这一块的代码逻辑稍微有点复杂,下面通过示意图分解执行过程,让sharding-jdbc执行group by整个过程更加清晰:step1. SQL执行 首先在两个实际表t_order_0和t_order_1中分别执行SQL:SELECT o.status,count(o.user_id)FROM t_order o whereo.user_id=10groupbyo.status,t_order_0和t_order_1分别得到如下的结果...
public class ShardingjdbcdemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ShardingjdbcdemoApplication.class, args); } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 第三步、编写配置文件 # shardingjdbc分片策略 # 配置数据源,给数据源起...
会被改写为 select * from jl_daily_data limit 110,会将所有的数据都查询出来,多余的数据会在代码中被舍弃。(使用sharding-jdbc 做深翻页时,查询的条数会非常大,影响性能。考虑,深度翻页,增加条件查询,减少查询的条数) 2.2 执行查询 遍历执行计划,将每个执行计划执行得到的 ResultSet,包裹为QueryResult(简称数据...
@adam 你好,我使用类似的配置试了下分组聚合,没有复现你反馈的问题。 配置: shardingRule: tables: t_order: # actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1} actualDataNodes: ds_0.t_order_${0..1} tableStrategy: inline: shardingColumn: order_id algorithmExpression: t_order_${order_id % ...
不适合 OLAP 的场景。虽然 Sharding-JDBC 也能做聚合分组查询,但大量的 OLAP 场景,仍然会比较慢,而且复杂的 SQL(如子查询等)目前还没有支持。这种查询不太适合大数据和高并发的互联网 online 数据库,建议使用合理的 OLTP 查询。 不适合事务强一致的要求。目前 Sharding-JDBC 的事务支持两种,一种是弱 XA,另一种...
可见Sharding-JDBC在插入数据的时候,根据数据分表策略,将数据存储在 不同的表中,查询的时候将数据库从多个表中查询并聚合。 在数据库的主机的日志里面,可以看到查询的日志也验证了这个结论,如下: 1. 2019-06-20T02:50:25.183174Z 2030 Query select @@session.transaction_read_only 2019-06-20T02:50:25.193506...
接下来分析GroupByStreamResultSetMerger中如何对结果进行group by聚合,假设数据源js_jdbc_0中实际表t_order_0和实际表t_order_1的数据如下: GroupByStreamResultSetMerger 以执行SQLSELECT o.status, count(o.user_id) FROM t_order o where o.user_id=10 group by o.status为例,分析GroupByStreamResultSetMerg...
它不是简单地将SQL通过JDBC直接发送至数据源执行;也并非直接将执行请求放入线程池去并发执行 结果归并 将从各个数据节点获取的多数据结果集,组合成为一个结果集并正确的返回至请求客户端,称为结果归并。 Sharding-JDBC支持的结果归并从功能上可分为遍历、排序、分组、分页和聚合5种类型,它们是组合而非互斥的关系。
通过sharding-jdbc源码之group by结果合并(1)的分析可知,如果要走GroupByMemoryResultSetMerger,那么需要这样的SQL:SELECT o.status, count(o.user_id) count_user_id FROM t_order o where o.user_id=10 group by o.status order by count_user_id asc,即group by和order by的字段不一样;接下来的分析都...
然后访问localhost:8080/users,可以查询数据库中四个表中的所有数据。可见Sharding-JDBC在插入数据的时候,根据数据分表策略,将数据存储在 不同的表中,查询的时候将数据库从多个表中查询并聚合。 在数据库的主机的日志里面,可以看到查询的日志也验证了这个结论,如下: 从库查询日志:...