Spring提供了JdbcTemplate模板类来操作数据库,JdbcTemplate是对原生JDBC进行了全面的封装,统一处理了数据库连接的获取与释放等操作,使用起来比较方便。本节分析JdbcTemplate的源码。
很多人知道Mybatis,知道Jpa,但对2019年新诞生的一门技术知之甚少。那就是:spring-data-jdbc。这个标题起的很普通,但是内容绝对是最新的。
聚合是一组始终需要保持一致的业务对象。因此,我们作为一个整体保存和更新聚合,以确保业务逻辑的一致性。聚合是 DDD 中最为重要的概念,即使你不使用 DDD 编写代码也需要理解这一重要的概念 —— 部分对象的生命周期可以看做一个整体,从而简化编程。一般来说,我们需要对聚合内的对象使用 ACID 特性的事务。最简单的例子就是订单和订单项目,订单项目更新必须伴随订单的更新,否则就会有总价不一致之类的问题。订单项目需要跟随订单的生命周期,我们把订单叫做聚合根,它就像一个导航员一样
引用自博客:http://jiwenke-spring.blogspot.com/
目标:我们想让异常结果也显示为统一的返回结果对象,并且统一处理系统的异常信息,那么需要进行统一异常处理。
SQLException.getErrorCode:返回数据库特定的错误码,由数据库厂商制定,不同厂商错误码不同。如重复主键错误码在 MySQL 中是 1062,而在 Oracle 中却是 1。
H2是一个使用Java实现的内存内存数据库,支持标准的SQL语法,支持大部分的MySQL语法和函数,很适合依赖关系型数据库(比如MySQL, SQL Server, Oracle等)的单元测试。(本文Spring + MySQL作为项目框架)
原标题:Spring认证|Spring Data JDBC参考文档(内容来源:Spring中国教育管理中心)
原标题:Spring认证|Spring Data JDBC参考文档三 (内容来源:Spring中国教育管理中心)
目前线上有一套环境是10gR2的,采用了一主两备的架构。在其中一个备库上每天凌晨会开放一个窗口运行一些批量的查询,目前使用dg broker会在指定的时间把备库置为read-only,查询完毕之后修改为online状态。 但是近几天开发的同事突然找到我说,最近几天开始批量查询会频频报错,希望我帮忙查看一下。 语句运行报错,听起来原因应该很简单吧,最大的可能就是备库没有打开,或者是ddl,dml语句之类的。但是看到错误日志,让我着实有些奇怪。 错误日志如下,可以看到是一条查询语句。 [2016.03.06 0
开始我们今天的对Spring的【模块阅读】,来看看Data Access的JDBC模块是怎么设计的。
通常在dao层将所有异常转嫁到Spring的RuntimeException体系(org.springframework.dao.DataAccessException)中来。 如:
项目开发的时候遇到一个错误: org.springframework.jdbc.BadSqlGrammarException: ### Error querying database. Cause: java.sql.SQLException: ORA-06550: 第 8 行, 第 4 列: PLS-00103: 出现符号 ";"在需要下列之一时: . ( ) , * @ % & = - + < / > at in is mod remainder not rem => <> or
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎,只是一个类库(即只有一个 jar 文件),可以直接嵌入到应用项目中,不受平台的限制
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SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言,用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。
在一些快速项目项目中,会使用H2作为数据库 引入jar包 使用mybatis作为ORM pom.xml <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.1.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.h2database<
Druid是阿里巴巴的一个开源项目,号称为监控而生的数据库连接池,在功能、性能、扩展性方面都超过其他,例如 DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss、DataSource 等连接池,而且Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,通过了极为严格的考验,这才收获了大家的青睐!
