《分类》专题

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: - !READWRITE_SPLITTING dataSources: <data-source-name> (+): # 读写分离逻辑数据源名称 writeDataSourceName: # 写库数据源名称 readDataSourceNames: -

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：ReadwriteSplittingRuleConfiguration 可配置属性： 名称 数据类型 说明 dataSources (+) Collection<ReadwriteSplittingDataSourceRuleConfiguration> 读写数据源配置 loadBalancers (*) Map<String, ShardingSphereAlgorithmCo

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 SHOW READWRITE_SPLITTING RULES [FROM schemaName] 说明 列 说明 name 规则名称 auto_aware_data_source_name 自动发现数据源名称（配置动态读写分离规则显示） write_data_source_name 写数据源名称 read_data_source_names 读数据源名称列表

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 CREATE READWRITE_SPLITTING RULE readwriteSplittingRuleDefinition [, readwriteSplittingRuleDefinition] ... ALTER READWRITE_SPLITTING RULE readwriteSplittingRuleDefinition [, readwriteSplittingRuleD

定义 Sharding Table Rule CREATE SHARDING TABLE RULE shardingTableRuleDefinition [, shardingTableRuleDefinition] ... ALTER SHARDING TABLE RULE shardingTableRuleDefinition [, shardingTableRuleDefinition]

背景 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。 对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理能力。 使用多主多从的方式，不

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

我们的分页采用的组件化实现方式，就是把一个分页菜单拆分成多个组件，比如 总页数 ， 上一页， 等。 //定制分页组件 define( 'PAGE_TOTAL_NUM', 1<<0 ); //总页数 define( 'PAGE_PREV', 1<<1 ); //上一页 define( 'PAGE_DOT', 1<< 2); //省略号 define( 'PAGE_L

RSS功能 Django是一个全面型框架, 很多功能都可以直接找到, 对于RSS功能, 可以从其中的高层框架的聚合Feed框架中找到(The syndication feed framework) 上层Feed生成框架可以直接应用Feed类, 我们可以直接继承Feed在其中定义自己的方法 在my_blog/article/views.py中定义类 from django.contrib.s