Druid

DruidDataSource配置兼容DBCP，但个别配置的语意有所区别。 配置 缺省值 说明 name 配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。如果没有配置，将会生成一个名字，格式是："DataSource-" + System.identityHashCode(this). 另外配置此属性至少在1.0.5版本中是不起作用的，强行设置name会出错。 详情-点此处 。 url 连接数据库的url，不同数据库不一样。例如： mysql : jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2 oracle : jdbc:oracle:thin:@10.20.149.85:1521:ocnauto username 连接数据库的用户名 password 连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中，可以使用ConfigFilter。 详细看这里 driverClassName 根据url自动识别 这一项可配可不配，如果不配置druid会根据url自动识别dbType，然后选择相应的driverClassName initialSize 0 初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时 初始bean时配置init方法 maxActive 8 最大连接池数量

一、pom.xml引入配置包 <!--多数据源配置--> <dependency> <groupId> com.baomidou </groupId> <artifactId> dynamic-datasource-spring-boot-starter </artifactId> <version> 2.2.3 </version> </dependency> 二、yml增加配置 spring : application : name : kzj-erp-bls datasource : # 使用druid数据源 druid : stat-view-servlet : loginUsername : admin loginPassword : 123456 dynamic : datasource : master : url : jdbc:sqlserver://192.168.60.2:1466;DatabaseName=master driver-class-name : com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver username : sa password : 123456 druid : #以下均为默认值 initial-size : 3 max-active : 8 min-idle : 2 max-wait : -1

一、工具说明 开发工具：idea2019 jdk版本：1.8 数据库： Mysql5.0+ 二、项目说明 基于springboot2.0，整合druid， jpa ， thymeleaf，layui，mybatis，maven，springsecurity框架实现登入登出的管理系统。 三、项目搭建 1、快速搭建maven项目 （1）点击左侧Maven，选择Jdk1.8，选中 Create from archetype，点击next。 （2）填写项目信息，点击next （3）选择项目位置，点击finish。 （4）项目结构图如下： 2、引入相关依赖 <!-- springboot 2.0.9 --> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.0.9.RELEASE</version> </parent> <dependencies> <!--springboot -web 组件，整合 springmvc,spring --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot

作者：黄良辉 本文讲述 Flink 在 Shopee 新加坡数据组（Shopee Singapore Data Team）的应用实践，主要内容包括： 实时数仓建设背景 Flink 在实时数据数仓建设中结合 Druid、Hive 的应用场景 实时任务监控 Streaming SQL 平台化 Streaming Job 管理 未来规划优化方向 建设背景 Shopee 是东南亚与台湾领航电商平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、台湾、印度尼西亚、泰国及越南七大市场，同时在中国深圳、上海和香港设立跨境业务办公室。 Shopee在2020年第一季的总订单量高达4.298亿，同比增长111.2%。 根据App Annie， Shopee在 2020年第一季强势跻身全球购物类 App下载量前三名。 同时斩获东南亚及台湾市场购物类 App 年度总下载量、平均月活数、安卓使 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4266664/blog/4315005

------------------------------------------------- 题库管理 22 . 图片库：创建文件目录，维护图片，供题库选择调用 23 . 单选题：维护单选试题，试题题目，选项，答案，类型，级别，状态，解析 24 . 多选题：维护多选试题，试题题目，选项，答案，类型，级别，状态，解析 25 . 判断题：维护判断试题，试题题目，答案，类型，级别，状态，解析 26 . 填空题：维护填空试题，试题题目，答案，类型，级别，状态，解析 27 . 问答题：维护问答试题，试题题目，答案，类型，级别，状态，解析 28 . 复合题：维护复合试题，富文本编辑器，试题题目，答案，类型，级别，状态，解析 ------------------------------------------------- 试卷 管理 29 . 组建试卷：创建试卷，题目、类型、总分、及格分数、时长、出成绩方式、重复考试、公布答案、考试对象等 试卷题型：试卷明细，给试卷添加题型，分值，随机或者手动从题库选择试题，预览试题，自动合计试卷总分 30 . 试卷列表：维护试卷，预览试卷，操作发放试卷 ------------------------------------------------- 考试 管理 31 . 正在考试：查看正在考试的试卷信息，预览试卷内容，查看考生成绩，结束考试操作 32

