标签: 数据库
相关帖子
相关博文
-
AI应用浪潮袭来，服务器运算及储存效能的需求高涨 随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）的爆炸性应用如雨后春笋般出现，这无疑对AI服务器的储存容量和储存性能迎来空前的需求高涨。数据中心与企业级服务器群集必须持续追求更高的运算效能，同时更低延迟的高速传输，才足以因应海量数据运算存取的庞大商机。 不论是数据中心还是企业级服务器群集，都是由一台一台的服务器所组成，并可概分为运算、储存与网络等三大主要部分。由于服务器本身目前的技术架构限制，导致指令周期（CPU, RAM）仍普遍远快于储存速度，因此各种研究及应用皆不断地投入在储存装置上，以期能够提升企业用服务器的整体效能。其中「固态硬盘」（SSD）由于其本质上具备电子讯号读写、多信道存取特性，以及无传统硬盘（HDD）的机械读取限制等特性，这也使得固态硬盘的读写速度不仅比传统的HDD快上许多，在耗电性上的表现也要来得更加出色。此外，受惠于NAND Flash制程技术近年来的不断提升，再加上各项控制器、韧体技术改进可靠性及使用寿命后，数据中心的固态硬盘的使用量也不断地随之成长。 在进行SSD效能的验证时，除了考虑数据吞吐量（Throughput）外，读写效能（IOPS, I/O Per Second）也务必是需要评估的一大关键。虽然坊间有不少评测软件可以量测SSD产品的读写效能，但是不同软件有各自的专长领域，要如何正确地使用评测软件来评量SSD效能，并且能快速地针对问题进行改善及排除，此时就必须仰赖专业的技术支持。 服务器SSD工作负载 (Storage Workload) 在服务器平台上的各种SSD工作负载(Storage workload)，主要可分为以下三几个方向： ★ SQL 数据库工作负载 (Storage Workload) SQL作为企业使用的数据库系统已有多年历史，并在全球各地得到了广泛的使用。SQL最大的优点就是高效能、高可靠度且成本较低。目前市面上主流的SQL数据库产品为MySQL与 Microsoft SQL。在数据库环境中，SSD的效能好坏将直接影响到SQL数据库的反应速度以及同一时间内可处理的资料吞吐量。 目前在SQL数据库的企业应用中，对于在线事务处理 (OLTP)的处理效能尤为重视。Allion运用多线程基准的SQL数据库测试工具，使用OLTP的工作负载针对SSD储存区进行效能评估，帮助了解企业级SSD产品使用于SQL数据库中的真实效能。 ★ 文件服务器工作负载 (File Server Storage Workload) 文件服务器(File Server)几乎是每一个企业都必须要建置的服务器类型。但凡企业组织内的员工在进行档案储存、共享、分享及编辑时，都必须仰赖文件服务器作为储存的空间，也因为如此，文件服务器的效能好坏势必将直接影响到员工的工作效率。 企业型SSD作为文件服务器中的储存组件，更是需要特别注意在各种不同的文件服务器工作负载(File Server Storage workload) 下的性能表现，才足以提供足够的吞吐量(Throughput)与较短的反应时间 (Response time)。 Allion使用SPEC Storage套件来建置企业型的文件服务器应用环境，藉此模拟出各种不同的文件服务器工作负载 (File Server Storage workload)，提供企业型SSD在各种工作负载 (Storage workload) 下的效能表现，以作为SSD制造商开发企业级SSD时的有力基准。 ★ 虚拟化服务器工作负载 (Virtualization Server Storage Workload) 传统的服务器架构让服务器一次只能运作一种操作系统，因此造成多数服务器的运作效益发挥仅不到20%，虚拟化系统则是将操作系统和应用程序从实体硬件中抽离，灵活且简化服务器环境，解决传统服务器的一对一架构问题，让服务器的资源达到最有效的运用。 企业型SSD在虚拟化服务器的应用环境中，主要负责虚拟机的布署、复制以及迁移。Allion运用VMWARE以及SPEC的虚拟化基准套件来模拟虚拟化的环境，透过仿真实际应用程序的工作负载，评估虚拟化基础架构中的储存区 (Storage pool)的效能。
-
