group_name CREATE RESOURCE GROUP group_name TYPE = SYSTEM ALTER RESOURCE GROUP rg1 VCPU = 0‐63 源 码：https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master/shardingsphere‐sql‐ parser/shardingsphere‐sql autovacuum_enabled = off) CREATE PUBLICATION pub1 FOR TABLE alter1.t1, ALL TABLES IN SCHEMA alter2 源 码：https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master/shardingsphere‐sql‐ parser/shardingsphere‐sql TABLE alter1.t1, ALL TABLES IN SCHEMA alter2 4.1. 数据库兼容 20 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 源 码：https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master/shardingsphere‐sql‐ parser/shardingsphere‐sql

SQL 路由情况，运筹帷幄，同时获得快速定位问题根源的能力。 8.10.5 相关参考 • 可观察性的使用 • 开发者指南：可观察性 • 实现原理 8.10.6 核心概念 Agent 基于字节码增强和插件化设计，以提供 Tracing 和 Metrics 埋点，以及日志输出功能。需要开启 Agent 的 插件功能后，才能将监控指标数据输出至第三方 APM 中展示。 APM APM 是应 Apache ShardingSphere document 读写分离 背景信息 Java API 形式配置的读写分离可以方便的适用于各种场景，不依赖额外的 jar 包，用户只需要通过 java 代 码构造读写分离数据源便可以使用读写分离功能。 参数解释 配置入口 类名称：org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.api.ReadwriteSpl refused？ 2. 配置 conf/server.yaml 和 conf/config-*.yaml 可以从 Docker 容器中获取配置文件模板，拷贝到宿主机任意目录中： docker run -d --name tmp --entrypoint=bash apache/shardingsphere-proxy docker cp tmp:/opt/shardingsphere-proxy/conf

SQL 路由情况，运筹帷幄，同时获得快速定位问题根源的能力。 8.10.5 相关参考 • 可观察性的使用 • 开发者指南：可观察性 • 实现原理 8.10.6 核心概念 Agent 基于字节码增强和插件化设计，以提供 Tracing 和 Metrics 埋点，以及日志输出功能。需要开启 Agent 的 插件功能后，才能将监控指标数据输出至第三方 APM 中展示。 APM APM 是应 Apache ShardingSphere document 读写分离 背景信息 Java API 形式配置的读写分离可以方便的适用于各种场景，不依赖额外的 jar 包，用户只需要通过 java 代 码构造读写分离数据源便可以使用读写分离功能。 参数解释 配置入口 类名称：org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.api.ReadwriteSpl h t t p s : / / g i t h u b . c o m / o r a c l e / g r a a l v m‐ r e a c h a b i l i t y‐ m e t a d a t a 打开新的 is‐ sue，并提交包含依赖的第三方库缺失的 GraalVM Reachability Metadata 的 PR。ShardingSphere 在 shardingsp

Apache ShardingSphere document 8.10.5 相关参考 • 可观察性的使用 • 开发者指南：可观察性 • 实现原理 8.10.6 核心概念 Agent 基于字节码增强和插件化设计，以提供 Tracing 和 Metrics 埋点，以及日志输出功能。需要开启 Agent 的 插件功能后，才能将监控指标数据输出至第三方 APM 中展示。 APM APM 是应 document 相关参考 • YAML 配置：广播表 读写分离 背景信息 Java API 形式配置的读写分离可以方便的适用于各种场景，不依赖额外的 jar 包，用户只需要通过 java 代 码构造读写分离数据源便可以使用读写分离功能。 参数解释 配置入口 类名称：org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.config.Readwrite 指标描述 build_info G AU GE 构建信息 parsed_sql_total C OU NT ER 按类型（INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT、DDL、DCL、D AL、TCL、RQL、RDL、RAL、RUL）分类的解析总数 routed_sql_total C OU NT ER 按类型（INS ERT、UPDATE、DELETE、SELECT）分类的路由总

SQL 路由情况，运筹帷幄，同时获得快速定位问题根源的能力。 3.10.5 相关参考 • 可观察性的使用 • 开发者指南：可观察性 • 实现原理 3.10.6 核心概念 Agent 基于字节码增强和插件化设计，以提供 Tracing 和 Metrics 埋点，以及日志输出功能。需要开启 Agent 的 插件功能后，才能将监控指标数据输出至第三方 APM 中展示。 3.10. 可观察性 47 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 type: # 数据库发现类型，如：MySQL.MGR props (?): group-name: 92504d5b-6dec-11e8-91ea-246e9612aaf1 # 数据库发现类型必要参数，如 MGR 的 group-name 配置示例 databaseName: database_discovery_db 额外的 jar 包，用户只需要通过 java 代 码构造读写分离数据源便可以使用读写分离功能。 参数解释 配置入口 类名称：org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.api.ReadwriteSplittingRuleConfiguration 可配置属性： 名称 数据类型 说明 d ataSources (+) Collection