Netflix(Nasdaq NFLX)，也就是网飞公司，成立于1997年，是一家在线影片[租赁]提供商，主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年，该公司可提供多达10万部DVD电影，并有1千万的订户。2007年2月25日，Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。 Netflix已经连续五次被评为顾客最满意的网站。可以通过PC、TV及iPad、iPhone收看电影、电视节目，可通过[Wii]，[Xbox360]，[PS3]等设备连接TV。Netflix是全球领先的经营在线业务公司。它成功地把传统的影像租赁业务和现代化的市场营销手段、先进的IT网络技术结合起来，从而开创了在线影像租赁的新局面。Netflix通过整合其自身的营销手段和最近的IT网络技术，成功地改变了消费习惯和打造了自己的品牌优势。 Netflix在2011年开始探索自制内容的举动并不被看好。直到2013年，其首部自制剧《纸牌屋》取得爆红后，舆论冲击及股票下滑的趋势才得以扭转。这也让Netflix成功打响了平台自制内容的第一炮。 2019 年 7 月 4 日，网飞的原创剧《怪奇物语》第三季开播，一如往常地一口气放出 12 集，再次掀起话题热潮。取得这样的成功，网飞自然是高兴不已。7 月 8 日，这家通常并不爱自夸成绩的公司表示，有近

问题： Caused by: com.alibaba.druid.sql.parser.ParserException: syntax error, error in :'like "%"?"%" 解决 1.使用 (CONCAT('%',#{字段}), '%') name like CONCAT('%',#{name}, '%') 2.使用 '%${字段}%' name like '%${name}%' 推荐第一种,可以防止sql注入 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/manlu/blog/4307861

Log-Structured Merge-Tree，简称 LSM。 以 Mysql、postgresql 为代表的传统 RDBMS 都是基于 b-tree 的 page-orented 存储引擎。现代计算机的最大处理瓶颈在磁盘的读写上，数据存储无法绕开磁盘的读写，纯内存型数据库除外，但由于内存存储的不稳定性，我们一般只将内存型的存储作为缓存系统。 为提升数据库系统的写性能，我们发现磁盘的 顺序写性能远远大于随机写性能 ，甚至性能高于内存的随机写。所以在很多偏向写性能的数据库系统中，以牺牲一部分读性能和增大写放大的情况下引入了 LSM 数据结构。 设计一个数据库引擎 我们从头开始设计一个数据库引擎。数据模型很简单，我们选最简单的 Key-Value 结构，一条数据只有一个 Key 和一个 Value。操作只有 get 和 put，如下： get(key); put(key, value); 从最简单的开始，每个数据库一个 data.db 文件，我们像写日志一样，将每条记录 append 到文件结尾。 key1,value1 key2,value2 key3,value3 key10,value10 key8,value8 这样我们已经完成了 80%了，然后需要完成读功能。如上数据文件，若需要查询 key2 数据，我们只能从文件开头开始遍历，当直到读取到 key2 数据： for

我是阿福，公众号「阿福聊编程」作者， 一个在后端技术路上摸盘滚打的程序员 ，在进阶的路上，共勉！文章已收录在 JavaSharing 中，包含Java技术文章，面试指南，资源分享。 思路分析 MyBatis的PageHelper插件（后台） 作用 以完全非侵入的方式在原有查询基础上附加分页效果。从SQL层面来说，在SQL语句后面附加LIMIT子句。从Java代码来说，把原来返回的List类型封装为Page类型。 依赖信息 <!-- MyBatis分页插件 --> <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper</artifactId> <version>4.0.0</version> </dependency> 配置方式 那么如何让插件起作用呢？就需要在SqlSessionFactoryBean中配置MyBatis插件 <!--配置SqlSessionFactoryBean--> <bean id="sqlSessionFactoryBean" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"> <!--装配数据源--> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property

自己动手写SQL执行引擎 前言 在阅读了大量关于数据库的资料后，笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。 整体结构 既然造轮子，那当然得从前端的网络协议交互到后端的文件存储全部给撸一遍。下面是Freedom实现的整体结构，里面包含了实现的大致模块: 最终存储结构当然是使用经典的B+树结构。当然在B+树和文件系统block块之间的转换则通过Buffer(Page) Manager来进行。当然了，为了完成事务，还必须要用WAL协议，其通过Log Manager来操作。 Freedom采用的是索引组织表，通过DruidSQL Parse来将sql翻译为对应的索引操作符进而进行对应的语义操作。 MySQL Protocol结构 client/server之间的交互采用的是MySQL协议，这样很容易就可以和mysql client以及jdbc进行交互了。 query packet mysql通过3byte的定长包头去进行分包，进而解决tcp流的读取问题。再通过一个sequenceId来再应用层判断packet是否连续。 result set packet mysql协议部分最复杂的内容是其对于result set的读取，在NIO的方式下加重了复杂性。