这篇文章是我之前写的博文 数据库方面的面试技巧,如何从建表方面展示自己能力 和 面试技巧,如何通过索引说数据库优化能力,内容来自Java web轻量级开发面试教程是一个系列的,通过面试官的视角和大家分享在数据库方面的面试经验,这些内容都来摘自 java web轻量级开发面试教程。 之前的两篇文章点击量都还行,也感谢管理员放入首页,这鼓舞到了我,也让我更有信心和大家分享我的经验。 我们知道,最终我们是要通过jdbc来连接并访问数据库的,也就是说,最近面试官一定会通
今天我们来借助若依来快速的搭建一个springboot+vue3的前后端分离的的Java管理后台,后台网页使用vue3和 Element Plus来快速搭建。
ObjectiveSQL 是一个Java ORM 框架,它不仅是Active Record 模式在Java 中的应用,同时还针对复杂SQL 编程提供近乎完美的解决方案,使得Java 代码与SQL 语句有机的结合,改变了传统SQL 的编程模型(以字符串拼接为主的编程模型)。
JDBC全称为:Java DataBase Connectivity(java数据库连接),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语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序,同时,JDBC也是个商标名。
目前flink的sql客户端提供了一种交互式的sql查询服务,用户可以使用sql客户端执行一些sql的批任务或者流任务。但是当我想执行一些sql的定时任务时,flink却没有提供一个合适的方式,所以综合考虑了一下,我决定在sql的客户端基础上给加一个 '-filename (-f)' 参数,就像类似'hive -f abc.sql' 一样,可以执行一批sql任务。
动态 SQL 是 MyBatis 的强大特性之一,一般而言,如果不使用动态SQL来拼接SQL语句,是比较痛苦的,比如拼接时要确保不能漏空格,还要注意去掉列表最后一个列名的逗号等,但是利用动态 SQL,就可以彻底摆脱这种痛苦。
转眼七年已过,从来没有手写过JDBC,数据库的连接都是通过框架和连接池就给完成了,ORM的工作框架也都顺手给完成了。
如:where username=#{username},如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为where username=“111”, 如果传入的值是id,则解析成的sql为where username=“id”。
在上一篇里,我们已经取到了我们在生成sql语句中所需要的信息,这一篇里我们开始根据class来生成我们需要的sql。在这之前我们先确认几件事情
这个问题并不难,所有的创建库表操作都是要通过 SQL 来执行的,所以我们只需要根据前端传来的字段来生成一句建表 SQL 就可以了。
说起写这篇文章,是因为前几天工作的时候老大突然给我一个任务,让我把从EXCEL里读取数据,然后把数据导进一个数据库里。
于是Java就制定了一个接口,现在要连接数据库怎么办?直接用接口调用连接数据库的方法:
这几天,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在5年左右。我的标准其实不复杂:
2007到2008年的Hadoop世界,是Hadoop发展历史上非常关键的一年。这一年Yahoo Research 发表了Pig Latin的paper 在 SIGMOD2008上。之后HIVE也出来了。Pig的出现标志着Hadoop的community从此走上了一条和Google分道扬镳的道路,标志着大数据近代的到来,在我眼里,这个变化是具有历史意义的里程碑式的大事件。 MapReduce这个非常傻的模型的出现,让人们一下子发现原来大规模的并行计算可以这样来做,写个Mapper 写个Reducer,
HSQLDB是一个使用Java语言编写的关系型数据库,有一个JDBC driver,支持 ANSI-92 SQL的一个子集。提供对内存表和硬盘表的小型,快速的引擎。这个产品是Hypersonic SQL的后续产品,2001年启动。
官方文档:https://mybatis.org/mybatis-3/zh/statement-builders.html
mybatis-plus 的好处就不用多说了,带给我们最大的好处就是不用再重复编写那些简单的sql语句。但是多表查询的时候却还是不得不用xml来解决,但是想要偷懒,不想写xml,于是在同事的推荐下了解了 mybatis-plus-join于是乎就拿下来试用下。
此时如果要停止 Hsqldb ,即点击红色按钮来 Terminate 掉它,实现上,Hsqldb的Java线程还是在后台运行的,它并没有真正结束。
大家好,我是TJ 一个励志推荐10000款开源项目与工具的程序员 昨天在群里看到有小伙伴问,Java里如何解析SQL语句然后格式化SQL,是否有现成类库可以使用? 之前TJ没有做过这类需求,所以去研究了一下,并找到了一个不过的解决方案,今天推荐给大家,如果您正要做类似内容,那就拿来试试,如果暂时没需求,就先了解收藏(技多不压身)。 JSqlParser JSqlParser是一个用Java编写的SQL解析器,可以将SQL语句解析为Java对象,从而使开发人员能够轻松地分析、修改和重构SQL查询。 比如,这样
在上周,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂:
