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  • pdf文档 Apache ShardingSphere ElasticJob 中文文档 2023 年 11 月 01 日

    . . . . . 65 作业分片策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 线程池策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 错误处理策略 . . . . 1 作业分片策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 7.2 线程池策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 7.3 错误处理策略 . . . . . . . . . . . . 91 10.10 Windows 环 境 下, 运 行 ShardingSphere‐ElasticJob‐UI, 找 不 到 或 无 法 加 载 主 类 org.apache.shardingsphere.elasticjob.kernel.ui.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . 91 10.11 运行 Cloud
    0 码力 | 98 页 | 1.97 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.1

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下,运行 ShardingSphere‐Proxy,找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . . 305 7.8.5 [Proxy] 在使用 ShardingSphere‐Proxy ShardingSphere document, v5.1.1 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库,让用户零使用成本,是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树,供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 ,分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量;分表虽然无法缓解数据库压力,但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统
    0 码力 | 409 页 | 4.47 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.0

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下,运行 ShardingSphere‐Proxy,找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . . 301 7.8.5 [Proxy] 在使用 ShardingSphere‐Proxy ShardingSphere document, v5.1.0 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库,让用户零使用成本,是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树,供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 ,分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量;分表虽然无法缓解数据库压力,但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统
    0 码力 | 406 页 | 4.40 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.2

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下,运行 ShardingSphere‐Proxy,找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . . 316 7.8.5 [Proxy] 在使用 ShardingSphere‐Proxy ShardingSphere document, v5.1.2 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库,让用户零使用成本,是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树,供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 ,分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量;分表虽然无法缓解数据库压力,但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统
    0 码力 | 446 页 | 4.67 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alpha

    . . . . . . . . . . . . . . . . 288 7.14 Windows 环 境 下, 运 行 ShardingSphere‐Proxy, 找 不 到 或 无 法 加 载 主 类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 7.15 Type ,分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量;分表虽然无法缓解数据库压力,但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片,它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或 某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。例如:根据主 键分片,偶数主键的记录放入 0 库(或表),奇数主键的记录放入 1 库(或表),如下图所示。 3.1. 数据分片 9 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta
    0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0

    JtaTransactionManager? . . . . . . . . . . . . . . 288 7.7.4 4. [Proxy] Windows 环境下,运行 ShardingSphere‐Proxy,找不到或无法加载主 类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . 289 7.7.5 5. [Proxy] 在使用 ShardingSphere document, v5.0.0 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库,让用户零使用成本,是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树,供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 ShardingSphere document, v5.0.0 单点的访问量;分表虽然无法缓解数据库压力,但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统
    0 码力 | 385 页 | 4.26 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.0

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 8.2.1 Proxy Windows 环境下,运行 ShardingSphere‐Proxy,找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . . 422 8.2.2 Proxy 在使用 ShardingSphere‐Proxy 提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 14 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片,它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或 某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。例如:根据主 键分片,偶数主键的记录放入 0 库(或表),奇数主键的记录放入 1 库(或表),如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈,并且扩展相对自由,是数据分片的标准解决方案。 3.1.2
    0 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere v5.5.0 中文文档

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . 532 13.2.1 Proxy Windows 环境下,运行 ShardingSphere‐Proxy,找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . . 532 13.2.2 Proxy 在使用 ShardingSphere‐Proxy 单点的访问量;分表虽然无法缓解数据库压力,但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片,它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或 某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。例如:根据主 键分片,偶数主键的记录放入 0 库(或表),奇数主键的记录放入 1 库(或表),如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈,并且扩展相对自由,是数据分片的标准解决方案。 8.1.2
    0 码力 | 557 页 | 4.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.1

    . . . . . . . . . . . . . . . . 507 xi 13.3.1 Proxy Windows 环境下,运行 ShardingSphere‐Proxy,找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . . 507 13.3.2 Proxy 在使用 ShardingSphere‐Proxy 单点的访问量;分表虽然无法缓解数据库压力,但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片,它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或 某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。例如:根据主 键分片,偶数主键的记录放入 0 库(或表),奇数主键的记录放入 1 库(或表),如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈,并且扩展相对自由,是数据分片的标准解决方案。 8.1.2
    0 码力 | 530 页 | 4.49 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.3.2

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 13.3.1 Proxy Windows 环境下,运行 ShardingSphere‐Proxy,找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap,如何解决? . . . . . . . . . . . . 486 13.3.2 Proxy 在使用 ShardingSphere‐Proxy 单点的访问量;分表虽然无法缓解数据库压力,但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能, 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作,分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式,可以有效 的避免数据单点,从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下,以及对流量进行疏导应对高访 问量,是应对高并发和海量数据系统 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片,它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或 某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。例如:根据主 键分片,偶数主键的记录放入 0 库(或表),奇数主键的记录放入 1 库(或表),如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈,并且扩展相对自由,是数据分片的标准解决方案。 8.1.2
    0 码力 | 508 页 | 4.44 MB | 1 年前
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