ShardingAlgorithm SPI 名称 详细说明 ShardingAlgorithm 分片算法 已知实现类 详细说明 BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片边界的范围分片算法 VolumeBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片容量的范围分片算法 ComplexInlineShardingAlgorithm 基于行表达式的
配置项说明 命名空间:http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding/sharding-5.0.0.xsd <sharding:rule /> 名称 类型 说明 id 属性 Spring Bean Id table-rules (?) 标签 分片表规则配置 auto-table-rules (?) 标签 自动化分片表规
配置项说明 spring.shardingsphere.datasource.names= # 省略数据源配置,请参考使用手册 # 标准分片表配置 spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.<table-name>.actual-data-nodes= # 由数据源名 + 表名组成,以小数点分隔。多个表以逗号分隔,支持inline表达式。缺省表示使用
配置项说明 dataSources: # 省略数据源配置,请参考使用手册 rules: - !SHARDING tables: # 数据分片规则配置 <logic-table-name> (+): # 逻辑表名称 actualDataNodes (?): # 由数据源名 + 表名组成(参考Inline语法规则) databaseStrategy (?): #
配置入口 类名称:org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.ShardingRuleConfiguration 可配置属性: 名称 数据类型 说明 默认值 tables (+) Collection<ShardingTableRuleConfiguration> 分片表规则列表 - autoTables (+) Collection<Shardin
数据分片是 Apache ShardingSphere 的基础能力,本节以数据分片的使用举例。 除数据分片之外,读写分离、数据加密、影子库压测等功能的使用方法完全一致,只要配置相应的规则即可。多规则可以叠加配置。 详情请参见配置手册。
使用实战 前置工作 启动MySQL服务 创建MySQL数据库(参考ShardingProxy数据源配置规则) 为ShardingProxy创建一个拥有创建权限的角色或者用户 启动Zookeeper服务 (为了持久化配置) 启动ShardingProxy 添加 mode 和 authentication 配置参数到 server.yaml (请参考相关example案例) 启动 ShardingPr
定义 Sharding Table Rule SHOW SHARDING TABLE tableRule | RULES [FROM schemaName] SHOW SHARDING ALGORITHMS [FROM schemaName] tableRule: RULE tableName 支持查询所有数据分片规则和指定表查询 支持查询所有分片算法 Sharding Bindin
定义 Sharding Table Rule CREATE SHARDING TABLE RULE shardingTableRuleDefinition [, shardingTableRuleDefinition] ... ALTER SHARDING TABLE RULE shardingTableRuleDefinition [, shardingTableRuleDefinition]
背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。 从性能方面来说,由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引,在数据量超过阈值的情况下,索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加,进而导致查询性能的下降;同时,高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲,服务化的无状态型,能够达到较小成本的随
匹配可以用来解析简单的参数: use std::env; fn increase(number: i32) { println!("{}", number + 1); } fn decrease(number: i32) { println!("{}", number - 1); } fn help() { println!("usage: match_args <stri
ORC 和 Parquet 文件格式的优劣势和区别? ORC(Optimized Row Columnar)和Parquet都是列式存储格式,它们在大数据处理领域,特别是在Hadoop和Spark生态系统中,被广泛使用。以下是ORC和Parquet的主要优劣势及其之间的区别: 设计背景: ORC:主要为Hadoop生态系统中的Hive而设计。 Parquet:是由Apache Arrow项目的一部
本文向大家介绍Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码,包括了Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 示例代码 这里的查询数据
我有1000个文本文件。每个都有日期(我做了索引)和股票价格(列0)。我已经创建了代码来查找单个文件的价格的移动平均线,以及价格和移动平均线之间的滚动差异。我想为每个文件创建这样的代码。我必须在组中上传它们,因为它需要太多的内存来一次性上传它们。 我想我必须使用for循环来遍历文件并找到每个文件的度量。但我该怎么做呢?我如何将所有文件上传到一个组中,然后将它们分组到一个变量中,然后创建一个循环来查
一面 面试官部门介绍 美团到店业务的收益管理和商业分析中心,专做用户侧的促销策略的收益评估。 自我介绍 实习时间地点 深挖简历:怎么做指标异动分析的? 简历延申:在美团到店业务背景下,如何去做成交率的异动分析? 怎么判断一个指标是否异常? 实习中数分最有意思或者你做的最好的一个分析的结论是什么? 多个指标异常的时候,怎么判断哪个指标影响大? 回答了指标贡献率计算的问题,但并没有操作过。 什么场景下