 Greenplum Database 管理员指南 6.2.1–af $ gpstart -a 另外,如果要进行大并发的INSERT,DELETE和UPDATE操作,建议关闭 log_statement参数,因为过多的日志输出也会影响这种操作的极限性能。编者认为, 不应该多度追求这种OLTP型的性能,如果可以通过批量或者微批的形式来处理业,将 可以更好的发挥和利用GP的MPP优势,不要总是热衷于跟技术较劲。 追加优化存储 的应用程序(比如WEB服务),GP MapReduce已经毫无意义了,不提也罢。不过,如 果对性能和稳定性有很高的要求,导出到命令管道,可能会是一项极其复杂的工作,因 为命名管道的状态无法精确的控制和获取,这就导致,在编程时需要设计很多的迂回措 施来解决这些问题,最典型的场景就是以前的gptransfer命令,目前该命令已经废除, 不过,该命令从一开始出现就注定是失败的,可以欣赏一下这段代码注释: # Make0 码力 | 416 页 | 6.08 MB | 1 年前3 Greenplum Database 管理员指南 6.2.1–af $ gpstart -a 另外,如果要进行大并发的INSERT,DELETE和UPDATE操作,建议关闭 log_statement参数,因为过多的日志输出也会影响这种操作的极限性能。编者认为, 不应该多度追求这种OLTP型的性能,如果可以通过批量或者微批的形式来处理业,将 可以更好的发挥和利用GP的MPP优势,不要总是热衷于跟技术较劲。 追加优化存储 的应用程序(比如WEB服务),GP MapReduce已经毫无意义了,不提也罢。不过,如 果对性能和稳定性有很高的要求,导出到命令管道,可能会是一项极其复杂的工作,因 为命名管道的状态无法精确的控制和获取,这就导致,在编程时需要设计很多的迂回措 施来解决这些问题,最典型的场景就是以前的gptransfer命令,目前该命令已经废除, 不过,该命令从一开始出现就注定是失败的,可以欣赏一下这段代码注释: # Make0 码力 | 416 页 | 6.08 MB | 1 年前3
 传智播客 mybatis 框架课程讲义Mybatis 框架课程 讲师:传智.燕青 1 Mybatis 入门 1.1 单独使用 jdbc 编程问题总结 1.1.1 jdbc 程序 Public static void main(String[] args) { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; ResultSet Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } } } 上边使用 jdbc 的原始方法(未经封装)实现了查询数据库表记录的操作。 1.1.2 jdbc 编程步骤: 1、 加载数据库驱动 2、 创建并获取数据库链接 3、 创建 jdbc statement 对象 4、 设置 sql 语句 5、 设置 sql 语句中的参数(使用 preparedStatement) sql 中,输入参数映射就 是 jdbc 编程中对 preparedStatement 设置参数。 7、 Mapped Statement 对 sql执行输出结果进行定义,包括 HashMap、基本类型、pojo,Executor 通过 Mapped Statement 在执行 sql 后将输出结果映射至 java 对象中,输出结果映射过程 相当于 jdbc 编程中对结果的解析处理过程。 1.4 mybatis0 码力 | 75 页 | 1.16 MB | 1 年前3 传智播客 mybatis 框架课程讲义Mybatis 框架课程 讲师:传智.燕青 1 Mybatis 入门 1.1 单独使用 jdbc 编程问题总结 1.1.1 jdbc 程序 Public static void main(String[] args) { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; ResultSet Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } } } 上边使用 jdbc 的原始方法(未经封装)实现了查询数据库表记录的操作。 1.1.2 jdbc 编程步骤: 1、 加载数据库驱动 2、 创建并获取数据库链接 3、 创建 jdbc statement 对象 4、 设置 sql 语句 5、 设置 sql 语句中的参数(使用 preparedStatement) sql 中,输入参数映射就 是 jdbc 编程中对 preparedStatement 设置参数。 7、 Mapped Statement 对 sql执行输出结果进行定义,包括 HashMap、基本类型、pojo,Executor 通过 Mapped Statement 在执行 sql 后将输出结果映射至 java 对象中,输出结果映射过程 相当于 jdbc 编程中对结果的解析处理过程。 1.4 mybatis0 码力 | 75 页 | 1.16 MB | 1 年前3
 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.1ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 66 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 使用步骤 引入 Maven 依赖 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.1ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 66 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 使用步骤 引入 Maven 依赖- org YAML 提供通过配置文件的方式与 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 使用步骤 引入 Maven 依赖 - org.apache.shardingsphere 0 码力 | 409 页 | 4.47 MB | 1 年前3 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.0ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 65 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 使用步骤 引入 Maven 依赖 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.0ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 65 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 使用步骤 引入 Maven 依赖- org YAML 提供通过配置文件的方式与 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 使用步骤 引入 Maven 依赖 - org.apache.shardingsphere 0 码力 | 406 页 | 4.40 MB | 1 年前3 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alphaShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还计划通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 解析引擎 相对于其他编程语言,SQL 是比较简单的。不过,它依然是一门完善的编程语言,因此对 SQL 的语法进 行解析,与解析其他编程语言(如:Java 语言、C 语言、Go 语言等)并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号,称为 @Resource private DataSource dataSource; 强制路由 简介 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值进行强制路由。可以通过编程的方式向 Hint‐ Manager 中添加分片值,该分片值仅在当前线程内生效。 Hint 的主要使用场景: • 分片字段不存在 SQL 和数据库表结构中,而存在于外部业务逻辑。 • 强制在主库进行某些数据操作。0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前3 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alphaShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还计划通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 解析引擎 相对于其他编程语言,SQL 是比较简单的。不过,它依然是一门完善的编程语言,因此对 SQL 的语法进 行解析,与解析其他编程语言(如:Java 语言、C 语言、Go 语言等)并无本质区别。 抽象语法树 解析过程分为词法解析和语法解析。