对于跨境电商网站，数据库系统的选择非常关键，以下是一些推荐使用的数据库系统： 1、MySQL：MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，广泛用于Web应用开发。它以其高性能、可靠性和易用性而闻名，适合处理大量的数据和高并发请求，是电商网站常用的数据库之一 。 2、PostgreSQL：PostgreSQL是一个高度可扩展的开源对象关系数据库系统，具有强大的功能和对复杂查询的支持。它支持多种编程语言，适合需要高度定制和复杂数据结构的电商网站。 3、MongoDB：MongoDB是一个高性能的NoSQL数据库，适用于处理大量的分布式数据。它的灵活性和可扩展性使其成为处理非结构化数据和快速迭代开发的电商网站的好选择。 4、Redis：Redis是一个开源的键值存储系统，支持数据结构如字符串、哈希、列表、集合等。它通常用作数据库、缓存和消息代理，可以提高电商网站的性能和响应速度。 5、MariaDB：MariaDB是MySQL的一个分支，提供与MySQL兼容的数据库服务。它提供一些改进的性能、新特性和更好的存储引擎，是MySQL的一个可靠替代品。 6、Oracle Database：Oracle数据库是一个广泛使用的商业关系型数据库管理系统，以其高性能、可靠性和强大的分析能力而受到大型企业和高端应用的青睐。 7、Microsoft SQL Server：SQL Server是微软开发的数据库管理系统，提供全面的数据库功能和商业智能服务。它支持多种编程语言和平台，适合需要复杂查询和报告的电商网站。 选择数据库系统时，需要考虑数据的规模、网站的流量、开发团队的技术栈和经验、预算限制以及特定功能需求（如多语言支持、多货币交易等）。通常，电商网站会结合使用关系型数据库和NoSQL数据库，以满足不同的业务需求。
-
前言 在工业自动化系统中，将OPC DA数据采集并存储到SQL Server数据库具有显著的应用价值。通过实时监控和历史数据分析，不仅能够提升生产过程的效率和质量管理水平，还能支持决策优化和系统集成，从而推动工业智能化和生产管理的进步。 宏集解决方案 宏集DataHub软件 支持用户连接到任何OPC UA、DA或A&E服务器、Modbus设备或自定义程序。 此外，该软件还兼容所有符合ODBC标准的数据库，能够写入数据、读取数据或同时进行。用户可以使用现有表格，或创建全新的定制表格以满足特定需求。 如果数据库在记录数据时不可用，DataHub软件可以存储数据，并在数据库恢复后进行转发。 操作步骤 1.OPC DA数据采集 宏集Datahub 支持作为OPC DA/UA的服务器/客户端，并且不限制连接的服务器和客户端的数量 。接下来以OPC DA为例，演示配置步骤。 （1）打开宏集Datahub软件，点击右侧的OPC DA功能，确认选择勾选了将其作为OPC Client；点击添加，会出现弹窗进行OPC Serve服务器配置操作。 （2）如图所示，可以自定义设置OPC服务器的名称，此处演示改成了OPC DA；选择需要连接的OPC DA Server，选择从server读取数据点的方式（手动添加数据点或全部读取），图中勾选手动添加；点击配置项目，会出现选择数据点的弹窗。 （3）点击“Configure Item”后，出现下图所示的弹窗。在“OPC Server Item”下面勾选需要的数据点，选中的数据点会出现在右侧的“Selected Item”，点击OK即可。 （4）配置成功后，勾选刚刚配置好的Server，点击主界面的“Apply”，此时可观察到状态变成“Running”，表明连接创建成功；点击“View data”,可通过弹窗查看采集到的数据。 （5）如图所示，可以看到数据质量为“Good”，并且数据值不断更新，表明OPC DA数据采集成功。 2. 宏集DataHub数据库写入配置 宏集Datahub 可以使用图形化的配置界面，快速将您选择的数据点写入到对应的数据库中 。接下来介绍将前面步骤中采集到的OPC DA数据写入到SQL Server数据库的步骤。 （1）点击打开宏集Datahub软件，点击右侧的Data logging功能，点击“Configure”，将会打开ODBC数据记录窗口。 （2）DSN配置。DSN是数据源名称，Windows使用此名称来标识您要连接的数据库。从下拉框中选择一个DSN，如果您没有DSN或者需要创建新的DSN，可以打开界面右侧的“Open DSN Administrator”进行操作。本实例中，操作人员选择Hongrax-Test作为数据源。 注意事项： 点击界面右侧的“Open DSN Administrator”，按图示步骤设置您实际使用的默认数据库。 （3）通过下拉框选择数据源后，点击“Connect”按钮，可以从下方看到连接状态。 （4）选择表格，按图示步骤创建表格，并自定义修改表格名称。 （5）点击“Add colum”来添加列，在弹出的对话框中输入“Index01”，点击OK。 （6）在新创建的Index01标签下面单击，选择“Key”。 （7）按照同样的方式，新建一个列“Name01”，选中右侧的数据点，Name01的标签下面单击选择“Point”。 （8）按照同样的步骤插入列并选择数据点和数据类型，表格列插入完成后，点击“Create”，可以在下面的配置动作中看到新创建的表格。 