使用JDBC连接数据库 北京理工大学计算机学院 金旭亮 Java数据库应用程序全局视图 Java应用程序 JDBC数据库驱动 （*.jar） JDBC规定了一整套访问数据库的标准API，所有数据库都 需要实现它，因此，使用JDBC访问数据库的Java应用程 序，是很容易切换底层数据库的。 JDBC核心类型一览表 核心类型（java.sql） 说明 DriverManager 负责装载/卸载驱动程序 创建一个包容程序入口点的Main类， 准备编写数据库连接代码。 连接数据库 Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:./dbs/test.db"); DriverManager类代表驱动程序管理器，提供了几个静态方法负责装载驱动 程序和得到对特定数据库的连接，其中getConnection方法用于连接数据库。 数据库连接URL JDBC URL具有特定的结构，封装了相应的信息，可用于加载相应的驱 动程序并与数据库建立连接。标准的JDBC URL的格式如下： 太棒了，你成功地完成了第 一个Java数据库应用程序！ 测试用Java代码连接数据库并提取数据 注意一下数据库连接 字符串 麻烦的关闭代码 由于数据库连接是一种比较昂贵 的资源，所以，必须保证关闭。 由于Connection对象的close() 方法会抛出异常，所以不得不嵌

rights reserved. Page 10 Envoy常用部署方式 • 网格内部调用，通过自动注入到网格 内的iptables规则进行拦截 • 默认为2个工作线程 • 默认最大上游连接数1024，最大挂起 等待请求数1024 • 外部请求通过直接访问ingressgateway 网关端口进入网格 • ingressgateway为envoy相同二进制， 不做iptables规则注入，作为外网客户 网络过滤器 • HTTP、Mysql、Dubbo协议处理、元数据交换，四层限流，开发调试支持等。 • onNewConnection新连接建立，可以决定是否拒绝 • onData处理连接数据到达 • onWrite处理连接数据发送 • L7 HTTP过滤器 • 修改HTTP请求头，限流处理，Lua扩展、WASM扩展、开发调试支持、压缩、元数据交换、 路由等。 • decodeHeaders处理HTTP请求头部 进行匹配并找到目标cluster。 • 根据cluster的负载均衡策略及当前可用POD实例信息，选择最适合的目标POD地址，并创建此目标地址的连接池。 • 根据连接池配置的最大可用连接数及允许的最大等待连接数等信息将下游请求与上游连接进行关联。 • 当连接准备好后对下游请求使用codec进行HTTP编码，并发送到上游连接的L4层网络过滤器。 • 上游连接的L4层网络过滤器使用metada

39 40 43 44 45 46 47 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 产品架构 产品架构 云数据仓库产品架构 ⾼可⽤ 快速上⼿ 快速上⼿ ⼀、创建数据仓库 ⼆、连接数据仓库 操作指南 操作指南 关闭数据仓库 启动数据仓库 重启数据仓库 查看数据仓库详情 扩容数据仓库 更改数据仓库密码 续费 删除数据仓库 查看操作⽇志 查看监控 ⽬录 Greenplum数据仓库 数据导⼊ insert加载数据 copy加载数据 外部表并⾏加载数据 从hdfs加载数据 从mysql中导⼊数据 从oracle中导⼊数据 从ufile加载数据 开发指南 开发指南 1、连接数据库 2、数据库管理 3、模式管理 4、表格设计 5、加载数据 6、分区表 7、序列 8、索引 9、 ANALYZE/VACUUM 10、常⽤SQL⼤全 12、常⽤SQL命令 13、⽤⼾⾃定义函数 2012-2021 UCloud 优刻得 14/206 快速上⼿ Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 15/206 ⼆、连接数据仓库 ⼆、连接数据仓库 快速上⼿ Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 16/206 如上图所⽰客⼾端访问管理，提供了客⼾端下载和数据加载⼯具和⽂档的下载。

