Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alpha旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力,而并 非实现一个全新的关系型数据库。关系型数据库当今依然占有巨大市场份额,是企业核心系统的基石,未 来也难于撼动,我们更加注重在原有基础上提供增量,而非颠覆。 Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构,项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式 进行扩展。目前,数据分片、读写分离、数据加密、影子库压测等功能,以及对 制属于自己的独特系统。Apache ShardingSphere 目前已提供数十个 SPI 作为系统的扩展点,而且仍在不 断增加中。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 1.1.1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架,在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以 的数据源,尾数为 1 的路由到后缀为 1 的数据源,以此 类推。用于表示分片算法的行表达式为: ds${id % 10} 或者 ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持, 比如 MySQL 的自增键,Oracle 的自增序列等。数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere v5.5.0 中文文档447 已知实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 447 10.4 基础算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 448 10.4.1 10.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 529 12.11 基础架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 530 13 FAQ 通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配,快速构建多模异构数据库上层的标准,同时 通过内置 DistSQL 为应用提供标准化的连接方式。 2.2 增强:数据库计算增强引擎 在原生数据库基础能力之上,提供分布式及流量增强方面的能力。前者可突破底层数据库在计算与存储 上的瓶颈,后者通过对流量的变形、重定向、治理、鉴权及分析能力提供更为丰富的数据应用增强能力。 2.3 可插拔:构建数据库功能生态0 码力 | 557 页 | 4.61 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.110.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503 12.11 基础架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504 13 FAQ 通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配,快速构建多模异构数据库上层的标准,同时 通过内置 DistSQL 为应用提供标准化的连接方式。 2.2 增强:数据库计算增强引擎 在原生数据库基础能力之上,提供分布式及流量增强方面的能力。前者可突破底层数据库在计算与存储 上的瓶颈,后者通过对流量的变形、重定向、治理、鉴权及分析能力提供更为丰富的数据应用增强能力。 2.3 可插拔:构建数据库功能生态 元数据和协调节点状态。 在生产环境建议使用集群模式。 10 5 线路规划 11 6 如何参与 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 12 7 快速入门 本章节以尽量短的时间,为使用者提供最简单的 Apache ShardingSphere 的快速入门。 示例代码:https://github0 码力 | 530 页 | 4.49 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.3.210.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 482 12.11 基础架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483 13 FAQ 通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配,快速构建多模异构数据库上层的标准,同时 通过内置 DistSQL 为应用提供标准化的连接方式。 2.2 增强:数据库计算增强引擎 在原生数据库基础能力之上,提供分布式及流量增强方面的能力。前者可突破底层数据库在计算与存储 上的瓶颈,后者通过对流量的变形、重定向、治理、鉴权及分析能力提供更为丰富的数据应用增强能力。 2.3 可插拔:构建数据库功能生态 元数据和协调节点状态。 在生产环境建议使用集群模式。 10 5 线路规划 11 6 如何参与 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 12 7 快速入门 本章节以尽量短的时间,为使用者提供最简单的 Apache ShardingSphere 的快速入门。 示例代码:https://github0 码力 | 508 页 | 4.44 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.0418 保留字 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 418 7.11 基础架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420 8 FAQ ShardingSphere document, v5.2.0 1.1.4 线路规划 1.1.5 如何参与 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.2 设计哲学 ShardingSphere 采用 Database Plus 设计哲学,该理念致力于构建数据库上层的标准和生态,在生态中 补充数据库所缺失的能力。 通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配,快速构建多模异构数据库上层的标准,同时 通过内置 DistSQL 为应用提供标准化的连接方式。 1.2.2 增强:数据库计算增强引擎 在原生数据库基础能力之上,提供分布式及流量增强方面的能力。前者可突破底层数据库在计算与存储 上的瓶颈,后者通过对流量的变形、重定向、治理、鉴权及分析能力提供更为丰富的数据应用增强能力。 1.2. 设计哲学 40 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0三层可插拔模型,使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展,开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款既能够独立部署,又支持混合部署 作为存储节点的增量功能,可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额,是企业核心系统的基石,未来也难于撼动,我们更加注重在 原有基础上提供增量,而非颠覆。 1 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 1.1.1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架,在 的数据源,尾数为 1 的路由到后缀为 1 的数据源,以此 类推。用于表示分片算法的行表达式为: ds${id % 10} 或者 ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持, 比如 MySQL 的自增键,Oracle 的自增序列等。数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题0 码力 | 385 页 | 4.26 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.1三层可插拔模型,使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展,开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款既能够独立部署,又支持混合部署 作为存储节点的增量功能,可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额,是企业核心系统的基石,未来也难于撼动,我们更加注重在 原有基础上提供增量,而非颠覆。 1 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 1.1.1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架,在 的数据源,尾数为 1 的路由到后缀为 1 的数据源,以此 类推。用于表示分片算法的行表达式为: ds${id % 10} 或者: ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持, 比如 MySQL 的自增键,Oracle 的自增序列等。数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题0 码力 | 409 页 | 4.47 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.0三层可插拔模型,使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展,开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款既能够独立部署,又支持混合部署 作为存储节点的增量功能,可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额,是企业核心系统的基石,未来也难于撼动,我们更加注重在 原有基础上提供增量,而非颠覆。 1 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 1.1.1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架,在 的数据源,尾数为 1 的路由到后缀为 1 的数据源,以此 类推。用于表示分片算法的行表达式为: ds${id % 10} 或者 ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持, 比如 MySQL 的自增键,Oracle 的自增序列等。数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题0 码力 | 406 页 | 4.40 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.2三层可插拔模型,使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展,开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款既能够独立部署,又支持混合部署 作为存储节点的增量功能,可适用于如 Java 同构、 异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额,是企业核心系统的基石,未来也难于撼动,我们更加注重在 原有基础上提供增量,而非颠覆。 1 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 1.1.1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架,在 的数据源,尾数为 1 的路由到后缀为 1 的数据源,以此 类推。用于表示分片算法的行表达式为: ds${id % 10} 或者: ds$->{id % 10} 分布式主键 实现动机 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持, 比如 MySQL 的自增键,Oracle 的自增序列等。数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手 的问题0 码力 | 446 页 | 4.67 MB | 1 年前3
传智播客 mybatis 框架课程讲义灵活度高,非常适合对关系数据模型要求不高的软件开发,例如互联网软件、企业运营类软 件等,因为这类软件需求变化频繁,一但需求变化要求成果输出迅速。但是灵活的前提是 mybatis 无法做到数据库无关性,如果需要实现支持多种数据库的软件则需要自定义多套 sql 映射文件,工作量大。 Hibernate 对象/关系映射能力强,数据库无关性好,对于关系模型要求高的软件(例如 需求固定的定制化软件)如果用 hibernate 的学习门槛高,要精通门槛更高,而且怎么设计 O/R 映射,在性能和对象模型之间如何权 衡,以及怎样用好 Hibernate 需要具有很强的经验和能力才行。 总之,按照用户的需求在有限的资源环境下只要能做出维护性、扩展性良好的软件架构 都是好架构,所以框架只有适合才是最好。 2 Dao 开发方法 使用 Mybatis 开发 Dao,通常有两个方法,即原始 Dao 开发方法和 Mapper 接口开发方 法。 2.1 需求0 码力 | 75 页 | 1.16 MB | 1 年前3
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