注意事项： 后续测试过程中提示对象名无效，是由于未给属性-Quqlity01列输入数据类型，并且没有点击创建表格，需要参考下图配置一下。 （9）选择3触发器，给定一个动作，例如图中所示是每0.5s触发一次动作。 （10）设置触发的附加条件，如图所示。完成上述配置后，依次点击“Apply”—“Done”。 3. 宏集DataHub数据库写入测试 （1）打开并连接SQL Server数据库。可以看到，此时test01里面还没有在Datahub中创建的表格。 （2）DataHub数据写入。在配置好的Data logging页面，点击右下角的“Apply”，打开Script Log,，可以看到数据正常实时写入。 （3）再次打开SQL Server,刷新可以看到Test01下面出现创建的Hongrax01，右键可以查看到Datahub发送的OPC DA数据。 以上，即为本次测试的全部内容，有任何疑问欢迎联系宏集工程师为您解答。 总结 宏集DataHub软件 支持用户连接到任何OPC UA、DA或A&E服务器、Modbus设备或自定义程序，兼容所有符合ODBC标准的数据库，能够写入数据、读取数据或同时进行。 通过宏集DataHub软件采集OPC DA数据并存储到SQL Server数据库， 有助于数据的统一管理、实时监控和趋势分析，助力企业优化生产流程。
-
科技云报道原创。 从540亿元到1286亿元——这是中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会针对中国数据库行业给出的一份预测报告。 报告指出，未来五年，中国数据库行业将从百亿级市场跨越成为千亿级市场。 最近两年，中国的数据库行业似乎也在迎来一轮新热潮，而这种热潮是伴随着5G、云计算、大数据和AI等多种技术共同出现的。 在企业数字化加速到来的同时，企业对于各类数据分析的需求也被越发放到台前。 种种变革之下，数据库行业是否将迎来新的发展？ 数据库发展出现新趋势 如果将整个软件产业体系比喻成一棵参天大树，数据库则处于其中最核心的基础部分，支撑着大部分的软件生态，进而使整个数字中国各行各业核心业务系统的正常运转。 数据库以其技术门槛之高、研发周期之长、工程要求之高而被誉为“基础软件皇冠上的明珠”。 而在过去很长一段时间里，国内市场几乎被海外数据库厂商所垄断。数据显示，微软、亚马逊、Oracle三家占据全球数据库市场三分之二以上的份额。 数据库更是被列为国家35项“卡脖子”的关键技术之一。 近年来，随着国家对信息安全和自主可控的要求不断提高，国产数据库市场也在逐渐崛起。在这个领域里，国内企业不断加强自主研发能力，推出了一系列具有自主知识产权的数据库产品。 无论是传统数据库厂商、云数据库厂商，还是新兴势力，都在不遗余力地打造各种类型的数据库，各种产品在不同领域都有着广泛的应用。 中国数据库虽然进入了高速发展阶段，但面向更大规模、更复杂应用场景需求，达到好用的技术水平，实现可复制、可推广国产数据库，还面临着大量的技术攻关、产业生态优化、应用协同等方面的难题。 换句话说，大而不强、多而不优的局面还没有发生根本性的改变。 但值得注意的是，新的技术浪潮正在推动中国数据库市场快速变化。在2023年度十大科技名词中，大模型位居榜首，数据要素也名列前三。 首先是火热了一年的大模型。 今年以来，AI Agent和AIGC等技术都是上层应用赛道里的关键词，而底层技术的变革总是要来得相对慢一些。在数据库行业，一个可预见性的趋势是AI+BI+DI。 事实上，这种趋势并非出现在大模型时代，在更早之前它就是数据库行业里的一个畅想。但由于技术不够成熟，导致这种畅想并未实现。 具体而言，在AI、BI与DI三者的结合中，AI的这部分能力由大模型厂商来提供相应的能力；数据库厂商提供的能力则在底层的数据处理分析上。 其中，DI相当于一个接受数据加工请求的平台；BI则是将这些数据分析结果用可视化的方式呈现出来。 只是在大模型时代，AI可以更好地理解用户意图，再基于底层强大的数据计算加工能力，即可实现更加丝滑、低成本的数据分析体验，将底层数据库的加工和分析结果在BI上呈现出来。 实际上，这种模式的落地不仅是站在AI大模型新时代的风口之下，也更是在市场的期盼之下。 正是在AI+BI+DI模式的驱动下，数据库行业将更加重视公有云模式。一方面是考虑到成本因素，另一方面则是数据使用模式的灵活度。 在全球数据库市场中，云数据库的市场份额近两年也得到了大幅提升。不仅如此，近两年的云数据库占比已经超过本地部署的数据库。 大模型时代，在数据库领域，公有云模式将成为一种新的趋势。 其次，在2023年度的科技关键词中，数据要素也将在数据库行业发挥更重要的角色。 在国家数据局发布“数据要素×”三年行动计划中明确提出，推动满足资产确认条件的数据资源，计入资产负债表无形资产或存货，推动数据资产化。 