很多程序员视 SQL 为洪水猛兽。SQL 是一种为数不多的声明性语言,它的运行方式完全不同于我们所熟知的命令行语言、面向对象的程序语言、甚至是函数语言(尽管有些人认为 SQL 语言也是一种函数式语言)。 如果你是一下这三类人中,不妨看下此文,相信会对你有所帮助: 在工作中会用到 SQL 但是对它并不完全了解的人; 能够熟练使用 SQL 但是并不了解其语法逻辑的人; 想要教别人 SQL 的人。 以下为10个简单步骤,可完全理解SQL: SQL 是一种声明式语言——SQL 语言声明的是结果集的属性,计算机会
1.直接执行前端传来的任何sql语句,parameterType="String",
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用过mybatis的人都知道mybatis的特点就是sql写在配置文件中,使用者使用的时候只需要调相对应的接口方法,或者是ibatis那种调配置文件中的ID。
报错很明显,是由于hibernate的懒加载引起的。项目使用的是SpringBoot框架,JPA默认使用的是hibernate的实现,而hibernate的懒加载机制其实就是延迟加载对象,如果没有在session关闭前使用到对象里除id以外的属性时,就只会返回一个没有初始化过的包含了id的代理类。很多时候,这个代理类会引发上述的异常。
一、简介: BeanUtils提供对Java反射和自省API的包装。其主要目的是利用反射机制对JavaBean的属性进行处理。我们知道,一个JavaBean通常包含了大量的属性,很多情况下,对JavaBean的处理导致大量get/set代码堆积,增加了代码长度和阅读代码的难度。
动态 UDF的使用最简单,用户可以使用 Byzer 的 register 语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF.
前段时间,密集面试了若干位Java后端候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂(适用90%小小小公司,BAT等自动忽略):
某天领导report了一个问题:线上的CPU自从上一个版本迭代后就一直处于居高不下的状况,领导看着这段时间的曲线图判断是有两条线程在不停的死循环。
在上周,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂:第一能干活,第二Java基础要好,第三最好熟悉些分布式框架。我相信其它公司招初级开发时,应该也照着这个标准来面的。
在上周,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂:第一能干活,第二Java基础要好,第三最好熟悉些分布式框架,我相信其它公司招初级开发时,应该也照着这个标准来面的。
www.cnblogs.com/JavaArchitect/p/10011253.html
在上周,我密集面试了若干位 Java 后端的候选人,工作经验在 3 到 5 年间。我的标准其实不复杂:第一能干活,第二 Java 基础要好,第三最好熟悉些分布式框架,我相信其它公司招开发人员时,应该也照着这个标准来面的。
SQL Server 2016是一款实用的系统管理工具。sql server支持更加有效的数据压缩,因此用户们都可以在这里面存储更多的数据。sql server还可以为你们增强了很多的功能而且页面的速度也将调用的更快更好。还有很方便的存储功能可以让你去进行管理和使用,性能很强结构化优秀。
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commons-dbutils 是 Apache 组织提供的一个开源 JDBC工具类库,它是对JDBC的简单封装,学习成本极低, 并且使用dbutils能极大简化jdbc编码的工作量,同时也不会影响程序的性能。
今天碰到个bug,有点意思 背景是SpringMVC + Mybatis的一个项目,mapper文件里写了一条sql 大概相当于 select a from tableA where b = "123" 这样的级别 然后不管传进去的是什么 数据库里有没有 都会返回null ---- 第一反应是sql语句写错了,比如把1和小写L弄混了之类的,传给sql的参数里有奇怪的空格等等 于是打开debug log 拿到传给sql的preparedStatement 和对应的参数 复制到console里自己查了一下,可以
这篇文章填一下以前写的时候留下来的坑。 前些天和几个DoNotEvil公司的朋友一起吃饭,做那个著名的display ads的。聊到对方怎么样去用著名的Spanner的时候,对方说了他们其实就一个一个TableScan,一个一个Join,一个一个的Aggregate那样的operator by operator的搭起来。这不是我第一次听到这种故事了。因为听多了,屡见不鲜了,我也就不再觉得那么吃惊。但是我想这里面透露出来的很多问题还是值得大家去思考思考的。 Google在MapReduce之后有过不少的系统,
序言: 作为年后的首篇实操干货文章,番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地,有数据可撸码,继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
我也知道,不少候选人能力其实不差,但面试时没准备或不会说,这样的人可能进团队干活后确实能达到期望,但可能无法通过面试,面试官只根据面试情况来判断。
如题,如果把这两者拆开来看的话,两者你应该都不陌生:@Async你不陌生,@Transactional你应该更不陌生,若单独拿来使用,理论上应该木有不会用的吧。本文不废话,分析一下他俩结合一起使用的case,因为据我了解很多人对结合一起使用时,心里还是打鼓的,这样对生产环境使用还是有隐患的。
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