Features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.1 Data Sharding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.2 Distributed Rules Configuration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.3 3. Create Data Source . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 ShardingSphere‐Proxy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Data Node . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Inventory Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

InitialContext 中寻找上下文（即，initialContext.lookup(initial_context)）。这是个可选属 性，如果忽略，那么 data_source 属性将会直接从 InitialContext 中寻找。 data_source – 这是引用数据源实例位置的上下文的路径。提供了 initial_context 配置时会在其返回的上下文中进行查找，没有提 供时则直接在 one click with http://pdfmyurl.com! 来作为领域 模型。MyBatis 对两者都支持。看看下面这个 JavaBean: package com.someapp.model; public class User { private int id; private String username; private String hashedPassword; 语句中会精确匹配到列名。 这样的一个 JavaBean 可以被映射到结果集,就像映射到 HashMap 一样简单。 select id, username, hashedPassword from some_table where id = #{id} Your

Rules Configuration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.3 3. Create Data Source . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 ShardingSphere‐Proxy 24 Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 Data Node . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Sharding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 Inventory Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 Incremental Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27 Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Data Node . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Sharding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 Inventory Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 Incremental Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 Mode Configuration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 Data Source . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 Rules . .

that you understand the basics of procedural and object-oriented programming − control structures, data structures and variables, classes, objects, etc. To understand JAVA in detail you can go through session is an SqlSession object. session.delete("Student.deleteById", 18); Select To retrieve data, ‘select’ mapper statement is used. Following is the example of select mapped query to retrieve all SELECT * FROM STUDENT; You can retrieve the data returned by the select query using the method selectList. This method returns the data of the selected record in the form of List as shown below

Configuration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.3 3. Create Data Source . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 ShardingSphere‐Proxy 27 Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Data Node . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Sharding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 Inventory Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 Incremental Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Mass data high concurrency in OLTP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Mass data real‐time analysis in OLAP scenarios . . . . . . . . . 20 Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 Data Nodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Sharding . 42 Request Limit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.7 Data Migration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 iii

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 Mass data high concurrency in OLTP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 Mass data real‐time analysis in OLAP scenarios . . . . . . . . . 19 Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Data Nodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Sharding . 41 Request Limit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.7 Data Migration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.7

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Mass data high concurrency in OLTP scenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Mass data real‐time analysis in OLAP scenarios . . . . . . . . . 23 Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Data Nodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Sharding . 44 Request Limit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 8.6 Data Migration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 8.6

${value_2}:${type_2}" expected-data-file="${dataset_file_1}.xml" /> data-file="${dataset_file_2}.xml" document, v5.0.0-beta expected-data-file 的查找规则是：1. 查找同级目录中 dataset\${SCENARIO_NAME}\ ${DATABASE_TYPE}\${dataset_file}.xml 文 件；2. 查 找 dataset['build_num'].append(int(line)) generate_data(path, case_name, dataset) print(dataset) fig, ax = plt.subplots() ax.grid(True) plt.title(case_name) data = [dataset['master_version'][-7:], dataset['master_xa'][-7:]