而相关部门发布的规定也将于2024年1月1日正式施行。 随着2024年数据资产的入表，将催化数据库行业走向新的发展高度。 未来，企业会越来越重视数据层面、资产层面的建设。过去粗放式的数据使用模式，在外部更强的监管要求下，也会朝着精细化的模式进行升级。相对应的，数据建设和治理在企业内部会变得更加合理。 更具体地来看，数据资产在企业内部相当于一个“底座”的作用。 在整个数据共享机制的构建中，一个最常见的问题是数据孤岛的存在。由于企业内部为了解决多个问题所构建的多个技术栈，而在不同组件下产生的数据割裂现象。 对此，湖仓一体架构在解决数据割裂问题方面成为新的解决方案。数据湖的能力可以将用户的数据底座统一起来，从而达到数据共享的效果。 而在湖仓一体技术架构基础上，数据也可以以各种格式存在于数据湖里，通过湖仓一体的分析来支撑企业对于数据使用的不同诉求，进而更有质量地构建自身的数据资产。 从各类做湖仓一体的数据库厂商来看，各家技术路线各不同，有些选择自研，有些则基于开源，而有些是自身云平台的产品组合，但最终目的都是为了降低数据在不同平台间的流动。 数据库国产替代在路上 从2000年前后，我国开始陆续出现商业数据库厂商，其主要代表有达梦数据、人大金仓、神舟通用、通用数据等。近年来，国内互联网、通信科技巨头阿里、腾讯、华为等公司也纷纷加速布局数据库产业，借助云计算优势进行相关数据库服务的研发。 目前中国数据库市场总体规模在全球数据库市场占比较低，但数据库厂商数量显著多于全球其他国家和地区。根据中金企信统计数据，2022年6月，中国数据库厂商已超过200家。 大量中国数据库厂商的出现，为挑战传统数据库巨头带来了更多可能。 在Gartner 2023年数据库魔力象限报告中，阿里云的PolarDB成为唯一进入领导者象限的中国数据库。 同时，被荣誉提及的十家数据库厂商中，也有四家来自中国，分别是：OceanBase、PingCAP、华为云、腾讯云。 但也需清醒地认识到，目前国产数据库发展还比较缓慢，从实际应用来看，仅在党政军领域应用较多，而在其他领域应用较少。 据智研咨询发布的《中国数据库行业市场调研分析及发展规模预测报告》数据显示，截止2022年我国数据库规模国产化率达21.3%。 换句话说，国产数据库想要实现真正的领先，还有很长的路要走。 首先，从数据库的发展可以看到，这一行业需要长时间的技术积累，例如Oracle从1978年开始至今已有40多年的历史，才发展成如今的规模。 其次，做数据库一定要有一个完整生态，例如自从x86替换小型机，DB2的市场份额逐渐下降以及软硬件分离的趋势，导致Intel、微软的操作系统得以普遍应用，在此生态下才有Oracle、MySQL发展壮大的机会。 不过，近年来国家积极推动国产数据库的发展，监管部门陆续发布多个文件，明确提出“提高新技术应用和自主可控能力”“加大数据中心基础设施弹性供给”等要求。 尤其在2022年9月底，国务院国资委下发了重要的《国资发79号文件》，文件中明确指出，自2023年1月起，每季度末向国资委报送信创系统替换进度。 最终要求2027年底前，实现所有中央企业的信息化系统安全可靠的信创替代。 一系列的政策出台都在推动着国产数据库从应用到生态的全面建设。同时，国内数据库行业在各种新趋势和新技术的加持下，也将进一步加速行业发展和规范。 积于跬步，方能行至千里。中国数据库还要经历漫长打磨的过程，在新一轮科技革命的大潮中，这条漫漫长路显然才刚刚开始。 【关于科技云报道】 专注于原创的企业级内容行家——科技云报道。成立于2015年，是前沿企业级IT领域Top10媒体。获工信部权威认可，可信云、全球云计算大会官方指定传播媒体之一。深入原创报道云计算、大数据、人工智能、区块链等领域。
-
来源：艾特保IT 虹科干货丨无模式数据库的利与弊 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/0hUFo-KjUO4-axd6oZRgRQ 欢迎关注虹科，为您提供最新资讯！ 数据管理需求日益多样，无论是金融服务、游戏还是社交媒体行业，都要求支持实时数据处理和快速迭代，无模式数据库因其灵活性和易用性而逐渐成为开发者的新选择。那么，无模式数据库到底有哪些特性呢，企业在选用无模式数据库时需要考虑哪些因素？ 文章速览： -什么是无模式数据库？ -无模式数据库是如何工作 -无模式VS.有模式 -常见问题解答 一、什么是无模式数据库 无模式数据库是通过一种特定模式来管理信息的数据库，不需要遵循特定的结构。在构建无模式数据库时，并不必依赖于特定的字段、表格或数据模型结构。它不像关系型数据库管理系统（RDBMS）那样强制需要特定的结构。 换言之，无模式数据库是非关系型数据库的一种，能够处理各种类型的数据，包括键值存储、文档存储、内存中数据、列式或图形数据模型。