snowflake）生成 64bit 的长整 型数据。 雪花算法是由 Twitter 公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程 主键的有序性。 实现原理 在同一个进程中，它首先是通过时间位保证 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 * 60 * 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那

UUID 采用 UUID.randomUUID() 的方式产生分布式主键。 SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（snowflake）生成 64bit 的长整 型数据。 雪花算法是由 Twitter 公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程 主键的有序性。 实现原理 在同一个进程中，它首先是通过时间位保证 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 * 60 * 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那

databases use B+ tree indexes, but when the amount of data exceeds the threshold, the increase in index depth will also increase the number of I/O in accessing the disk, which will lower the query performance Agent Compile source code Download Apache ShardingSphere from GitHub,Then compile. git clone --depth 1 https://github.com/apache/shardingsphere.git cd shardingsphere mvn clean install -DskipITs -DskipTests Agent Compile source code Download Apache ShardingSphere from GitHub,Then compile. git clone --depth 1 https://github.com/apache/shardingsphere.git cd shardingsphere mvn clean install -DskipITs -DskipTests

的方式产生分布式主键。 NanoID 生成长度为 21 的字符串分布式主键。 SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（snowflake）生成 64bit 的长整 型数据。 雪花算法是由 Twitter 公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程 主键的有序性。 实现原理 在同一个进程中，它首先是通过时间位保证 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 * 60 * 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 4.3. 数据分片 34 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过

of each table in sharding rule configuration module, with default snowflake algorithm generating 64bit long integral data. As the distributed sequence generation algorithm published by Twitter, snowflake parts, 1 bit sign, 41bit times‐ tamp, 10bit work ID and 12bit sequence number from high to low. 4.2. Sharding 31 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 • sign bit (1bit) Reserved sign bit, constantly constantly to be zero. • timestamp bit (41bit) 41bit timestamp can contain 2 to the power of 41 milliseconds. One year can use 365 * 24 * 60 * 60 * 1000 milliseconds. We can see from the calculation: Math

UUID 采用 UUID.randomUUID() 的方式产生分布式主键。 SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（snowflake）生成 64bit 的长整 型数据。 雪花算法是由 Twitter 公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程 主键的有序性。 实现原理 在同一个进程中，它首先是通过时间位保证 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 * 60 * 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那

document 9.1.6 可观察性 Agent 源码编译 从 Github 下载 Apache ShardingSphere 源码，对源码进行编译，操作命令如下。 git clone --depth 1 https://github.com/apache/shardingsphere.git cd shardingsphere mvn clean install -DskipITs -DskipTests 数据迁移。 9.2.5 可观察性 Agent 源码编译 从 Github 下载 Apache ShardingSphere 源码，对源码进行编译，操作命令如下。 git clone --depth 1 https://github.com/apache/shardingsphere.git cd shardingsphere mvn clean install -DskipITs -DskipTests int4range、daterang e、 tsrange、tstzrange String string hash16、hash32 String string bit、bit varying String string bit(1) 的时候返回 Boolean 类型 9.2. ShardingSphere-Proxy 402 Apache ShardingSphere document

databases use B+ tree indexes, but when the amount of data exceeds the threshold, the increase in index depth will also increase the number of I/O in accessing the disk, which will lower the query performance Procedure 1. Run the following command to compile the ShardingSphere‐Proxy binary package: git clone --depth 1 https://github.com/apache/shardingsphere.git cd shardingsphere mvn clean install -Dmaven.javadoc Observability Compile source code Download Apache ShardingSphere from GitHub,Then compile. git clone --depth 1 https://github.com/apache/shardingsphere.git cd shardingsphere mvn clean install -Dmaven.javadoc