# [JavaSE实验] JDBC and MySQL ## 1 JDBC JDBC is an API for the Java programming language that defines how a client may access a database. It provides methods for querying and updating data in a database database. JDBC is oriented towards relational databases. From a technical point of view, the API is as a set of classes in the java.sql package. To use JDBC with a particular database, we need a JDBC driver click on the Libraries node and select Add Library option. From the list of options, select MySQL JDBC Driver. ## 4 Installation and Testing If you don't already have MySQL installed, we must install

## 1 Sharding-JDBC 概览 ### 1.1 认识ShardingSphere ## ShardingSphere ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能 认识Sharding-JDBC 定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容DBC和各种ORM框架。 - 适用于任何基于Java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。 - 基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP 基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。 - 支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。  ### 1.3 认识Sharding-Proxy

## DBeaver CLICKHOUSE И ДВЕАVER, ИЛИ КОМУ НУЖЕН JDBC? dbeaver.com ## 1  ## DBeaver Универсальный интерфейс для работы ЮДС-ДРАЙВЕРЕ В ДВУХ СЛОВАХ √ JDBC-драйвер для Clickhouse есть и даже не один Х Никто не идеален, и JDBC-драйвер тоже ## СЛОЖНОСТИ ## ! 1. Соответствие спецификации JDBC 2. Новая версия драйвера не не всегда работает 3. Существование разных JDBC-драйверов 4. Нехватка аналитических функций ## COOTBETCTBIE JDBC API ## ВОПРОСЫ • Нестандартно возвращаются значения массивов • Метаданные о числовых

## 2 Sharding-JDBC入门使用 ### 2.1 不使用 Spring ## 引入Maven依赖 org.apache.shardingsphere sharding-jdbc-core ${sharding-sphere.version} version} ## 基于Java编码的规则配置 Sharding-JDBC的分库分表通过规则配置描述，以下例子是根据user_id取模分库，且根据order_id取模分表的两库两表的配置。 // 配置真实数据源 Map dataSourceMap = new HashMap<>(); // dataSource1 = new BasicDataSource(); dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver"); dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds0"); dataSource1.setUsername("root"); dataSource1

## ☐ ## 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| |---|---| ... ## JDBC访问数据库的基本步骤 加载JDBC驱动程序 创建数据库连接 执行SQL语句 接收并处理SQL的返回结果 关闭创建的各个对象 对于有可视化界面的应用程序，或者是Server端应用程序，应该在独立的线程中完成这些步骤。 出于精简学习负担的目的，我们将以SQLite为例介绍JDBC的基本使用，在此基础之上，后面选择微软的SQL Server来介绍JDBC的高级特性…… e583e2ed112ca27/p6_1.jpg) ## JDBC连接SQLite数据库 ## 下载SQLite的JDBC驱动-1 SQLite官网上没有直接提供java的驱动程序组件包，可以通过搜索引擎搜索“sqlite jdbc”找到相应的包。 GitHub - xerial/sqlite-jdbc: SQLite JDBC Driver Another difference is that

20 Routing Messages With Wild Cards 1.21 Wildcard Syntax 1.22 Filter Expressions 1.23 Persistence 1.24 Configuring Transports 1.25 Configuration Reload 1.26 Detecting Dead Connections 1.27 use: 2. If you're using JDBC persistence then due to the changes in ARTEMIS-3679 you'll need to update your database. The column command-line option to transfer messages. • Performance improvements for the wildcard address manager. • JDBC datasource property values can now be masked. • Lots of usability improvements to the Hawto 2 based

Kubernetes? ## NOT REALLY ## Challenges running ClickHouse on Kubernetes? 1. Provisioning 2. Persistence 3. Networking 4. Transparency ALTINITY CLICKHOUSE OPERATOR for Kubernetes ## The ClickHouse

15 Understanding the Apache ActiveMQ Artemis Wildcard Syntax 1.16 Filter Expressions 1.17 Persistence 1.18 Configuring Transports 1.19 Configuration Reload 1.20 Detecting Dead Connections 1.21 message and other persistence. Using a high performance journal allows outrageous persistence message performance, something not achievable when using a relational database for persistence. Apache ActiveMQ [--cluster-user ] [--clustered] [--data ] [--default-port ] [--disable-persistence] [--encoding ] [--failover-on-shutdown] [--force] [--global-max-size ]

Persistent Memory Use-Cases Pitfalls Persistent Hash Map Design Goals and Methodology Persistence Performance Results Persistent Transactional Data Structures Design Goals Methodology |000|0000|00000||| |000|000|00000||| ## Persistent Hash Map ## Design Goals Read optimized ▶ Persistence needs no flush or fence after first read Runtime over recovery ▶ Persist as little as possible |---|---|---|---|---| |0|00|00|0000|| |0000|00000|0000||| |000|00000|00000||| |000|000|00000||| ## Persistence Goal: Add persistence to concurrent data structures Leverage existing multithreaded synchronization guarantees

policies Intelligent caching Distributed network server Request pipelining Highly available Data persistence Scalable shared-nothing clustering Local cache replicas Quality attributes Quality attributes