NoSQL数据库的灵活性是无模式日益受欢迎的原因，对用户而言，通常认为它在使用的便捷上比扩展模式的数据库或SQL数据库更为友好。 二、无模式数据库是如何工作 无模式数据库不要求对数据结构有预先的、完整的规划。因为它不遵循固定模式，所以存储在其中的数据都将得以完整保存。相比之下，关系型数据库通常只是选择性地保留数据，要么修改数据以适应模式，要么直接丢弃数据。 采用无模式的方法可以保持数据的完整性，并能随时提供完全访问。对于需要根据实时数据变化运营的企业而言，保留原始数据非常重要，因为这些数据可能对未来数据库的更新是必须的。 无模式数据库不受固定数据结构的限制，可以灵活地添加或移除数据类型、表格和字段，而不会导致复杂的模式迁移和业务中断。由于其能够适应突然的变化并处理各种类型的数据，无模式数据库在金融服务、游戏和社交媒体等依赖实时数据的行业中应用广泛。 三、无模式VS.有模式 无模式数据库适合什么样的企业？你的企业究竟应使用有模式数据库还是无模式数据库？我们先来看一下这两种模式的数据分别有哪些优缺点，再考虑一下问题：你对一个新的数据库的设置把握有多少？能否确认它的结构，并确定它永远不会改变？ 四、常见问题解答 - Redis是无模式数据库吗？ 是的，Redis是一种NoSQL、多模型的内存数据库，利用不同模块实现数据库内不同模型间的完全连接和交互，不需要模式来管理非结构化数据。 -NoSQL数据库是无模式吗？ 尽管NoSQL/非关系型数据库通常被称为“无模式”，但这并不意味着它们最终没有模式。关系型数据库使用特定语言查询特定模型的数据，而无模式数据库中，开发者自行决定架构。因此，无模式数据库中确实存在模式，但是由开发者而非数据库系统来决定。 虹科是Redis企业版数据库的中国区战略合作伙伴，虹科持续关注各行业当下急切需求，专注于为企业解答疑问，制定专属服务，提供一站式解决方案，虹科提供的Redis企业版数据库是无数企业数据安全保护路上的最佳合作选择！为企业的数据安全保驾护航！ 艾特保公司（itbigtec.com）是一家前瞻性的技术企业，专注于提供尖端的数据存储、数据智能、全面的安全与合规性，以及高效的网络监控与优化服务解决方案。我们的使命是通过技术创新，赋能企业在复杂的数字化转型浪潮中实现卓越的运营。
相关资源
-
大家好，今天我将给大家分享关于如何开发一个数据库系统的知识，将从0到1手把手带着一步步去开发这个项目，希望我的分享对大家的学习和工作有所帮助，如果有不足的地方还请大家多多指正。一、什么是数据库系统数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成 二、数据库管理系统的主要功能包括数据定义功能：DBMS提供数据定义语言（DataDefinitionLanguage，DDL），用户通过它可以方便地对数据库中的对象进行定义数据组织、存储和管理：DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典、用户数据、数据的存取路径等。数据操纵功能：DBMS提-供数据操纵语言（DataManipulationLanguage，DML），用户可以使用DML操纵数据，实现对数据库的基本操作，如查询、插入、删除和修改等数据库的事务管理和运行管理：数据库在建立、运用和维护时由数据管理系统统一管理、统一控制，以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复数据库建立和维护功能：数据库初始数据的输入、转换功能，数据库的转储、恢复功能，数据库的重组织功能和性能监视、分析功能等。三、数据库系统结构1.1模式(概念模式或逻辑模式)定义:数据库中全体数据的逻辑结构特征的描述，是所有用户的公用数据库结构。特性:一个数据库只有一个模式模式与应用程序无关，只是数据的一个框架1.2子模式(外模式或用户模式)定义:数据库用户所见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是用户所用的数据库结构特性:子模式是模式的子集一个数据库有多个子模式，每个用户至少使用一个子模式同一个用户可以使用不同的子模式，每个子模式可为不同的用户所用1.3内模式(存储模式)定义:是数据物理结构和存储方法的描述。它是整个数据库的最低层结构的表示。