21 规格性能 说明：带宽上限分别应用于上行带宽和下行带宽。 规格能力 标准版-双副本 标准套餐 定制套餐 标准版-单副本 标准套餐 规格 连接数上限（个 ） 内网带宽上限 （MByte） CPU 处理能力 说明 1 GB 主从版 10000 10 单核 主-从双节点实例 2 GB 主从版 10000 16 单核 主-从双节点实例 4 16 GB 主从版 10000 32 单核 主-从双节点实例 32 GB 主从版 10000 32 单核 主-从双节点实例 64 GB 主从版 20000 48 单核 主-从双节点实例 规格 连接数上限（个 ） 内网带宽上限 （MByte） CPU 处理能力 说明 1 GB 主从高配版 20000 48 单核 主-从双节点实例 2 GB 主从高配版 20000 48 单核 主-从双节点实例 主从高配版 20000 48 单核 主-从双节点实例 16 GB 主从高配 版 20000 48 单核 主-从双节点实例 32 GB 主从高配 版 20000 48 单核 主-从双节点实例 规格 连接数上限（个 内网带宽上限 CPU 处理能力 说明 云数据库 Redis 版 产品简介 22 定制套餐 集群版-双副本 集群版-单副本 ） （MByte） 1 GB

网络需要申请一个特殊通道，对于第一次 登录的实例需要一定的缓冲时间。 更多的 DMS 相关信息请参见数据管理。 由于云数据库 Redis 提供的数据库服务与原生的数据库服务完全兼容，连接数据库的方式也基本类似。任何兼 容 Redis 协议的客户端都可以访问云数据库 Redis 版服务，您可以根据自身应用特点选用任何 Redis 客户端。 注意：云数据库 Redis 版仅支持阿 JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); //最大空闲连接数, 应用自己评估，不要超过ApsaraDB for Redis每个实例最大的连接数 config.setMaxIdle(200); //最大连接数, 应用自己评估，不要超过ApsaraDB for Redis每个实例最大的连接数 config.setMaxTotal(300); config.setTestOnBorrow(false); JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); //最大空闲连接数, 应用自己评估，不要超过ApsaraDB for Redis每个实例最大的连接数 config.setMaxIdle(200); //最大连接数, 应用自己评估，不要超过ApsaraDB for Redis每个实例最大的连接数 config.setMaxTotal(300); config.setTestOnBorrow(false);

线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从资源控制的角度看，业务方访问数据库的连接数量应当有所限制。它能够有效地防止某一业务操作过 多的占用资源，从而将数据库连接的资源耗尽，以致于影响其他业务的正常访问。特别是在一个数据库实 例中存在较多分表的情况下，一条不包含分片键的逻辑 SQL 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere 严格控制对一次操作所耗费的数据库连接数量。如果实际执行的 的连接模式执行，以达到资源控制和 效率的最优平衡。针对自动化的执行引擎，用户只需配置 maxConnectionSizePerQuery 即可，该参数表 示一次查询时每个数据库所允许使用的最大连接数。 执行引擎分为准备和执行两个阶段。 准备阶段 顾名思义，此阶段用于准备执行的数据。它分为结果集分组和执行单元创建两个步骤。 结果集分组是实现内化连接模式概念的关键。执行引擎根据 maxCo

线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从资源控制的角度看，业务方访问数据库的连接数量应当有所限制。它能够有效地防止某一业务操作过 多的占用资源，从而将数据库连接的资源耗尽，以致于影响其他业务的正常访问。特别是在一个数据库实 例中存在较多分表的情况下，一条不包含分片键的逻辑 SQL 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere 严格控制对一次操作所耗费的数据库连接数量。如果实际执行的 的连接模式执行，以达到资源控制和 效率的最优平衡。针对自动化的执行引擎，用户只需配置 maxConnectionSizePerQuery 即可，该参数表 示一次查询时每个数据库所允许使用的最大连接数。 执行引擎分为准备和执行两个阶段。 准备阶段 顾名思义，此阶段用于准备执行的数据。它分为结果集分组和执行单元创建两个步骤。 结果集分组是实现内化连接模式概念的关键。执行引擎根据 maxCo

