SymmetricDS文档翻译--【Chapter 3. 详细配置（Configuration）[section A]】

Chapter 3. Configuration

3.1. Groups

Groups 定义在NODE_GROUP表中。下面的SQL语句将分别为分销商店例子中的“corp”和“store”创建一个节点组。

insertinto SYM_NODE_GROUP
(node_group_id, description)
values ('store', 'A retail storenode');

insert into SYM_NODE_GROUP
(node_group_id, description)
values ('corp', 'A corporate node');

insertinto SYM_NODE_GROUP
(node_group_id, description)
values ('store', 'A retail storenode');

insert into SYM_NODE_GROUP
(node_group_id, description)
values ('corp', 'A corporate node');

3.2. Group Links

Group links定义在 NODE_GROUP_LINK表中。Links定义了一个组中节点如何联系其他组中的节点。下面是通信的机制。

Push（P）

表明数据源节点将通过HTTP PUT请求初始化通信。

Wait for Pull（W）

表明数据源节点将等待目标节点通过HTTP GET请求联系数据源节点拉取数据。

Route-Only（R）

Route-Only表明数据传送将不会通过SymmetricDS。这个类型在使用XML发布Router或者一个审计表改变Router的时候可能会非常有用。

如果配置数据在link上被同步，Link也可以定义。例如，你可能不想让远程节点能够改变配置，印象网络中的其他节点。在这种情况下，你可以在对应的Link上设置sync_config_enabled的值为0。

一个Link可以使用同一个节点组同时作为源和目标。这样的配置将允许一个节点组与该节点组中的其他节点数据同步。

下面的SQL语句将“corp”和“store”节点组连接。“store”节点将推送它们的数据变化到“corp”节点，“corp”节点将等待“store”节点拉取该节点上的数据变化。

insert into SYM_NODE_GROUP_LINK
(source_node_group, target_node_group, data_event_action)
values ('store', 'corp', 'P');

insert into SYM_NODE_GROUP_LINK
(source_node_group, target_node_group, data_event_action)
values ('corp', 'store', 'W');

3.3. Channels

通过将数据分类到不同的Channel和不同的TRIGGER管理，用户可以获得更多数据流的控制和更多的可见性。此外，SymmetricDS也允许同步操作会被开启，挂起或者被channel重新调度。同步的频率和数据被同步的顺序也是在channel层被控制的。

下面的SQL语句为一个分销商店创建了的几个channel。一个“Item”channel处理商品和商品价格的信息的数据，“sale_transaction” Channel处理交易信息的数据。

insert into SYM_CHANNEL (channel_id, rocessing_order, max_batch_size, max_batch_to_send,
extract_period_millis, batch_algorithm, enabled, description)
values ('item', 10, 1000, 10, 0, 'default', 1, 'Item and pricing data');

insert into SYM_CHANNEL (channel_id, processing_order, max_batch_size,
max_batch_to_send, extract_period_millis, batch_algorithm, enabled, description)
values ('sale_transaction', 1, 1000, 10, 60000,
'transactional', 1, 'retail sale transactions from register');

Batch过程是Channel给将要被传输的数据分组，然后一起提交到客户端（其他的节点）。有三种不同的开箱即食（哈哈）的batch算法，可以在定义channel时通过指定batch_algorithm列的值指定想用的batch算法。

Default

在一个事务中所有的数据变化确保被batch到一起。多个事务将会被batch到一起，然后一起提交，直到没有更多的要发送的数据或者batch的大小达到设定的max_batch_size值。

Transactional

Batch将直接映射到数据库事务。如果有多个小的数据库事务，将会有很多的batch。此算法中，设定的max_batch_size的值不起任何作用。

Nontraditional

多个事务将会被batch到一起，然后一起提交，直到没有更多要发送的数据或者batch的大小达到max_batch_size设定的值。Batch将会在max_batch_size大小处被截断，不管是不是在事务的中间。

 

如果一个channel只包含了需要单向同步的数据库表，而且数据被路由到目标组的所有的节点，Channel上的batch将会被优化，以在所有的目的节点间共享提交的batch。在数据需要被路由到成千上万个节点时，这是一个非常重要的特性。当这个节点被检测的时候，你将会看到OUTGOING_BATCH表中的Batch的common_flag被设置为1。

Channel有几个与大小相关的属性。包括：

max_batch_size

指定此channel中的一个batch中可以处理的数据变化事件的最大值。

Max_batch_to_send

指定在两个节点的一次同步中要被发送给一个给定的channel的batch的最大值。一次同步就是一次推送数据或者一次拉取数据。例如，如果有12的batch已经准备好了要被发送给一个channel，max_batch_to_send等于10，然后只有这12个中的前10个被发送，即使这12个已经都被准备好了。

Max_data_to_route

指定一个channel一次route的数据行数的最大值。

 

根据你的同步需求，你可以分别指定在一个channel正在route数据的时候，是否读取和传输旧的数据（数据变化发生之前的数据），新的数据（数据变化发生之后的数据）和主键数据（就是主键）。这分别被channel表的use_old_data_to_route列，use_row_data_to_route列和use_pk_data_to_route列设置。默认情况下，它们都是1（true）。

如果一个channel上的数据包含Lob类型的数据，你可以设置channel表的contains_big_lob列为1（true），这会给SymmetricDS一个暗示，这个channel中包含Lob类型的数据。如果SymmetricDS知道DATA表中将不会包含大对象，SymmetricDS就可以利用一些数据库提供的特性们，所以，如果表中真有大对象，最好是配置上，让SymmetricDS知道。不同数据库对于一个大对象的大小的定义是不同的。