特性:一个数据库只有一个内模式，内模式对用户透明一个数据库由多种文件组成，如用户数据文件，索引文件及系统文件内模式设计直接影响数据库的性能以下是开发流程：在idea中构建如下几个子模块工程：@PostMapping("/doLogin")@ApiOperation(value="一键注册登录接口",notes="一键注册登录接口",httpMethod="POST")publicGraceJSONResultdoLogin(HttpServletRequestrequest, HttpServletResponseresponse, @RequestBody@ValidRegisterLoginBOregisterLoginBO, BindingResultresult);验证的字段上方可以写一些相关的注解，系统识别后会自动检查RegisterLoginBO.javapublicclassRegisterLoginBO{ @NotBlank(message="手机号不能为空") privateStringmobile; @NotBlank(message="短信验证码不能为空") privateStringsmsCode; publicStringgetMobile(){ returnmobile; } publicvoidsetMobile(Stringmobile){ this.mobile=mobile; } publicStringgetSmsCode(){ returnsmsCode; } publicvoidsetSmsCode(StringsmsCode){ this.smsCode=smsCode; } @Override publicStringtoString(){ return"RegisterLoginBO{"+ "mobile='"+mobile+'\''+ ",smsCode='"+smsCode+'\''+ '}'; }}如果校验有问题，那么可以直接获得并且放回给前端即可。BaseController.java/** *验证beanBO中的字段错误信息 *@paramresult *@return */publicMap<String,String>getErrors(BindingResultresult){ Map<String,String>map=newHashMap<>(); List<FieldError>errorList=result.getFieldErrors(); for(FieldErrorerror:errorList){ //发生验证错误所对应的某一个属性 StringerrorField=error.getField(); //验证错误的信息 StringerrorMsg=error.getDefaultMessage(); map.put(errorField,errorMsg); } returnmap;}一般来说，admin系统不会有主动注册功能，账号都是分配的，那么默认就会存在一个基本账户，这也是预先通过代码生成用户名和密码的。直接手动生成即可：<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId></dependency>同理，查询操作也是类似JPA的操作，再继承Repository后直接使用其内置api即可：FriendLinkMngControllerApi.java@PostMapping("getFriendLinkList")@ApiOperation(value="查询友情链接列表",notes="查询友情链接列表",httpMethod="POST")publicGraceJSONResultgetFriendLinkList();首先可以在数据库通过写sql脚本实现查询SELECTc.idascommentId,c.father_idasfatherId,c.article_idasarticleId,c.comment_user_idascommentUserId,c.comment_user_nicknameascommentUserNickname,c.contentascontent,c.create_timeascreateTime,f.comment_user_nicknameasquoteUserNickname,f.contentasquoteContentFROMcommentscLEFTJOINcommentsfonc.father_id=f.idWHEREc.article_id='2006117B57WRZGHH'orderbyc.create_timedesc目前我们所搭建的eureka是单机单实例的注册中心，如果挂了，那么整个微服务体系完全不可以，这是不应该的，所以为了实现eureka的高可用，我们可以搭建集群。在进行集群构建之前，大家先参照目前的eureka再去构建一个一模一样的工程，可以取名为springcloud-eureka-cluster。