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在数据处理和分析过程中,可能会涉及到数据的聚合操作(可理解为统计汇总),如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题,将会显得非常简便,如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢?
invalidate metadata全量刷新,性能消耗较⼤,主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
Hsqldb是一个开放源代码的JAVA数据库,其具有标准的SQL语法和JAVA接口,它可以自由使用和分发,非常简洁和快速的。
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
日前,中国PostgreSQL数据库生态大会在北京顺利召开,会上公布了2022年度PostgreSQL中国技术评选获奖名单,凭借对PostgreSQL中国生态的重大推动与贡献,腾讯云TDSQL斩获“最佳数据库产品”奖。 腾讯云TDSQL同时具备HTAP、分布式和Oracle兼容能力,可以帮助政企以极低改造成本从Oracle平滑迁移到TDSQL,在证券、基金、保险、银行等高要求的应用场景均有大量成功案例。主论坛上,腾讯云数据库专家邹立贤受邀进行了《腾讯云TDSQL助力政企实现数据库国产化》的主题分享,主要包
原标题:Spring认证|Spring Data JDBC-如何使用自定义ID生成
导读:业务系统或者日志系统产生了大量的原始数据,我们根据业务场景需求将数据保存到不同的存储中。然而,数据只有通过整合、加工、计算,才能提取出其潜在的信息,让数据变为资产,从而实现数据的价值。Moonbox就是这样一款计算服务平台,在敏捷大数据(Agile BigData)理论的指导下,围绕“计算服务化”和“数据虚拟化”两个核心概念进行设计,支持多种数据源混合计算。Moonbox的设计理念是怎样的?又有什么功能特点呢?本文带您初步走进Moonbox~
上一篇我们讲述了springboot和各种常见的数据库连接池融合,此篇将讲述 一下springboot与各种常见的持久层框架融合。
SQL注入即是指web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断或过滤不严,攻击者可以在web应用程序中事先定义好的查询语句的结尾上添加额外的SQL语句,在管理员不知情的情况下实现非法操作,以此来实现欺骗数据库服务器执行非授权的任意查询,从而进一步得到相应的数据信息。
数据库查询时,出现如下错误: Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4MySQLSyntaxErrorException: In aggregated query without GROUP BY, expression #1 of SELECT list contains nonaggregated column 'credit_server.credit.id'; this is incompatible with sql_mode=only_full_gro
之前的博客文章中,我、描述了如何设置和使用 Spring Data JDBC。我还描述了使 Spring Data
Elasticsearch SQL允许执行类SQL的查询,可以使用REST接口、命令行或者是JDBC,都可以使用SQL来进行数据的检索和数据的聚合。
2.1 设置quartz /pentaho-server/pentaho-solutions/system/quartz/quartz.properties
JdbcTemplate是Spring提供的一个JDBC模板类,是对JDBC的封装,简化JDBC代码。 可以让Spring集成其他的ORM框架:Mybatis、Hibernate等
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快10到100倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具,
Apache Hive™数据仓库软件有助于读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集并使用SQL语法进行查询
Vertx是一个高效的异步框架,支持Java、Scala、JavaScript、Kotlin等多种语言。在非性能调优的场景下,TPS可以高达2-3万,同时,支持多种数据源也提供了异步支持。
它包含了构成典型数据库管理系统的许多部分,但是省略了一些关键性的功能:数据存储、处理数据的算法和一个用于存储元数据的元数据库。
Solr发展飞快,现在最新的版本已经6.1.0了,下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点: (1)并行SQL特性支持,编译成Streaming 表达式,可以在solrcloud集群中,并行执行 (2)SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表,现在不仅仅可以支持强大的全文检索,还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 (3)在SQL的where语句中,全面支持强大的Lucene/Solr语法 (4)一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作,通过使用St
Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。
Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
在一开始,会介绍一下原生JDBC的使用,此时不会涉及到spring的使用,但是我们还是利用yml文件来存放数据源配置信息,因此我们需要一个yaml读取的工具类
