Druid

工作中git是一项必不可少的技能，在项目的开发进程中起着至关重要的作用 下面介绍一些git在工作中的一些使用实践、常用流程、常用命令，供大家参考！ 一：前言 Git的定义是： 分布式版本控制系统 ，用于项目开发中的版本控制。 从本质上来讲 Git 是一个 内容寻址（content-addressable）文件系统 ，并在此之上提供了一个版本控制系统的用户界面。 Git 的核心部分是一个简单的 键值对数据库 （key-value data store）。你可以向该数据库插入任意类型的内容，它会返回一个键值，通过该键值可以在任意时刻再次检索（retrieve）该内容。 git管理的项目工作目录下的每一个文件都不外乎这两种状态：已跟踪或未跟踪。 已跟踪的文件 是指那些被纳入了版本控制的文件，在上一次快照中有它们的记录，在工作一段时间后，它们的状态可能处于未修改，已修改或已放入暂存区。 工作目录中除已跟踪文件以外的所有其它文件都属于 未跟踪文件 ，它们既不存在于上次快照的记录中，也没有放入暂存区。 初次克隆某个仓库的时候，工作目录中的所有文件都属于已跟踪文件，并处于未修改状态。 Git 保存的不是文件的变化或者差异，而是一系列不同时刻的文件快照。 在进行提交操作时，Git 会保存一个 提交对象 （commit object）。该提交对象会包含一个指向暂存内容快照的指针。但不仅仅是这样

我们知道将数据库输出到不同的地方需要使用不同的appender表示，那下面了解一下输出到数据库的DBAppender。 1.DBAppender 由于DBAppender会把记录写到数据库中，因此我们必须知道数据库的表结构。这个结构是固定的，但是可以通过继承DBAppenderBase类来实现修改表的结构，详细做法参考 https://blog.csdn.net/qq_20914913/article/details/92830914#%E4%B8%80%E3%80%81%E5%8E%9F%E5%A7%8Blogback%20%C2%A0MySQL%E9%85%8D%E7%BD%AE 1.根据官方文档创建数据库 DBAppender会把记录事件写入数据库的三张表（logging_event、logging_event_property、logging_event_exception），并且这三张表的结构是固定的。创建这三张表的脚本如下： BEGIN ; DROP TABLE IF EXISTS logging_event_property; DROP TABLE IF EXISTS logging_event_exception; DROP TABLE IF EXISTS logging_event; COMMIT ; BEGIN ; CREATE TABLE logging

SparkStreaming-流处理-规则动态更新-解决方案 image2017-10-27_11-10-53.png (1067×738) elasticsearch-head Elasticsearch-sql client spark streaming reload_百度搜索 基于spark streaming的网管系统告警过滤算法的设计与实现 - 其它论文 - 道客巴巴 scala - Spark Streaming into HBase with filtering logic - Stack Overflow Building Lambda Architecture with Spark Streaming – Cloudera Engineering Blog Druid 实时数据分析存储系统 驱动海量大数据实时多维分析，优酷为什么会选择Druid？ - 大数据技术参考_大数据技术文献_大数据趋势分析 Druid（准）实时分析统计数据库——列存储+高效压缩 - bonelee - 博客园 presto、druid、sparkSQL、kylin的对比分析，如性能、架构等，有什么异同？ - 知乎 Druid对比Elasticsearch - lpthread - 博客园 streaming 规则更新_百度搜索 第三部分：日志和实时流处理