线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从资源控制的角度看，业务方访问数据库的连接数量应当有所限制。它能够有效地防止某一业务操作过 多的占用资源，从而将数据库连接的资源耗尽，以致于影响其他业务的正常访问。特别是在一个数据库实 例中存在较多分表的情况下，一条不包含分片键的逻辑 SQL 对一次操作所耗费的数据库连接数量不做限制。如果实际执行的 SQL 需要对某数据库实例中的 200 张表做操作，则对每张表创建一个新的数据库连接，并通过多线程的 方式并发处理，以达成执行效率最大化。并且在 SQL 满足条件情况下，优先选择流式归并，以防止出现 内存溢出或避免频繁垃圾回收情况。 连接限制模式 使用此模式的前提是，ShardingSphere 严格控制对一次操作所耗费的数据库连接数量。如果实际执行的 的连接模式执行，以达到资源控制和 效率的最优平衡。针对自动化的执行引擎，用户只需配置 maxConnectionSizePerQuery 即可，该参数表 示一次查询时每个数据库所允许使用的最大连接数。 执行引擎分为准备和执行两个阶段。 准备阶段 顾名思义，此阶段用于准备执行的数据。它分为结果集分组和执行单元创建两个步骤。 结果集分组是实现内化连接模式概念的关键。执行引擎根据 maxCo

Server 创建独立的长链 接；连接断开时，需要进行重连，服务端列表发生变更时，需要创建新节点的长链接，销毁下 线的节点长链接。 ○ Server 间需要进行数据同步，包括配置变更信息同步,当前连接数信息，系统负载信息同步， 负载调节信息同步等。 Nacos 架构 < 44 2. 服务  SDK 和 Server 之间 ○ 客户端 SDK 需要感知服务节点列表，并按照某种策略选择其中⼀个节点进行连接；底层连接 性能方面，需要能够满足阿里的生产环境可用性要求，能够支持百万级的长链接规模及请求量和推 送量，并且要保证足够稳定。 3. 负载均衡  常见的负载均衡策略：随机，hash，轮询，权重，最小连接数，最快响应速度等  短连接和长链接负载均衡的异同：在短连接中，因为连接快速建立销毁，“随机，hash，轮询， 权重”四种方式大致能够保持整体是均衡的，服务端重启也不会影响整体均衡，其中“最小连接 节点发布重启后，最终连接会出现不均衡的情况出现，“随机，轮询，权重”的策略在客户端重 连切换时可以使用，“最小连接数，最快响应速度”和短连接⼀样也会出现数据延时造成堆积效 应。长连接和短连接的⼀个主要差别在于在整体连接稳定时，服务端需要⼀个 rebalance 的机制， 将集群视角的连接数重新洗牌分配，趋向另外⼀种稳态  客户端随机+服务端柔性调整 核心的策略是客户端+服务端双向调节策略，客户端随机选择+服务端运行时柔性调整。

executor.size (?) 属 性 工作线程数量，默认值: CPU 核数 max .connections.size.per.query (?) 属 性 每个物理数据库为每次查询分配的最大连接数量。默认值: 1 c heck.table.metadata.enabled (?) 属 性 是否在启动时检查分表元数据一致性，默认值: false 连接数 minPoolSize: 1 # 最小连接数 rules: # 与 ShardingSphere-JDBC 配置一致 # ... 更多的数据源配置参数详见HikariCP 。 权限配置 用于执行登录 Sharding 线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从资源控制的角度看，业务方访问数据库的连接数量应当有所限制。它能够有效地防止某一业务操作过 多的占用资源，从而将数据库连接的资源耗尽，以致于影响其他业务的正常访问。特别是在一个数据库实 例中存在较多分表的情况下，一条不包含分片键的逻辑 SQL