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
本文向大家介绍SQLite教程(五):索引和数据分析/清理,包括了SQLite教程(五):索引和数据分析/清理的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、创建索引: 在SQLite中,创建索引的SQL语法和其他大多数关系型数据库基本相同,因为这里也仅仅是给出示例用法: 从.indices命令的输出可以看出,三个索引均已成功创建。 二、删除索引: 索引的删除和视
本文向大家介绍Python操作Access数据库基本步骤分析,包括了Python操作Access数据库基本步骤分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例分析了Python操作Access数据库基本步骤。分享给大家供大家参考,具体如下: Python编程语言的出现,带给开发人员非常大的好处。我们可以利用这样一款功能强大的面向对象开源语言来轻松的实现许多特定功能需求。比如Python操作A
本文向大家介绍MongoDB数据库的日志文件深入分析,包括了MongoDB数据库的日志文件深入分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 日志是MongoDB中一个非常重要的功能,他保证了数据库服务器在意外断电、自然灾害下数据的完整性 。MongoDB日志记录了数据库实例的健康状态、语句的执行状况、资源的消耗情况,所以日志对于分析数据库服务和性能优化很有帮助。 因此,很有必要花费一些时间来
本文向大家介绍Python数据分析库pandas基本操作方法,包括了Python数据分析库pandas基本操作方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 pandas是什么? 是它吗? 。。。。很显然pandas没有这个家伙那么可爱。。。。 我们来看看pandas的官网是怎么来定义自己的: pandas is an open source, easy-to-use data structures
本文向大家介绍Python运用于数据分析的简单教程,包括了Python运用于数据分析的简单教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 最近,Analysis with Programming加入了Planet Python。作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下: 数据导入 导入本地的或者web端的CSV文件;
本文向大家介绍PHP数据对象映射模式实例分析,包括了PHP数据对象映射模式实例分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了PHP数据对象映射模式。分享给大家供大家参考,具体如下: 将对象和数据存储映射起来,对一个对象的操作映射为对数据存储的操作。 例如在代码中new 一个对象,使用数组对象映射模式可以将对象的一些操作,比如设置一些属性,就会自动保存到数据库,跟数据库表的一条记录对应