SpringDataJPA 是 Spring Data 的一个子项目，通过提供基于 JPA 的 Repository 极大的减少了 JPA 作为数据访问方案的代码量，你仅仅需要编写一个接口集成下 SpringDataJPA 内部定义的接口即可完成简单的 CRUD 操作，理论的东西不做多解释，下面我们开始讲解SpringBoot 构建项目 我们使用IntelliJ IDEA工具构建一个SpringBoot项目，预先导入Web、MySQL、JPA依赖，我们简单使用一个RestController来实现JPA的配置，之前也有讲解JPA的简单使用，今天详细的讲解下具体的细节性的内容，项目结构如下图1所示： 图1 使用Druid数据源 我们使用之前章节的配置，加入Druid数据源配置到我们的项目中，复制 第四章：使用Druid作为SpringBoot项目数据源（添加监控） 项目中的application.yml配置文件到我们项目resources下，并且修改pom.xml添加Druid数据源依赖，如下图2所示： 图2 application.yml配置文件内容如下图3所示（具体代码请到码云下载地址： git.oschina.net/jnyqy/lessons ）： 图3 使用JpaRepository 我们在配置使用JpaRepository之前需要对应我们的测试表添加实体映射

大家可以关注一下我的博客 我的博客所有随笔都是我从基础开始学习java的所有知识点 1. Jdbc 概述 问题：实际开发中，不可能用工具或者命令行操作数据库，数据库表中的数据最终要使用 Java 程序来操作 , 那么 Java 中如何操作数据库中的数据呢？ 答 ： 在 Java 语言中，有一个专门连接数据库的规范（ JDBC ），专门负责连接数据库进行数据操作的规范 JDBC 只是 SUN 编写的一堆接口（规范的体现）， SUN 公司自己并没有实现 问题 ： 为什么 SUN 只定义一个 JDBC 规范，而不实现呢？ 答 ： 因为市面上的数据库很多，每个数据库内部接口不会向外暴露，而且即便是暴露让 SUN 去实现，市面上很多数据库全部要 SUN 来实现不现实 实际中哪个数据库需要支持 JAVA 语言，就需要自己实现 Java 的 JDBC 规范，因为实现了 JDBC 很多接口，那么就会有很多实现类，而很多实现类在 java 中会使用一个专门的包封装起来，叫做 jar 包 （在 JDBC 中叫做驱动包），各大数据库产商实现 JDBC 规范以后都会把他们 jar 包放在官网上以供开发者下载使用 JDBC： (Java DataBase Connectivity): 是一种用于执行 SQL 语句的 Java API ，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用 Java

1.代码生成器： [正反双向](单表、主表、明细表、树形表，快速开发利器) freemaker模版技术 ,0个代码不用写,生成完整的一个模块,带页面、建表sql脚本、处理类、service等完整模块 2.多数据源： （支持同时连接无数个数据库，可以不同的模块连接不同数的据库）支持N个数据源 3. 阿里数据库连接池 druid ,安全权限框架 shiro（ 菜单权限和按钮权限 ） , 缓存框架 ehcache 4. 代码编辑器， 在线模版编辑，仿开发工具编辑器 5.调用摄像头拍照 自定义裁剪编辑头像，头像图片色度调节 6.websocket 及时站内信并声音提醒、实时在线管理、websocket及时刷新页面（完胜ajax技术） 7.redis存储分布式缓存 自windows redis 绿色版，方便开发者本地开发测试 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 服务介绍 （ 各个服务单独运行，高可用、低耦合 ） 一：springcloud服务 ---------------------------------------------------------------------------------

分库分表理解　 　　分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发，通常策略有两种：垂直分库，水平拆分 　　垂直拆分：是根据业务将一个库拆分为多个库，将一个表拆分为多个表，例如：将不常用的字段和经常访问的字段分开存放，在实际开发由于跟业务关系紧密，所以一般采用水平拆分。 　　水平拆分：则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库，来进行维护，与垂直拆分不同，水平拆分是按照一定的规则进行拆分，将不同的数据拆分至不同的物理库。 　　关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降。在面对互联网海量数据情况时，所有数据都存于一张表，显然会轻易超过数据库表可承受的数据量阀值。这个单表可承受的数据量阀值，需根据数据库和并发量的差异，通过实际测试获得。 　　单纯的分表虽然可以解决数据量过大导致检索变慢的问题，但无法解决过多并发请求访问同一个库，导致数据库响应变慢的问题。所以通常水平拆分都至少要采用分库的方式，用于一并解决大数据量和高并发的问题。这也是部分开源的分片数据库中间件只支持分库的原因 　　但分表也有不可替代的适用场景。最常见的分表需求是事务问题。同在一个库则不需考虑分布式事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。目前强一致性的分布式事务由于性能问题，导致使用起来并不一定比不分库分表快。目前采用最终一致性的柔性事务居多。分表的另一个存在的理由是