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and a=1 and b=2 and c=4 and d=3; SELECT id , name , age , sex , ss , yy FROM table1WHERE id = 1 and name = 1 and a = 1 and b = 2 and c = 4 and d = 3; ALTER TABLE t_order ADD /Sharding-Sphere/executeSQL/ : 表示执行 SQL 异常的日志。 Agent 集成 背景 ShardingSphere‐Agent 是独立自主设计，基于 Bytebuddy 字节码增加的项目，基于插件化的设计，可 以无缝隙的与 ShardingSphere 集成， 目前有提供 Log, metrics, APM 等可观测性功能。 使用方法 本地构建 > cd shar 逆)，AES(可逆)，用户只需配置即可使用这两种内置的方案。 QueryAssistedEncryptAlgorithm 相比较于第一种加密方案，该方案更为安全和复杂。它的理念是：即使是相同的数据，如两个用户的密 码相同，它们在数据库里存储的加密数据也应当是不一样的。这种理念更有利于保护用户信息，防止撞 库成功。 它提供三种函数进行实现，分别是 encrypt(), decrypt(), queryAssistedEncrypt()。在

├──circuit_breaker ├ ├ ├ ├──${your_instance_ip_c}@${your_instance_port_v} ├ ├ ├ ├──${your_instance_ip_d}@${your_instance_port_w} ├ ├ ├ ├──.... ├ ├──storage_nodes ├ ├ ├──disable ├ ├ ├ ├──${schema_1.ds_0} /Sharding-Sphere/executeSQL/ : 表示执行 SQL 异常的日志。 Agent 集成 背景 ShardingSphere‐Agent 是独立自主设计，基于 Bytebuddy 字节码增加的项目，基于插件化的设计，可 以无缝隙的与 ShardingSphere 集成， 目前有提供 Log, metrics, APM 等可观测性功能。 使用方法 本地构建 > cd shar 算法类型的详情，请参见内置分布式序列算法列表。 读写分离 配置入口 类名称：ReadwriteSplittingRuleConfiguration 可配置属性： 名称 数据类型 说明 d ataSources (+) Collection 读写数据源配置 loa dBalancers

quicker startup with -A │ Database changed │Database changed MySQL [test1]> XA START '61c052438d3eb'; │MySQL [test2]> XA START '61c0524390927'; Query OK, 0 rows affected (0.030 sec) │Query OK, 0 XA END '61c052438d3eb'; │MySQL [test2]> XA END '61c0524390927'; Query OK, 0 rows affected (0.006 sec) │Query OK, 0 rows affected (0.008 sec) │ MySQL [test1]> XA PREPARE '61c052438d3eb'; │MySQL [test2]> affected (0.018 sec) │Query OK, 0 rows affected (0.011 sec) │ MySQL [test1]> XA COMMIT '61c052438d3eb'; 4.4. 分布式事务 46 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 │MySQL [test2]> XA COMMIT '61c0524390927';

quicker startup with -A │ Database changed │Database changed MySQL [test1]> XA START '61c052438d3eb'; │MySQL [test2]> XA START '61c0524390927'; Query OK, 0 rows affected (0.030 sec) │Query OK, 0 XA END '61c052438d3eb'; │MySQL [test2]> XA END '61c0524390927'; Query OK, 0 rows affected (0.006 sec) │Query OK, 0 rows affected (0.008 sec) │ MySQL [test1]> XA PREPARE '61c052438d3eb'; │MySQL [test2]> sec) 4.4. 分布式事务 46 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 │ MySQL [test1]> XA COMMIT '61c052438d3eb'; │MySQL [test2]> XA COMMIT '61c0524390927'; Query OK, 0 rows affected (0.011 sec) │Query OK,

90%的需要从结果 集中取出数据的 JDBC 代码的那个东西, 而且 在一些情形下允许你做一些 JDBC 不支持的事 情。 事实上, 编写相似于对复杂语句联合映射这些等同的代码, 也许可以跨过上千行的代 码。 ResultMap 的设计就是简单语句不需要明确的结果映射,而很多复杂语句确实需要描述它们 的关系。 你已经看到简单映射语句的示例了,但没有明确的 resultMap。比如: D on D.ID = P.DEPARTMENT_ID " + "INNER JOIN COMPANY C on D.COMPANY_ID = C.ID " + "WHERE (P.ID = A.ID AND P.FIRST_NAME like ?) " + FROM("PERSON P"); FROM("ACCOUNT A"); INNER_JOIN("DEPARTMENT D on D.ID = P.DEPARTMENT_ID"); INNER_JOIN("COMPANY C on D.COMPANY_ID = C.ID"); WHERE("P.ID = A.ID"); WHERE("P.FIRST_NAME

0 码力 | 98 页 | 2.03 MB | 1 年前

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