JDBC(Java Data Base Connectivity)是一种用于执行 SQL 语句的 Java APl，可以为多种关系型数据库提供统一访问，它是由一组用 Java 语言编写的类和接口组成的。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。但是，在 Java 企业级应用中，使用底层的 JDBC API 来编写程序还是显得过于烦琐，如需要编写很多的样板代码来打开和关闭数据库连接，需要处理很多的异常等。 针对上述问题，Spring JDBC 框架对底层的 JDBC API 进行了封装，负责所有的底层细节，包括如何开始打开连接、准备和执行 SQL 语句、处理异常、处理事务、最后关闭连接等。所以使用 Spring JDBC 框架，开发人员需要做的仅是定义连接参数、指定要执行的 SQL 语句，从而可以从烦琐的 JDBC API 中解放出来，专注于自己的业务。Spring 还为我们提供了 JdbcTemplate 模板用于操作关系型数据库。
我们使用Django来操作MySQL，实际上底层还是通过Python来操作的。因此我们想要用Django来操作MySQL，首先还是需要安装一个驱动程序。在Python3中，驱动程序有多种选择。比如有pymysql以及mysqlclient等。这里我们就使用mysqlclient来操作。mysqlclient安装非常简单。只需要通过 pip install mysqlclient 即可安装。如果安装失败，我们可以到 离线的python库的网站中找到我们需要的相对应的版本，下载下来，然后再pip安装。
客户端工具，所有的客户端工具都在这里，包括mysql、mysqladmin、mysqlbinlog、mysqldump等等。
对于一个成熟的数据库来说，通过 SQL 来查询系统本身的状态再正常不过，对于 MySQL 来说 INFOMATION_SCHEMA 和 PERFORMANCE_SCHEMA 里面有大量的信息，基本上通过查询些信息，DBA 就能对整个系统的运行状态一目了然。最棒的是，查询的接口正是 SQL，不需要依赖其他的第三方工具，运用表达力强大的 SQL 甚至可以对这些信息进行二次加工或者过滤，另外接入第三方的运维监控工具也很自然，不需要引入新的依赖。
最近心血来潮在开发个人博客网站，刚好可以趁这个机会出一个系列文章讲讲前端界面的设计，后端业务逻辑的实现以及前后端的交互。具体的架构我是采用Vue.js + Node.js + mysql。前端界面设计使用了element-ui和mavon-editor，后端依旧使用了express框架。首页效果和文章发表界面效果如图所示：
在操作数据库之前，首先先要连接数据库。这里我们以配置MySQL为例来讲解。Django连接数据库，不需要单独的创建一个连接对象。只需要在settings.py文件中做好数据库相关的配置就可以了。示例代码如下：
Fabric是一个Python库和命令行工具，旨在为应用部署和系统管理任务的SSH的流水线式操作，使之更加高效和方便。Fabric提供了一套基本的执行本地和远程shell命令、上传和下载文件的操作，包括一些辅助函数，例如驱动正在运行的用户输入或者放弃执行。
关键字：本篇为SpringBoot整合JDBC数据库教程，内容比较简单，比较适合小白学习。
什么是JDBC Java数据库连接，简称JDBC(java Database Connectivity)，是一种用于执行SQL语句的java API，它由一组java编写的类和接口组成。JDBC为工具
什么是持久化(persistence): 持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。 保存数据: 内存中: 掉电之后,数据就没了. 磁盘中: 掉电之后,数据依然存在. 大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。 持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型数据库中，当然也可以存储在磁盘文件、XML数据文件中。 JPA:JavaEE的规范,Java persistence api: Java的持久化API. Hibernate实现了该规范.(xml/注解)
DevOps（Development 和 Operations 的组合词）是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。
