419 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 分片审计算法 . . . ShardingSphere 环境。 4.2 集群模式 提供了多个 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。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。 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 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考

391 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394 分片审计算法 . . . ShardingSphere 环境。 4.2 集群模式 提供了多个 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。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。 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 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考

373 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377 分片审计算法 . . . ShardingSphere 环境。 4.2 集群模式 提供了多个 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。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。 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 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态性，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考

264 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 SQL 翻译 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 4.4 错误码 . . . SQL 语义理解及底层 数据库拓扑感知能力，提供灵活、安全的读写分离能力，且可实现读访问的负载均衡。 高 可 用 高可用，是对数据存储计算平台的基本要求。ShardingSphere 基于无状态服务，提供高可用 计算服务访问；同时可感知并利用底层数据库自身高可用实现整体的高可用能力。 数 据 迁移 数据迁移，是打通数据生态的关键能力。SharingSphere 提供基于数据全场景的迁移能力，可 ShardingSphere 环境。 集群模式 提供了多个 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。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。 在生产环境建议使用集群模式。 1.3. 部署形态 9 2 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

的用户定会过来查阅的。 当前的国际化版本 当前的国际化版本 MyBatis 的其他语言版本： English Español 日本語 한국어 简体中文 你想使用本地语言来了解MyBatis吗？那就将它翻译成你的母语并提供给我们吧！ 最近更新: 24 五月 2015 最近更新: 24 五月 2015 || 版本: 3.3.0 版本: 3.3.0 This PDF was generated via false true lazyLoadingEnabled 延迟加载的全局开 关。当开启时，所 有关联对象都会延 迟加载。 特定关联 关系中可通过设 置 fetchType 属性 来覆盖该项的开关 状态。 true | false false Save web pages as PDF manually or automatically with PDFmyURL aggressiveLazyLoading 在被强制返回之前，池中连接被检出（checked out）时间，默认值：20000 毫秒（即 20 秒） poolTimeToWait – 这是一个底层设置，如果获取连接花费的相当长的时间，它会给连接池打印状态日志并重新尝试获取一个连接 （避免在误配置的情况下一直安静的失败），默认值：20000 毫秒（即 20 秒）。 poolPingQuery – 发送到数据库的侦测查询，用来检验连接是否处在正常工作秩序中并准备接受请求。默认是“NO

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 作业服务器状态展示 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 作业分片状态展示 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 执行导出命令 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 6.3.3 作业运行状态监控 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 监听作业服务器存活 . . . . . . . 控制台界面无法正常显示? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 10.8 为什么控制台界面中的作业状态是分片待调整? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 10.9 为什么首次启动存在任务调度延迟的情况？ . . . . . . . .

5.4 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.5.5 状态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.5.6 核心概念 . . 269 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270 运行状态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270 5 开发者手册 271 5 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考

6.3 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.6.4 状态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.6.5 核心概念 . 文件用于存储配置信息。 3.2. 运行模式 13 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 3.2.4 集群模式 适用于分布式场景，它提供了多个计算节点之间的元数据共享和状态协调。需要提供用于分布式协调的 注册中心组件，如：ZooKeeper、Etcd 等。 3.3 DistSQL 3.3.1 背景 DistSQL（Distributed SQL）是 Apache 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考

7.3 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.7.4 状态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.7.5 核心概念 . 4 集群模式 提供了多个 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 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括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。

7.3 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.7.4 状态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.7.5 核心概念 . 4 集群模式 提供了多个 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 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括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。