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、PostgreSQL简介 1、和MySQL的比较 PostgreSQL是一个功能强大的且开源关系型数据库系统，在网上PostgreSQL和MySQL一直有大量的对比分析。大多从性能，开源协议，SQL标准，开发难度等去比较，只要有比较就会有差距和差异，看看就好。 絮叨一句 ：编程世界里的对比是一直存在的，但是无论对比结果如何，当业务需要的时候，该用还是要用。MySQL和PostgreSQL对比很少占上风，但是MySQL在国内的使用依旧广泛。 2、PostgreSQL特性 多副本同步复制，满足金融级可靠性要求； 支持丰富的数据类型，除了常见基础的，还包括文本，图像，声音，视频，JSON等； 自带全文搜索功能，可以简化搜索功能实现流程； 高效处理图结构, 轻松实现"朋友的朋友的朋友"关系类型； 地理信息处理扩展，支持地图寻路相关业务； 二、开发环境整合 1、基础依赖 导入依赖包，版本会自动加载。本案例加载的是42.2.6版本号。 <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> </dependency> 2、核心配置文件 这里使用Druid连接池管理。 spring: datasource: type:

项目简介 项目来源于： https://gitee.com/haoshunyu/travel 本系统是基于 Maven+JSP+Servlet+JdbcTemplate+Redis+Mysql 实现的旅游网站，是黑马培训时的实战项目。使用的技术偏多，但是网站内容很简单，容易理解。 难度等级：困难 技术栈 编辑器 IntelliJ IDEA 2019.1.1 (Ultimate Edition) 前端技术 基础：html+css+JavaScript 框架： Bootstrap + JQuery 后端技术 JSP+Servlet 数据库连接池：Druid JDBC工具：JdbcTemplate 数据库：mysql 5.7.27（个人测试使用） 缓存：redis 3.2.1（个人测试使用） jdk版本：1.8.0_181（个人测试使用） tomcat版本： tomcat 8.5.34（个人测试使用） 本地运行 若有疑惑可查看 视频版本 。 1.下载zip直接解压或安装git后执行克隆命令 git clone https://gitee.com/haoshunyu/travel.git 2.使用idea打开项目，配置maven、jdk即可。 3.打开Navicat For Mysql，创建 travel 数据库，并运行 travel/src/main/resources/travel

本文是 Spring Boot 整合数据持久化方案的最后一篇，主要和大伙来聊聊 Spring Boot 整合 Jpa 多数据源问题。在 Spring Boot 整合JbdcTemplate 多数据源、Spring Boot 整合 MyBatis 多数据源以及 Spring Boot 整合 Jpa 多数据源这三个知识点中，整合 Jpa 多数据源算是最复杂的一种，也是很多人在配置时最容易出错的一种。本文大伙就跟着松哥的教程，一步一步整合 Jpa 多数据源。 工程创建 首先是创建一个 Spring Boot 工程，创建时添加基本的 Web、Jpa 以及 MySQL 依赖，如下： 创建完成后，添加 Druid 依赖，这里和前文的要求一样，要使用专为 Spring Boot 打造的 Druid，大伙可能发现了，如果整合多数据源一定要使用这个依赖，因为这个依赖中才有 DruidDataSourceBuilder，最后还要记得锁定数据库依赖的版本，因为可能大部分人用的还是 5.x 的 MySQL 而不是 8.x。完整依赖如下： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <dependency