为集群中各个eureka节点配置hosteureka: instance: hostname:eureka-cluster-${port:7001} #集群中每个eureka的名字都要唯一 #自定义eureka集群中另外的两个端口号 other-node-port2:${p2:7002} other-node-port3:${p3:7003} client:# register-with-eureka:false# fetch-registry:false service-url: #集群中的每个eureka单实例，都需要相互注册到其他的节点，在此填入集群中其他eureka的地址进行相互注册 defaultZone:http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port2}:${eureka.other-node-port2}/eureka/,http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port3}:${eureka.other-node-port3}/eureka/我们自己测试的时候时间可以设置为10秒内有10次，我认定非法请求，直接限制这个ip访问15秒，15秒后释放。（像有的网站会出现二维码让你扫描通过，或者手机验证码或者人机交互判断你当前是否是人还是机器，因为有可能是爬虫请求）开发步骤：首先在yml中设置基本参数：@OverridepublicObjectrun()throwsZuulException{ System.out.println("执行【IP黑名单】Zuul过滤器..."); //获得上下文对象requestContext RequestContextrequestContext=RequestContext.getCurrentContext(); HttpServletRequestrequest=requestContext.getRequest(); //获得ip Stringip=IPUtil.getRequestIp(request); /** *需求： *判断ip在10秒内请求的次数是否超过10次， *如果超过，则限制访问15秒，15秒过后再放行 */ finalStringipRedisKey="zuul-ip:"+ip; finalStringipRedisLimitKey="zuul-ip-limit:"+ip; //获得剩余的限制时间 longlimitLeftTime=redis.ttl(ipRedisLimitKey); //如果剩余时间还存在，说明这个ip不能访问，继续等待 if(limitLeftTime>0){ stopRequest(requestContext); returnnull; } //在redis中累加ip的请求访问次数 longrequestCounts=redis.increment(ipRedisKey,1); //从0开始计算请求次数，初期访问为1，则设置过期时间，也就是连续请求的间隔时间 if(requestCounts==1){ redis.expire(ipRedisKey,timeInterval); } //如果还能取得到请求次数，说明用户连续请求的次数落在10秒内 //一旦请求次数超过了连续访问的次数，则需要限制这个ip了 if(requestCounts>continueCounts){ //限制ip访问一段时间 redis.set(ipRedisLimitKey,ipRedisLimitKey,limitTimes); stopRequest(requestContext); } returnnull;}privatevoidstopRequest(RequestContextrequestContext){ //停止继续向下路由，禁止请求通信 requestContext.setSendZuulResponse(false); requestContext.setResponseStatusCode(200); Stringresult=JsonUtils.objectToJson( GraceJSONResult.errorCustom( ResponseStatusEnum.SYSTEM_ERROR_BLACK_IP)); requestContext.setResponseBody(result); requestContext.getResponse().setCharacterEncoding("utf-8"); requestContext.getResponse().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);}上面这些都是通过不同key要执行多次才能得到结果，一般来说我们会使用es的aggs功能做聚合统计，会更好。通过一个脚本来统计男女数量：POSThttp://192.168.1.203:9200/fans/_doc/_search{ "size":0, "query":{ "match":{ "writerId":"201116760SMSZT2W" } }, "aggs":{ "counts":{ "terms":{ "field":"sex" } } }}以下就是数据库系统开发的整个流程讲解，感谢大家的阅读
