Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 署上线的生产环境，必须使用集群模式。它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能 力。集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。 3.3 DistSQL 3.3.1 背景 DistSQL（Distributed SQL）是 Apache ShardingSphere SQL92 不支持的 SQL 清单如下： TODO 4.2 管控 4.2.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包 order_id WHERE o. order_id in (10, 11); 其中 t_order 表由于指定了分片条件，ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计 算将会只使用主表的策略，那么 t_order_item 表的分片计算将会使用 t_order 的条件。 广播表 指所有的分片数据源中都存在的表，表结构及其数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不大且

Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 署上线的生产环境，必须使用集群模式。它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能 力。集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。 3.3 DistSQL 3.3.1 背景 DistSQL（Distributed SQL）是 Apache ShardingSphere SQL92 不支持的 SQL 清单如下： TODO 4.2 管控 4.2.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包 • 主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。 4.6 高可用 4.6.1 背景 高可用是现代系统的最基本诉求，作为系统基石的数据库，对于高可用的要求也是必不可少的。 在存算分离的分布式数据库体系中，存储节点和计算节点的高可用方案是不同的。对于有状态的存储节 点来说，需要其自身具备数据一致性同步、探活、主节点选举等能力；对于无状态的计算节点来说，需要 感知存储节点的变

Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 署上线的生产环境，必须使用集群模式。它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能 力。集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。 源码：https://github.com/apache/shardingsphere/tree/master/shardingsphere‐mode 不支持的 SQL 清单如下： TODO 4.2 集群管控 4.2.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包 order_id WHERE o. order_id in (10, 11); 其中 t_order 表由于指定了分片条件，ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计 算将会只使用主表的策略，那么 t_order_item 表的分片计算将会使用 t_order 的条件。 广播表 指所有的分片数据源中都存在的表，表结构及其数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不大且

order_id WHERE o. order_id in (10, 11); 其中 t_order 表由于指定了分片条件，ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计 算将会只使用主表的策略，那么 t_order_item 表的分片计算将会使用 t_order 的条件。 3.1. 数据分片 18 Apache ShardingSphere document, v5 不处理主从库间的事务一致性。主从模型中，事务中的数据读写均用主库。 3.4 高可用 3.4.1 背景 高可用是现代系统的最基本诉求，作为系统基石的数据库，对于高可用的要求也是必不可少的。 在存算分离的分布式数据库体系中，存储节点和计算节点的高可用方案是不同的。对于有状态的存储节 点来说，需要其自身具备数据一致性同步、探活、主节点选举等能力；对于无状态的计算节点来说，需要 感知存储节点的变 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 3.6 流量治理 3.6.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 3.6. 流量治理 36 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 3.6.2 挑战 管控的挑

order_id WHERE o. order_id in (10, 11); 其中 t_order 表由于指定了分片条件，ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计 算将会只使用主表的策略，那么 t_order_item 表的分片计算将会使用 t_order 的条件。 注意：绑定表中的多个分片规则，需要按照逻辑表前缀组合分片后缀的方式进行配置，例如： rules: PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的 9.2. ShardingSphere-Proxy 152 Apache ShardingSphere document 特别说明 • 当 指 定 用 户 自 定 义 算 法 类 型 名 称 时 必 须 使 用 "" 对 算 法 类 型 名 称 进 行 标 注， 例 如 NAME="AlgorithmTypeName" ； • 当指定 ShardingSphere 内置算法类型名称时可以不使用

order_id WHERE o. order_id in (10, 11); 其中 t_order 表由于指定了分片条件，ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计 算将会只使用主表的策略，那么 t_order_item 表的分片计算将会使用 t_order 的条件。 注意：绑定表中的多个分片规则，需要按照逻辑表前缀组合分片后缀的方式进行配置，例如： rules: PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的 DistSQL 语法允许负值，此时可在数字前加负号（‐），如 ‐1。 • 布尔值：TRUE 或 FALSE，大小写不敏感。 特别说明 • 当 指 定 用 户 自 定 义 算 法 类 型 名 称 时 必 须 使 用 "" 对 算 法 类 型 名 称 进 行 标 注， 例 如 NAME="AlgorithmTypeName" ； • 当指定 ShardingSphere 内置算法类型名称时可以不使用

order_id WHERE o. order_id in (10, 11); 其中 t_order 表由于指定了分片条件，ShardingSphere 将会以它作为整个绑定表的主表。所有路由计 算将会只使用主表的策略，那么 t_order_item 表的分片计算将会使用 t_order 的条件。 注意：绑定表中的多个分片规则，需要按照逻辑表前缀组合分片后缀的方式进行配置，例如： rules: PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的 DistSQL 语法允许负值，此时可在数字前加负号（‐），如 ‐1。 • 布尔值：TRUE 或 FALSE，大小写不敏感。 特别说明 • 当 指 定 用 户 自 定 义 算 法 类 型 名 称 时 必 须 使 用 "" 对 算 法 类 型 名 称 进 行 标 注， 例 如 NAME="AlgorithmTypeName" ； • 当指定 ShardingSphere 内置算法类型名称时可以不使用

在 目 录 挂 载 到 /opt/ shardingsphere-proxy/ext-lib。 问题 4：如何使用自定义分片算法？ 回 答： 实 现 对 应 的 分 片 算 法 接 口， 将 编 译 出 的 分 片 算 法 jar 所 在 目 录 挂 载 到 /opt/ shardingsphere-proxy/ext-lib。 5.3 ShardingSphere-Sidecar 5 数据一致性校验算法 已知实现类 详细说明 ScalingDefa ultDataConsistencyCheckAlgo‐ rithm 默认数据一致性校验算法。对全量数据做 CRC32 计 算。 6.10. 弹性伸缩 220 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 6.11 Proxy 6.11.1 DatabaseProtocolFrontendEngine 单条数据，它与 数据库原生的返回结果集的方式最为契合。遍历、排序以及流式分组都属于流式归并的一种。 内存归并则是需要将结果集的所有数据都遍历并存储在内存中，再通过统一的分组、排序以及聚合等计 算之后，再将其封装成为逐条访问的数据结果集返回。 装饰者归并是对所有的结果集归并进行统一的功能增强，目前装饰者归并有分页归并和聚合归并这 2 种 类型。 7.1. 数据分片 244 Apache

数据库存储对接，用于打造异 构数据网关； 连接 连接是 ShardingSphere 的基础能 力，可以有效简化数据和应用之间 的连接。连接的设计要点在于强大 的数据库的兼容性，在应用和数据 之间搭建了一层与具体数据库实现 无关的桥梁，为增量能力提供了基 础。 增量 增量是 ShardingSphere 的主要能 力，在拦截访问数据库流量的前提 下，透明化的提供增量功能。增强 包含了流量的重定向（数据分片、

单条数据，它与 数据库原生的返回结果集的方式最为契合。遍历、排序以及流式分组都属于流式归并的一种。 内存归并则是需要将结果集的所有数据都遍历并存储在内存中，再通过统一的分组、排序以及聚合等计 算之后，再将其封装成为逐条访问的数据结果集返回。 装饰者归并是对所有的结果集归并进行统一的功能增强，目前装饰者归并有分页归并和聚合归并这 2 种 类型。 3.1. 数据分片 41 Apache ShardingSphere