ShardingSphere‐Proxy 对系统库/表（如 information_schema、pg_catalog）支持有限，通过部分图形化 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 7.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 ShardingSphere Git Source • 在下载页面 或 https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master 获取。 2. 在命令行构建产物, 分两种情形。 • 情形一：不需要使用存在 SPI 实现的 JAR 或第三方依赖的 JAR • 在 Git Source 同级目录下执行如下命令, 直接完成 Native Image 的构建。 • 通过命令行构建 GraalVM Native Image。 ./mvnw -am -pl distribution/proxy-native -B -T1C -Prelease.native -DskipTests clean package 9.2. ShardingSphere-Proxy 134 Apache ShardingSphere document 3. 通过命令行启动 Native

ShardingSphere‐Proxy 对系统库/表（如 information_schema、pg_catalog）支持有限，通过部分图形化 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 7.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 ShardingSphere Git Source • 在下载页面 或 https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master 获取。 2. 在命令行构建产物, 分两种情形。 • 情形一：不需要使用存在 SPI 实现的 JAR 或第三方依赖的 JAR • 在 Git Source 同级目录下执行如下命令, 直接完成 Native Image 的构建。 • 通过命令行构建 GraalVM Native Image。 ./mvnw -am -pl distribution/proxy-native -B -T1C -Prelease.native -DskipTests clean package 3. 通过命令行启动 Native Image, 需要带上 4 个参数。第一个参数为 ShardingSphere

ShardingSphere‐Proxy 对系统库/表（如 information_schema、pg_catalog）支持有限，通过部分图形化 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 7.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 ShardingSphere Git Source • 在下载页面 或 https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master 获取。 2. 在命令行构建产物, 分两种情形。 • 情形一：不需要使用存在 SPI 实现的 JAR 或第三方依赖的 JAR • 在 Git Source 同级目录下执行如下命令, 直接完成 Native Image 的构建。 • 通过命令行构建 GraalVM Native Image。 ./mvnw -am -pl distribution/proxy-native -T1C -Prelease.native -DskipTests clean package 3. 通过命令行启动 Native Image, 需要带上 4 个参数。第一个参数为 ShardingSphere

ShardingSphere‐Proxy 对系统库/表（如 information_schema、pg_catalog）支持有限，通过部分图形化 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 2.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 SHARDING_SIZE=10000000, -- 全量数据分片大小。如果不配置则使用默认值。 RATE_LIMITER ( -- 限流算法。如果不配置则不限流。 TYPE( -- 算法类型。可选项：QPS NAME='QPS', PROPERTIES( -- 算法属性 'qps'='500' ))) ), WRITE( -- 数据写入配置。如果不配置则部分参数默认生效。 WORKER_THREAD=40 限流算法。如果不配置则不限流。 TYPE( -- 算法类型。可选项：TPS NAME='TPS', PROPERTIES( -- 算法属性 'tps'='2000' ))) ), STREAM_CHANNEL ( -- 数据通道，连接生产者和消费者，用于 read 和 write 环节。如果不配置则默认使 用 MEMORY 类型。 TYPE( -- 算法类型。可选项：MEMORY NAME='MEMORY'

preparedStatement.executeQuery()) { while(rs.next()) { // ... } } } YAML 配置项 schemaName 配置 该参数为可选项，不配置则默认采用 logic_db 作为 schemaName。schemaName 可理解为数据库中的 schema，JDBC 中的 datasource 的别名通过该参数与治理模块可实现 JDBC mode schema: name: # JDBC 数据源别名。可选项，不配置则默认采用 logic_db 作为 schemaName，该参数可实现 JDBC 与 PROXY 共享配置 mode: type: # Memory Standalone mode schema: name: # JDBC 数据源别名。可选项，不配置则默认采用 logic_db 作为 schemaName，该参数可实现 配置信息存储路径 overwrite: true # 本地配置是否覆盖文件配置。如果可覆盖，每次启动都以本地配置为准。 Cluster mode schema: name: # JDBC 数据源别名。可选项，不配置则默认采用 logic_db 作为 schemaName，该参数可实现 JDBC 与 PROXY 共享配置 mode: type: # Cluster repository: type:

算法类型。可选项： props: # 算法属性 output: # 数据写入配置。如果不配置则部分参数默认生效。 workerThread: # 数据写入到目标端的线程池大小。如果不配置则使用默认值。 batchSize: # 一次批量写入操作的最大记录数。如果不配置则使用默认值。 rateLimiter: # 限流算法。如果不配置则不限流。 type: # 算法类型。可选项： props: 默认使用 MEMORY 类型 type: # 算法类型。可选项：MEMORY props: # 算法属性 block-queue-size: # 属性：阻塞队列大小 completionDetector: # 作业是否接近完成检测算法。如果不配置则无法自动进行后续步骤，可以通 过 DistSQL 手动操作。 type: # 算法类型。可选项：IDLE props: # 算法属性 incre 如果增量同步任务不再活动超过一定时间， 那么可以认为增量同步任务接近完成。适用算法类型：IDLE dataConsistencyChecker: # 数据一致性校验算法。如果不配置则跳过这个步骤。 type: # 算法类型。可选项：DATA_MATCH, CRC32_MATCH props: # 算法属性 chunk-size: # 一次查询操作返回的最大记录数 配置示例： rules: - !SHARDING #

从源端摄取全量数据的线程池大小。如果不配置则使用默认值。 batchSize: # 一次查询操作返回的最大记录数。如果不配置则使用默认值。 rateLimiter: # 限流算法。如果不配置则不限流。 type: # 算法类型。可选项：QPS props: # 算法属性 qps: # qps 属性。适用算法类型：QPS output: # 数据写入配置。如果不配置则部分参数默认生效。 workerThread: # 数据 限流算法。如果不配置则不限流。 type: # 算法类型。可选项：TPS props: # 算法属性 tps: # tps 属性。适用算法类型：TPS streamChannel: # 数据通道，连接生产者和消费者，用于 input 和 output 环节。如果不配置则 默认使用 MEMORY 类型 type: # 算法类型。可选项：MEMORY props: # 算法属性 block-queue-size: # 算法类型。可选项：IDLE props: # 算法属性 incremental-task-idle-minute-threshold: # 如果增量同步任务不再活动超过一定时间， 那么可以认为增量同步任务接近完成。适用算法类型：IDLE dataConsistencyChecker: # 数据一致性校验算法。如果不配置则跳过这个步骤。 type: # 算法类型。可选项：DATA_MATCH

算法类型。可选项： props: # 算法属性 output: # 数据写入配置。如果不配置则部分参数默认生效。 workerThread: # 数据写入到目标端的线程池大小。如果不配置则使用默认值。 batchSize: # 一次批量写入操作的最大记录数。如果不配置则使用默认值。 rateLimiter: # 限流算法。如果不配置则不限流。 type: # 算法类型。可选项： props: 默认使用 MEMORY 类型 type: # 算法类型。可选项：MEMORY props: # 算法属性 block-queue-size: # 属性：阻塞队列大小 completionDetector: # 作业是否接近完成检测算法。如果不配置则无法自动进行后续步骤，可以通 过 DistSQL 手动操作。 type: # 算法类型。可选项：IDLE props: # 算法属性 incre 如果增量同步任务不再活动超过一定时间， 那么可以认为增量同步任务接近完成。适用算法类型：IDLE dataConsistencyChecker: # 数据一致性校验算法。如果不配置则跳过这个步骤。 type: # 算法类型。可选项：DATA_MATCH, CRC32_MATCH props: # 算法属性 chunk-size: # 一次查询操作返回的最大记录数 dataConsistencyChecker 的 type

运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven 命令行 -D 的方式动态注入。 # 配置环境类型，只支持单值。可选值：docker 或空，默认值：空 it.env.type=${it.env} # 待测试的接入端类型，多个值可用逗号分隔。可选值：jdbc 的工具或者打开特定参数，例如使用 Navicat 11.1.13 版本 (不建议 12.x)，使用 IDEA/DataGrip 时打 开 introspect using JDBC metadata 选项。 7.23 引入 shardingsphere-transaction-xa-core 后，如何避免 spring-boot 自动加载默认的 JtaTransactionManager？ 回答:

username – 登录数据库的用户名。 password – 登录数据库的密码。 defaultTransactionIsolationLevel – 默认的连接事务隔离级别。 作为可选项，你也可以传递属性给数据库驱动。要这样做，属性的前缀为“driver.”，例如： driver.encoding=UTF8 这将通过DriverManager.getConnection(url #{middleInitial, mode=OUT, jdbcType=STRUCT, jdbcTypeName=MY_TYPE, resultMap=departmentResultMap} 尽管所有这些强大的选项很多时候你只简单指定属性名，其他的事情 MyBatis 会自己去推断，最多你需要为可能为空的列名指定 jdbcType 。 #{firstName} #{middleInitial,jdbcType=VARCHAR} PDFs for your application? Try the PDFmyURL HTML to PDF API! 环引用。 @Options 方法 映射语句的属性 这个注解提供访问交换和配置选项的 宽广范围, 它们通常在映射语句上 作为 属性出现。 而不是将每条语句注解变复 杂,Options 注解提供连 贯清晰的方式 来访问它们。属性:useCache=true , flushCache=false