-
无论你是数据库内核研发、DBA、还是后端研发，能够手写一套自己的数据库系统，都是你突破技术发展瓶颈的有效途径。[11章]技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统课程将带你从架构设计，原理剖析，再到源码的实现，手把手带你构建一套完整的数据库系统，让你深度掌握数据库底层，及更多数据库高端技术，具备解决大量生产级数据库问题的能力，助力成为高端技术人才！从数据库架构设计到功能实现，吃透底层原理，解决大量生产级问题具备从0到1数据库系统的架构设计能力从需求分析，系统分析，到系统架构设计，以及面向未知故障场景防御式编程，灵活运用设计模式，全面深入理解数据库系统架构深度掌握数据库底层原理及系统性方法论掌握SQL语法解析、语义解析原理，数据库如何生成执行计划，数据库底层存储机制、事务管理机制，C/S架构网络服务，综合性提升数据库运维、调优能力提升大量生产级数据库问题高效解决能力深入掌握数据库索引调优思路、瓶颈点，如何快速定位线上问题，深入挖掘针对数据库的面试题，知其然更知其所以然，有效突破你的疑难杂症问题解决能力理论结合实际场景综合性落地，轻松吃透核心技术底层原理应用场景复用到日常开发场景中，如何运用高级数据结构、算法和设计模式，如何正确面对高并发进行编程，如何进行数据库的优化，如何理解数据库的执行计划分析慢SQL的原因等。原理剖析深度剖析数据库系统原理，将数据库几十年发展精髓拆解并呈现，端到端解析数据库系统中的各种工程trick，结合具体实现案例(MySQL/PostgreSQL/SQLite)展现系统级实现方案源码实战手把手实现每一行代码，掌握每行代码的原理，实现代码规模巨大的数据库系统原型，开发、debug过程演示真实传授解bug的核心方法论，探讨各种工程技巧、可优化的空间，引发深层思考多场景数据库解决方案，灵活解决大量生产级问题数据库性能及扩展评估数据库性能、扩展数据库功能特性、数据库扩展的方法和机制数据库优化分析数据库性能瓶颈、配置数据库索引、执行计划分析、分析系统硬件瓶颈大数据量存储如何进行数据存储、设计端到端大数据量存储方案、评估大数据量对数据库的影响数据库高可用数据库高可用的挑战、数据库WAL机制、WAL机制在数据库高可用中的应用数据库网络规划OS的网络模型、高效实现网络编程、数据库如何面对高并发挑战数据库故障定位定位数据库中故障的来源、如何对故障进行响应、进行数据库系统的高效运维
-
-
-
Oracle编程艺术：深入理解数据库体系结构（第3版）-(图灵程序设计丛书)-[美]ThomasKyte&DarlKuhn
-
分享课程《MySQL/Redis等6大数据库，在7种Java业务中的选型与调优》，2023新课，一共9章，附源码。优秀的后端开发工程师，对于数据库存储方面，光会常规的CRUD已然不够，更需要懂各种数据库产品的优劣及适用场景，并能在适合的业务实践中准确选取合适的产品并应用。《MySQL/Redis等6大数据库，在7种Java业务中的选型与调优》课程利用一个社交新零售项目，带你学习如何基于不同的业务场景选择合适的数据库，详解MySQL、Redis、Elasticsearch、Neo4j、HBASE、MongoDB六大数据库的选型策略，并使用合适的设计形式，提升项目质量。课程大纲：第1章如何用更优的数据存储方案，打造更稳定的架构？ 第2章社交新零售业务场景的演进与架构方案设计第3章发挥Mysql选型优势，构建新零售核心门店与商品能力第4章高事务保证要求的交易核心能力第5章内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈第6章搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力第7章社交图关系下的图数据库Neo4J解决方案第8章Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案第9章最像关系型数据库的非关系型数据库mongoDB满足点赞评论场景
-
设计有效的数据库系统-(计算机科学丛书)-[美]RebeccaM.Riordan
-
-
-
-
-
-
-
基于网络数据库的远程入侵检测视频监控中心的实现
-
-
-
-
-
数据库系统概念（第5版）[（美）Abraham.SilberschatzHenry.F.Korth（印）S.Sudarshan].pdf
-
数据库系统：概念、设计及应用[（印）S.K.Singh].pdf
