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。 对功能进行定制化扩展。 本章节将 Apache ShardingSphere 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 6.1 SQL 解析 6.1 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

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 对功能进行定制化扩展。 本章节将 Apache ShardingSphere 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 6.1 运行模式 6.1.1 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

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 对功能进行定制化扩展。 本章节将 Apache ShardingSphere 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至 [开源社区]，让更多用户从中收益。 5.1 运行模式 5.1 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

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 对功能进行定制化扩展。 本章节将 Apache ShardingSphere 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 10.1 运行模式 10.1 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

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 对功能进行定制化扩展。 本章节将 Apache ShardingSphere 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 6.1 运行模式 6.1.1 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

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 对功能进行定制化扩展。 本章节将 Apache ShardingSphere 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 10.1 运行模式 10.1 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

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 对功能进行定制化扩展。 本章节将 Apache ShardingSphere 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 6.1 运行模式 6.1.1 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

日志 项目文档 项目文档 项目文档 项目文档 项目信息 项目信息 项目报表 项目报表 简介 简介 什么是 什么是 MyBatis ？ ？ MyBatis 是支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射的优秀的持久层框架。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以 及获取结果集。MyBatis 可以对配置和原生Map使用简单的 XML 或注解，将接口和 Java 的 POJOs(Plain class）。映射器类是 Java 类，它们包含 SQL 映射语句的注解从而避免 了 XML 文件的依赖。不过，由于 Java 注解的一些限制加之某些 MyBatis 映射的复杂性，XML 映射对于大多数高级映射（比如：嵌套 Join 映射）来说仍然是必须的。有鉴于此，如果存在一个对等的 XML 配置文件的话，MyBatis 会自动查找并加载它（这种情况下， BlogMapper.xml 将会基于类路径和 #{department, mode=OUT, jdbcType=CURSOR, javaType=ResultSet, resultMap=departmentResultMap} MyBatis 也支持很多高级的数据类型，比如结构体，但是当注册 out 参数时你必须告诉它语句类型名称。比如（再次提示，在实际中 Your visitors can save your web pages as PDF in