例如select count(o.user_id) ***中聚合项是count(o.user_id), 然后转化成map,key就是聚合项即o.user_id,value就是集合unit实例即AccumulationAggregationUnit;即o.user_id的COUNT集合计算是通过AccumulationAggregationUnit实现的,下面有对
分库后无法Join,只能通过接口聚合方式解决,提升了开发的复杂度 分库后分布式事务处理复杂 依然存在单表数据量过大的问题(需要水平切分) 2、水平切分 当一个应用难以再细粒度的垂直切分或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平切分了。 水平切分也可以分为:水平分库和水平分表。 2.1...
@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 % ...
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...
再聚合计算(VALID,1)和(VALID,1),两者的next()为false,聚合计算完成; step3. aggregationUnitMap 通过转换得到aggregationUnitMap,key就是count(user_id),value就是COUNT聚合计算的AggregationUnit实现,即AccumulationAggregationUnit; 由于select语句中只有COUNT(o.user_id涉及到聚合运行,所以这个map的size为1,且key是...
然后访问localhost:8080/userList,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,根据数据分库分表策略,将数据存储在不同库不同表中,查询时将数据库从多个表中查询并聚合。
// 排序项不为空或者聚合选择项不为空 if (!selectStatement.getGroupByItems().isEmpty() || !selectStatement.getAggregationSelectItems().isEmpty()) { // 如果分组项和排序项一致,走流式结果集归并-》 if (selectStatement.isSameGroupByAndOrderByItems()) { ...
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。 归并引擎的整体结构划分如下图: 结果归并从结构划分可分为流式归并、内存归并和装饰者归并。流式归并和内存归并是互斥的,装饰者归并可以在流式归并和内存归并之上做进一步的处理。
Sharding-JDBC支持各种连接、聚合、排序、分组以及分页的解析,并且可以有限度的支持子查询。 3.SQL路由: 根据解析上下文匹配用户配置的分片策略,并生成路由路径。目前支持分片路由、Hint路由、广播路由、单播路由以及阻断路由等方式。 分片路由用于携带分片键的SQL路由,根据分片键的不同又可以划分为单片路由(分片操作符是...
该方法都是为了接下来的聚合计算做准备工作; aggregate()源码如下--即在内存中将多个实际表中返回的结果进行聚合: privatevoidaggregate(finalResultSetresultSet,finalGroupByValuegroupByValue,finalMap<GroupByValue,Map<AggregationSelectItem,AggregationUnit>>aggregationMap)throwsSQLException{// 遍历select中所有的聚合类型...