ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值 最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0 t_score_0 将会被弹出队列，并且将当前游标指向的数据值（也就是 100）返回 至查询客户端，并且将游标下移一位之后，重新放入优先级队列。而优先级队列也会根据 t_score_0 的当 前数据结果集指向游标的数据值（这里是 90）进行排序，根据当前数值，t_score_0 排列在队列的最后一 3.1. 数据分片 42 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta

结束 sh bin/stop.sh 应用配置项 应用现有配置项如下，相应的配置可在 conf/server.yaml 中修改： 名称 说明 默认值 blockQueueSize 数据传输通道队列大小 10000 workerThread 工作线程池大小，允许同时运行的迁移任务线程数 40 5.4.3 使用手册 使用手册 环境要求 纯 JAVA 开发，JDK 建议 1.8 以上版本。 ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值 最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0

document TYPE( -- 算法类型。可选项：MEMORY NAME='MEMORY', PROPERTIES( -- 算法属性 'block-queue-size'='2000' -- 属性：阻塞队列大小 ))) ); 使用手册 MySQL 使用手册 环境要求 支持的 MySQL 版本：5.1.15 ~ 8.0.x。 权限要求 1. 源端开启 binlog MySQL 5.7 my 类型。 TYPE( -- 算法类型。可选项：MEMORY NAME='MEMORY', PROPERTIES( -- 算法属性 'block-queue-size'='2000' -- 属性：阻塞队列大小 ))) ); 9.2. ShardingSphere-Proxy 400 Apache ShardingSphere document CDC Client 手册 CDC Client 目前是将大事务完整解析，这样可能会导致 CDC Server 进程 OOM，后续可能会考虑强制截断。 建议的配置 CDC 的性能目前没有一个固定的值，可以关注配置中读/写的 batchSize，以及内存队列的大小，根据实 际情况进行调优。 9.3 通用配置 本章主要介绍通用配置，包括属性配置和内置算法配置。 9.3.1 属性配置 背景信息 Apache ShardingSphere 提供属性配置的方式配置系统级配置。

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: # 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 ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值 最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0

TYPE( -- 算法类型。可选项：MEMORY NAME='MEMORY', PROPERTIES( -- 算法属性 'block-queue-size'='10000' -- 属性：阻塞队列大小 ))) ); DistSQL 示例：配置 READ 限流。 CREATE MIGRATION PROCESS CONFIGURATION ( READ( 4.2. ShardingSphere-Proxy ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值 最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0

类型。 TYPE( -- 算法类型。可选项：MEMORY NAME='MEMORY', PROPERTIES( -- 算法属性 'block-queue-size'='2000' -- 属性：阻塞队列大小 ))) ); DistSQL 示例：配置 READ 限流。 ALTER MIGRATION RULE ( READ( RATE_LIMITER (TYPE(NAME='QPS',P ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值 最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0

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: # 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 ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值 最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0

类型。 TYPE( -- 算法类型。可选项：MEMORY NAME='MEMORY', PROPERTIES( -- 算法属性 'block-queue-size'='2000' -- 属性：阻塞队列大小 ))) ); DistSQL 示例：配置 READ 限流。 ALTER MIGRATION RULE ( READ( RATE_LIMITER (TYPE(NAME='QPS',P ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值 最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0

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: # 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 ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值 最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0

A_COLUMN 到经典 Java 属性名 aColumn 的类似映 射。 true | false False localCacheScope MyBatis 利用本地 缓存机制（Local Cache）防止循环 引用（circular references）和加 速重复嵌套查询。 默认值为 SESSION，这种情 况下会缓存一个会 话中执行的所有查 询。 若设置值为 STATEMENT，本 地会话仅用在语句 它可以非常方便地配置和定制。MyBatis 3 中的缓存实现的很多改进都已经实现了,使得它 更加强大而且易于配置。 默认情况下是没有开启缓存的,除了局部的 session 缓存,可以增强变现而且处理循环 依赖也是必须的。要开启二级缓存,你需要在你的 SQL 映射文件中添加一行: 字面上看就是这样。这个简单语句的效果如下: 映射语句文件中的所有 select 语句将会被缓存。 复杂类型的单独属性值映射。属性: select,已映射语句(也就是映射器 方 法)的完全限定名,它可以加载合适类 型的实例。注意:联合映射在注 解 API 中是不支持的。这是因为 Java 注解的 限制,不允许循环引用。 fetchType , which supersedes the global configuration parameter lazyLoadingEnabled for this mapping