两个月前，我曾写过一篇名为《从封装 Nginx NJS 工具镜像聊起》的文章，简单介绍了 Nginx 官方团队推出的 NJS 以及我为他定制的 Docker 镜像。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip：Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv：Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。 Curdling：管理 Python 包的命令行工具。 wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller：将 Python
最近在工作的时候需要使用 mysql++ 来访问 MySQL 数据库，下载源码后看了一下，发现一些代码 非常优雅。 所以贴出来，和大家分享一下。 简单介绍一下 mysql++ mysql++ API 是一组访问MySQL的C++ API封装。主要目的在于把各种Query的操作和STL容器更好的结合。 mysql++ 可以在这里下载： http://www.mysql.com/download_mysql++.html mysql++ 的邮件列表是： mysql-plusplus@lists.mysql.com mysql++ API 的几个典型例子：
gocore是一款高度集成的开发框架和脚手架，支持api、rpc、job、task等开发方式，并且集成各类主流开源库和中间件融入最佳实践，最终实现简化流程、提高效率、统一规范。
新年的第一个工作日，愿我们的2018更好！ 在基于JVM的后台开发的中，在高并发场景下，往往会有一些对象，如数据库连接、线程...等对象，它的创建和初始化需要的时间比较长，当在大量使用这些对象时，如果不采取一些技术上的优化，就会造成一些效率和性能上的问题。 对于这种问题常见的简单优化办法就是使用对象池，每次创建的对象并不实际销毁，而是缓存在对象池中，下次使用的时候，不用再重新创建，可以直接从对象池的缓存中取即可，通过空间换时间，不必每次都创建和关闭对象。 本文就是基于commons-pool2利用Java语
通过上一篇文章 基于Vue和Quasar的前端SPA项目实战之布局菜单（三）的介绍，我们已经完成了布局菜单，本文主要介绍序列号功能的实现。
上一篇文章已经编写了跨文件目录引入mysql的封装类，那么本章节我们来继续编写封装Http请求的基本类方法。
Python通过DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。
Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如：
框架封装了很多细节，试开发者可以使用极简的方式实现功能。提高开发效率。
终于抽出来时间整理FunTester测试框架的教程了，可喜可贺，希望大家能多多支持FunTester。
在使用 Apache-DBUtils 之前，我们首先来理解一下 JavaBean。当我们从数据库中查询到了数据，那么将数据保存起来的最好方式就是 JavaBean，其实也就是写一个对应该表的 类，用来封装数据使用。
接下来，我们就尝试着实现通过RPC请求操作MySQL数据库，打通整个链路，真正地让这个平台实现可用。
摘要： C++ 操作DB真心不是太省心的事，一方面C++操作DB的接口大部分都使用C API，如Mysql、Sqlite 提供的API。尽管其C API文档已经足够清晰详细，仍然存在一些问题，如内存申请、释放，结果集的遍历等。大多数人都会稍作封装来隐藏CAPI 的细节，毕竟常用的操作无非是增删改查。另一方面目前没有比较方便易用的C++ 数据库操作框架，导致C++ 的面向对象的内存模型与SQL DB 的关系型模型很难适配。我曾在几个项目中看到过非常究竟的C++对象与SQL 行的映射框架。从那时起我就想完成一个
Step1、Python 如何操作Mysql? Python通过DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。 Python DB-API使用流程：
W5 是一款基于 Python 开发的安全编排与自动化响应平台，为了企业安全做出了精心的打造，无需编写代码即可实现自动化响应流程，可节约企业 80% 的成本。
Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
相应的工具类如：springjdbc、jdbcutils、Apache DbUtils等。这样的工具类主要解决了一下几个问题：
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
swoolefy是一个基于swoole扩展实现的轻量级高性能的常驻内存型的API和Web应用服务框架，高度封装了http，websocket，udp服务器，以及基于tcp实现可扩展的rpc服务，同时支持composer包方式安装部署项目。基于实用，swoolefy抽象Event事件处理类，实现与底层的回调的解耦，支持同步|异步调用，内置view、Log、session、mysql、redis、memcached、mongodb等常用组件等。
