t_demo_travel_record_child" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"> select user() 192.168.31.187:3307" user="root" password="root123"> writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"> select user() 192.168.31.212:3307" user="root" password="root123"> writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"> select user() 192.168.31.150:3307" user="root" password="root123">
rule.xml
id rang-long
class="org.opencloudb.route.function.AutoPartitionByLong"> autopartition-long.txt 0
autopartition-long.txt
# range start-end ,data node index # K=1000,M=10000. 0-500M=0 500M-1000M=1 1000M-1500M=2
2.1 模拟在3个数据库上保存了200多万条记录,验证下数据库查询的响应。
物理库上数据情况
VM1 192.168.31.187:3307 保存了74.8万条记录
mysql> SELECT min(id),max(id),count(1) FROM test.t_demo_travel_record;
+---------+---------+----------+
| min(id) | max(id) | count(1) |
+---------+---------+----------+
| 10000 | 5000000 | 748002 |
+---------+---------+----------+
1 row in set (0.16 sec)
VM2 192.168.31.212:3307 保存了74.9万条记录
mysql> SELECT min(id),max(id),count(1) FROM test.t_demo_travel_record;
+---------+----------+----------+
| min(id) | max(id) | count(1) |
+---------+----------+----------+
| 5000001 | 10000000 | 749500 |
+---------+----------+----------+
1 row in set (0.17 sec)
VM3 192.168.31.150: 3307 比VM2少一条记录
mysql> SELECT min(id),max(id),count(1) FROM test.t_demo_travel_record;
+----------+----------+----------+
| min(id) | max(id) | count(1) |
+----------+----------+----------+
| 10000001 | 14991498 | 749499 |
+----------+----------+----------+
1 row in set (0.17 sec)
MYCAT 192.168.31.207: 8806 一共224.7万条记录,最大记录从 VM1 结点获取,最大记录从 VM3 结点获取
mysql> SELECT min(id),max(id),count(1) FROM t_demo_travel_record;
+-------+----------+---------+
| MIN0 | MAX1 | COUNT2 |
+-------+----------+---------+
| 10000 | 14991498 | 2247001 |
+-------+----------+---------+
1 row in set (0.31 sec)
在MYCAT中进行不指定排序的分页查询 ,从第100万条记录开始取100,浩时1.5秒,好久~~
mysql> select * from t_demo_travel_record where id between 4999980 and 14999980 limit 1000000,100;
+----------+------------------+
| id | context |
+----------+------------------+
| 13341025 | context_13341025 |
| 13341026 | context_13341026 |
| 13341027 | context_13341027 |
| 13341028 | context_13341028 |
| 13341029 | context_13341029 |
....
| 8320686 | context_8320686 |
| 8320687 | context_8320687 |
| 8320688 | context_8320688 |
| 8320689 | context_8320689 |
+----------+------------------+
100 rows in set (1.50 sec)
看下日志,MYCAT是把 limit 1000000,100 改为 limit 0 , 1000100 往物理库中发送,速度一个字:不慢才怪。
02/02 23:41:47.958 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (ServerQueryHandler.java:56) -ServerConnection [id=12, schema=TESTDB, host=192.168.31.207, user=test,txIsolation=3, autocommit=true, schema=TESTDB]select * from t_demo_travel_record where id between 4999980 and 14999980 limit 1000000,100
02/02 23:41:47.958 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (EnchachePool.java:70) -SQLRouteCache hit cache ,key:TESTDBselect * from t_demo_travel_record where id between 4999980 and 14999980 limit 1000000,100
02/02 23:41:47.958 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (NonBlockingSession.java:113) -ServerConnection [id=12, schema=TESTDB, host=192.168.31.207, user=test,txIsolation=3, autocommit=true, schema=TESTDB]select * from t_demo_travel_record where id between 4999980 and 14999980 limit 1000000,100, route={
1 -> dn1{SELECT *
FROM t_demo_travel_record
WHERE id BETWEEN 4999980 AND 14999980
LIMIT 0, 1000100}
2 -> dn2{SELECT *
FROM t_demo_travel_record
WHERE id BETWEEN 4999980 AND 14999980
LIMIT 0, 1000100}
3 -> dn3{SELECT *
FROM t_demo_travel_record
WHERE id BETWEEN 4999980 AND 14999980
LIMIT 0, 1000100}
} rrs
02/02 23:41:47.958 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (MultiNodeQueryHandler.java:82) -execute mutinode query select * from t_demo_travel_record where id between 4999980 and 14999980 limit 1000000,100
02/02 23:41:47.958 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (MultiNodeQueryHandler.java:97) -has data merge logic
02/02 23:41:47.961 DEBUG [$_NIOREACTOR-3-RW] (MultiNodeQueryHandler.java:241) -on row end reseponse MySQLConnection [id=19, lastTime=1454427707947, user=root, schema=test, old shema=test, borrowed=true, fromSlaveDB=false, threadId=36, charset=utf8, txIsolation=3, autocommit=true, attachment=dn1{SELECT *
FROM t_demo_travel_record
WHERE id BETWEEN 4999980 AND 14999980
LIMIT 0, 1000100}, respHandler=org.opencloudb.mysql.nio.handler.MultiNodeQueryHandler@24e67429, host=192.168.31.187, port=3307, statusSync=null, writeQueue=0, modifiedSQLExecuted=false]
这里进行数据合并,好在使用了auto-sharding-long模式,如果是sharding-by-mod模式的话,数据是非连续离散在不同数据结点中,那合并起来就更慢了。
在大数据量分片分页查询时,MYCAT 可能会存在效率与内存占用问题。
02/02 23:41:49.392 DEBUG [BusinessExecutor6] (DataMergeService.java:296) -prepare mpp merge result for select * from t_demo_travel_record where id between 4999980 and 14999980 limit 1000000,100
02/02 23:41:49.393 DEBUG [BusinessExecutor6] (MultiNodeQueryHandler.java:324) -last packet id:105
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Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
[冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
js 获取浏览器型号
cuityang
js 浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
C# socks5详解 转
dalan_123
socket C#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sql WEB安全 yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
MongoDB简介[一]
eksliang
mongodb MongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper 安装 分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
jdk与jre的区别(_)
macroli
java jvm jdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境 每天进步一点点 众观千象 git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected] :joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
[一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hive hive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。