Oceanus

本部分概述 Oceanus 架构的功能规划，涵盖其核心功能以及设计理念。 数据接入 支持多种数据源接入，包括但不限于关系型数据库、NoSQL 数据库、消息队列等。 提供灵活的数据接入方式，例如全量同步、增量同步等。 保证数据接入的高效性和稳定性。 数据处理 支持丰富的数据处理算子，例如过滤、转换、聚合等。 支持基于 SQL 或可视化界面进行数据处理。 提供高性能的数据处理引擎，满足大规模数据处理需求。 数据存储 支持多种数据存储格式，例如列式存储、行式存储等。 支持数据分片和副本机制，保证数据高可用和可扩展性。 提供高效的数据压缩和索引机制，优化数据存储空间和查询性能。 数据分析 支持多种数据分析方法，例如统计分析、机器学习等。 提供可视化数据分析工具，方便用户进行数据探索和洞察。 支持数据分析结果的导出和分享。 系统管理 提供友好的用户界面，方便用户进行系统配置和管理。 支持多租户和权限管理，保证数据安全。 提供系统监控和告警机制，及时发现和处理系统问题。 总结 Oceanus 架构提供一个完整的数据平台解决方案，涵盖数据接入、处理、存储、分析和管理等方面，致力于帮助用户构建高效、可靠的数据处理流程。

内部组件接入方法涵盖了核心组件和数据访问对象（DAO），并基于数据源标准进行了优化。

针对用户视觉的-oceanus架构，我们致力于通过创新技术和优化设计，提升其性能和用户体验。

Oceanus架构支持通过MySQL协议访问数据，为用户提供了熟悉的SQL接口。

不需要合并单库单表查询的字段，例如聚集函数group by、order by、limit以及having。

分库分表的策略常见方式包括基于ID段、基于hash和按日期等。在Oceanus架构中，这些策略被广泛应用，通过执行方法返回字段在SQL中的值，确定namenode的下标。

数据库性能优化的要点是什么？将详细解析拆分原理及其实施。

修改 Core 依赖版本: com.bj58.spat com.bj58.spat.core 版本 2.0.3-SNAPSHOT。