词法解析器用于将 SQL 拆解为不可再分的原子符号,称为 @Resource private DataSource dataSource; 强制路由 简介 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值进行强制路由。可以通过编程的方式向 Hint‐ Manager 中添加分片值,该分片值仅在当前线程内生效。 Hint 的主要使用场景: • 分片字段不存在 SQL 和数据库表结构中,而存在于外部业务逻辑。 • 强制在主库进行某些数据操作。0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前3 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.2ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 67 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 使用步骤 引入 Maven 依赖 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.2ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 67 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 使用步骤 引入 Maven 依赖- org YAML 提供通过配置文件的方式与 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 使用步骤 引入 Maven 依赖 - org.apache.shardingsphere 0 码力 | 446 页 | 4.67 MB | 1 年前3 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还计划通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 @Resource private DataSource dataSource; 强制路由 简介 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值进行强制路由。可以通过编程的方式向 Hint‐ Manager 中添加分片值,该分片值仅在当前线程内生效。 Hint 的主要使用场景: • 分片字段不存在 SQL 和数据库表结构中,而存在于外部业务逻辑。 • 强制在主库进行某些数据操作。 API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最复杂也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 使用方式 创建简单数据源 通过 ShardingSphereDataSourceFactory 工厂创建的 ShardingSphereDataSource 实现自0 码力 | 385 页 | 4.26 MB | 1 年前3 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0ShardingSphere 中叫做 Hint。 实现机制 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值。可以通过编程的方式向 HintManager 中 添加分片条件,该分片条件仅在当前线程内生效。 除了通过编程的方式使用强制分片路由,Apache ShardingSphere 还计划通过 SQL 中的特殊注释的方式 引用 Hint,使开发者可以采用更加透明的方式使用该功能。 @Resource private DataSource dataSource; 强制路由 简介 Apache ShardingSphere 使用 ThreadLocal 管理分片键值进行强制路由。可以通过编程的方式向 Hint‐ Manager 中添加分片值,该分片值仅在当前线程内生效。 Hint 的主要使用场景: • 分片字段不存在 SQL 和数据库表结构中,而存在于外部业务逻辑。 • 强制在主库进行某些数据操作。 API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最复杂也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 使用方式 创建简单数据源 通过 ShardingSphereDataSourceFactory 工厂创建的 ShardingSphereDataSource 实现自0 码力 | 385 页 | 4.26 MB | 1 年前3 Greenplum 新一代数据管理和数据分析解决方案第一个支持互联网级分析技术(由Google普及)的产品 • 采用新的编程模型,在商用硬件上并行处理和执行 • 可以使客户洞察力和数据货币化程度达到前所未有的高度 MapReduce Greenplum MapReduce的优势 • 处理在任何地点存储的任何类型的数 据 • 将SQL的普遍性与MapReduce的灵 活编程模式结合起来 • 针对业务关键分析功能提供企业级集 成、支持和发布0 码力 | 45 页 | 2.07 MB | 1 年前3 Greenplum 新一代数据管理和数据分析解决方案第一个支持互联网级分析技术(由Google普及)的产品 • 采用新的编程模型,在商用硬件上并行处理和执行 • 可以使客户洞察力和数据货币化程度达到前所未有的高度 MapReduce Greenplum MapReduce的优势 • 处理在任何地点存储的任何类型的数 据 • 将SQL的普遍性与MapReduce的灵 活编程模式结合起来 • 针对业务关键分析功能提供企业级集 成、支持和发布0 码力 | 45 页 | 2.07 MB | 1 年前3 Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.0YAML 提供通过配置文件的方式与 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 49 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 使用步骤 引入 Maven 依赖 Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.0YAML 提供通过配置文件的方式与 ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 49 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 使用步骤 引入 Maven 依赖- org API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 使用步骤 引入 Maven 依赖 - org.apache.shardingsphere - 编程的方式向 Hint‐ Manager 中添加分片值,该分片值仅在当前线程内生效。Apache ShardingSphere 还可以通过 SQL 中增 加注释的方式进行强制路由。 Hint 的主要使用场景:‐ 0 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前3 Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.1ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 说明:YAML 配置文件支持配置内容超过 3MB。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 51 Apache ShardingSphere document 使用步骤 引入 Maven 依赖 Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.1ShardingSphere‐JDBC 交互。配合治理模块一同使用时,持久化在配 置中心的配置均为 YAML 格式。 说明:YAML 配置文件支持配置内容超过 3MB。 YAML 配置是最常见的配置方式,可以省略编程的复杂度,简化用户配置。 51 Apache ShardingSphere document 使用步骤 引入 Maven 依赖- org.apache API 是 ShardingSphere‐JDBC 中所有配置方式的基础,其他配置最终都将转化成为 Java API 的配置 方式。 Java API 是最繁琐也是最灵活的配置方式,适合需要通过编程进行动态配置的场景下使用。 使用步骤 引入 Maven 依赖 - org.apache.shardingsphere - 编程的方式向 Hint‐ Manager 中添加分片值,该分片值仅在当前线程内生效。 Hint 的主要使用场景:‐ 分片字段不存在 SQL 和数据库表结构中,而存在于外部业务逻辑。‐ 强制在指定 数据库进行某些数据操作。 0 码力 | 530 页 | 4.49 MB | 1 年前3共 40 条- 1
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