express 是非常优秀的框架，koa2 比 express 更加简单，社区也很完善。
SpringTemplate是Spring框架提供的一个用于简化数据库操作的工具类。它封装了JDBC的底层细节，提供了一种更加方便和易用的方式来执行SQL语句，并处理结果集。
SpringJDBC可以理解为对于JDBC的封装使用，简化了不少重复代码并减少了SQL错误问题。一、概述在SpringJDBC模块中，所有的类可以被分到四个单独的包：1）core即核心包，它
这是 后端开发者从零做一个移动应用 的后端部分第二篇。介绍下一个新项目，后端该如何从零去搭建。我们先假设这个项目由两部组成
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。 项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现，数据库表采用了按城市分表的方式。但随着业务的发展，
公司是做社交相关产品的，社交类产品对搜索功能需求要求就比较高，需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。
Clojure的contrib包中实现了对现有JDBC的封装，在wiki上有连接，该页面上包含了对不同的数据库的连接方法和基本的操作，但是这个页面上没有提供足够的信息，足够一个初学者能够使用Clojure来完成一个SQL操作。本文中我们将利用Clojure和Lein工具，简介一下做开发的基础。当然网上也有非常多对Clojure的SQL操作进行封装的库，我们这里没有使用。
随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的，属于新瓶装旧酒，Hudi内部需要整合各种组件（存储、Indexer、Compaction，文件分区），为了达到通用及灵活性，每个组件会有大量的配置参数需要设置，且各种组件 的配置是有关联性的，所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案，面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程，从而大幅提高工作效率。
今天在接入备份任务配置的时候也是一波三折，解决了业务元数据的问题，也逐步熟悉了业务，对于现有的备份情况会越来越有把握。
在正常的开发中，大部分都会使用MVC为主要的系统架构模式。而Model一般包含了复杂的业务逻辑以及数据逻辑，因为Model中逻辑的复杂度，所以我们有必要降低系统的耦合度。通常情况下，我们如果直接使用JDBC操作数据库，业务逻辑和数据存取逻辑是混在一起的。我们一般一个功能的逻辑可能如下所示：
这里创建 SqlSessionFactory 的代码是固定的，变化的部分只有 getMapper 时需要传入的参数。
主流ORM框架简介 目前ORM框架非常多，目前流行的ORM框架有： JPA（Java Persistence API，Java持久化API），是官方提出的Java持久化规范。持久化主要是将数据存储在数据库或者磁盘文件、xml文件中，JDBC就是一种持久化机制，文件IO也是一种持久化机制。 Hibernate，它实现了JPA规范，它对JDBC进行了轻量级的对象封装，将POJO与数据库表建立映射关系，是一个全自动的ORM框架，可以自动生成SQL语句。 Spring Data JPA，极大简化了JPA写法，可以在
第二十七天 数据库基础&JDBC使用&工具类Properties&连接池&DBUtils【悟空教程】
对于关系型数据库的操作，我们在之前的Spring Boot系列教程中已经介绍了几个最常用的使用案例： 使用JdbcTemplate访问MySQL数据库 使用Spring Data JPA访问MySQL 使用MyBatis访问MySQL 因为选择多，因此对于这几种方式哪个更好，一直也是Java开发者们争论的一个热点。同时，一直以来争论的热点一直围绕着MyBatis和Spring Data JPA的选择（之前我们也聊了关于 MyBatis和Spring Data JPA的选择问题）。 今天小编看到一篇比较
企业微信、私域流量、SCRM系统，特别注意的一点是，作者说完全开源，免费商用，我没有亲自搭建，但我看了看演示，该有的功能都有了，喜欢的小伙伴可以搭建试试。
#ifndef _M_LOGGER_H_ 和 #define _M_LOGGER_H_是预处理器指令，用于防止头文件被重复包含。如果头文件已经被包含了，那么这对指令将会被跳过。
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