在JDBC连接的url中加入useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8,可解决SQL语句中出现中文字符的问题。例如:jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8。
最近遇到一个巨坑的bug,mybatis打印出来sql日志显示数据入库成功,但是数据库查询却怎么也查询不到数据,debug日志打了一堆,硬是没发现任何问题。
测试环境、线上环境日志陆续出现此类问题,本地环境并没有出现此类异常,而且服务器中也不是持续报错,而是时而报错,时而正常,报错如下:
大家好,欢迎阅读我们的文章。今天,我们将讨论一个常见的Java异常——java.sql.SQLSyntaxErrorException,并深入探讨其中一个具体的错误信息:Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause。
点击蓝字 关注我们更多咨询 天穹SuperSQL是腾讯自研、基于统一SQL语言模型、面向机器学习智能调优、提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上,业务方可以消费完整的数据生命周期(采集-存储-计算-分析-洞察),还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 目前,SuperSQL已经迈入智能计算时代,SuperSQL能够基于规则匹配(RBO)与代价估算(CBO),利用不同算法智能地为不同用户SQL挑选最合适的执行引擎,极大地优化S
获取多个数据源我们肯定需要在yaml或者properties中进行配置。所以首先需要获取到配置信息; 定义配置文件中的库和表:
是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块,用于处理结构化数据,开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析, 底层基于RDD进行操作,是一种特殊的RDD,DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合,可以使用SQL或者DataFrame API在Spark中进行结构化数据查询 2. 提供了统一的数据访问接口,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,Json及JDBC 3. 可以在现有的Hive上运行SQL或HiveQL进行查询, 完全兼容HiveQL,原来对Hive的SQL操作可以迁移到Spark上 4. 可以为商业智能工具提供JDBC或ODBC连接 SparkSql 与RDD 的区别 RDD就是SparkCore,对于一般开发人员来说,基于RDD的Spark数据分析 并不友好,SparkCore提供了大量的RDD接口进行操作,开发人员需要记忆大量的API接口,而且操作效率不一定最优化。 SparkSQl体层也是调用RDD进行操作,只不过对底层调用的RDD进行了封装,为DataFrameRDD。SparkSQL 执行语句类似SQL语法,对于数据SQL语句的开发人员来说,容易上手,开发效率高。并且基于DataFrameRDD的RDD对底层RDD进行了优化,执行效率更高。 SparkSql 与Hive的区别 SparkSQL底层是基于Spark,调用RDD进行数据处理,Hive底层是基于Hdfs的Yarn进行任务调度,调用MapReduce 进行数据处理。SparkSQl扮演的角色和Hive是一样的,只不过一个是基于Spark,一个基于Hdfs,一个底层调用RDD,一个底层调用MapReduce进行数据处理。所以说SparkSQL就是修改了Hive的底层调用逻辑,把原来的MapReduce引擎修改为RDD引擎,完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势 1. 基于RDD,对基础RDD进行了封装,提供了更加高效的DataFrameRDD,运行效率更加高效 2. 基于HiveSQL,提供了类似SQL的语法操作,方便数据SQL语法的开发人员进行Spark数据开发。 3. 提供了同意的数据访问接口,包括JDBC,Hive,Json等 4. 对BI提供了JDBC和ODBC的连接。 SparkSql 重要概念 1. SQL:SQL语句,提供了SQL语法,可以像操作本地数据库一样对基于Spark的大数据进行数据分析 2. DataFrame:数据集,对RDD的底层进了封装,可过DataFrame可以直接进行数据分析 3. Schema:模式,对于存在于Hdfs的文本数据,需要定义模式,简单来说就是需要指定表头定义,包括字段名称,类型等信息,类似于数据库中的表定义,只有定义了Schema模式,才能对DataFrame数据进行SQL分析。 4. SparkSQL版本:目前SparkSQL版本有1.x 和 2.x , 2.x版本开发中对 数据操作与1.x 有差别,不过2.x 对 1.x 是兼容的。 5. SparkContext:SparkContext 是1.x 中 SparkSQL的创建形式,需要指定SparkConf 配置文件等信息 6. SparkSession:SparkSession是2.x 中的 SparkSQL的创建形式,支持直接进行数据设置。 SparkSql 代码编写 基于1.x 的SparkSQL 创建执行 1. 创建SparkConf及SparkContext 2. 创建RDD 3. 转换RDD字段 4. 创建SparkSchema 5. 结合RDD字段和Schema,生成DataFrameRDD 6. 执行SparkSQL语句 7. 提交SparkSession 会话(因为前面接口都为Transformation 类型) 基于2.x 的SparkSQL创建执行 1. 创建SparkSession 2. 创建RDD 3. 转换RDD字段 4. 定义SparkSchema 5. 指定Schema。此时RDD已经为DataFrameRDD 6. 执行SparkSQL语法 7. 提交会话,查看结构 以上是对SparkSQL的一个整体介绍,后面会对Spar
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