


Comment Java utilise-t-il l'intercepteur de pilote MySQL pour implémenter des calculs SQL fastidieux ?
Contexte
L'une des exigences de l'entreprise est que le composant de journal de suivi des liens existant de l'entreprise doit prendre en charge l'impression du temps d'exécution SQL de MySQL. La méthode courante pour implémenter le suivi des liens consiste à implémenter l'interface d'intercepteur ou le filtre fourni par un framework ou un outil tiers. . L'interface d'interception ne fait pas exception pour MySQL. En fait, elle implémente simplement l'interface d'intercepteur pilotée par MySQL.
Implémentation spécifique
Les canaux MySQL ont des versions différentes et les interfaces d'intercepteur des différentes versions sont différentes, vous devez donc implémenter l'intercepteur de réponse en fonction des différentes versions du pilote MySQL que vous utilisez. Ensuite, nous présenterons MySQL. canaux séparément. Méthodes d’implémentation des versions 5, 6 et 8.
MySQL5
Ici, nous prenons la version 5.1.18 du canal MySQL comme exemple pour implémenter l'interface StatementInterceptorV2
. La principale logique d'implémentation se trouve dans preProcess
et postProcess.
. , ces deux méthodes sont des méthodes à exécuter avant et après l'exécution de SQL. Le framework que j'utilise est le MDC qui est utilisé ici pour enregistrer un horodatage avant l'exécution de SQL. postProcess MDC .put("sql_exec_time", start);
, vous pouvez également utiliser ThreadLocal pour l'implémenter, puis utiliser MDC.get("sql_exec_time") dans le code de la méthode <code>postProcess
>, supprimez le temps enregistré avant l'exécution de SQL et soustrayez enfin le temps avant l'exécution de SQL de l'horodatage actuel pour calculer le temps d'exécution de SQL. StatementInterceptorV2
接口,主要实现逻辑在preProcess
和postProcess
方法,这两个方法是sql执行前后要执行的方法,我所使用的框架是logback,这里使用MDC来记录sql执行前的一个时间戳,代码在postProcess
方法MDC.put("sql_exec_time", start);
,自己也可以使用ThreadLocal等来实现,然后在postProcess
方法中使用MDC.get("sql_exec_time")
将记录的sql执行前的时间取出来,最后再用当前时间戳减去sql执行前的时间,就算出了sql执行的时间。
import static net.logstash.logback.marker.Markers.append; import com.mysql.jdbc.Connection; import com.mysql.jdbc.ResultSetInternalMethods; import com.mysql.jdbc.Statement; import com.mysql.jdbc.StatementInterceptorV2; import com.redick.util.LogUtil; import java.sql.SQLException; import java.util.Properties; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.slf4j.MDC; /** * @author Redick01 */ @Slf4j public class Mysql5StatementInterceptor implements StatementInterceptorV2 { @Override public void init(Connection connection, Properties properties) throws SQLException { } @Override public ResultSetInternalMethods preProcess(String s, Statement statement, Connection connection) throws SQLException { String start = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); MDC.put("sql_exec_time", start); log.info(LogUtil.customizeMarker(LogUtil.kLOG_KEY_TRACE_TAG, "sql_exec_before"), "开始执行sql"); return null; } @Override public boolean executeTopLevelOnly() { return false; } @Override public void destroy() { } @Override public ResultSetInternalMethods postProcess(String s, Statement statement, ResultSetInternalMethods resultSetInternalMethods, Connection connection, int i, boolean b, boolean b1, SQLException e) throws SQLException { long start = Long.parseLong(MDC.get("sql_exec_time")); long end = System.currentTimeMillis(); log.info(LogUtil.customizeMarker(LogUtil.kLOG_KEY_TRACE_TAG, "sql_exec_after") .and(append(LogUtil.kLOG_KEY_SQL_EXEC_DURATION, end - start)), "结束执行sql"); return null; } }
MySQL6
MySQL6和MySQL5基本一样,只是接口不是同一个,直接放代码
import static net.logstash.logback.marker.Markers.append; import com.mysql.cj.api.MysqlConnection; import com.mysql.cj.api.jdbc.Statement; import com.mysql.cj.api.jdbc.interceptors.StatementInterceptor; import com.mysql.cj.api.log.Log; import com.mysql.cj.api.mysqla.result.Resultset; import com.redick.util.LogUtil; import java.sql.SQLException; import java.util.Properties; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.slf4j.MDC; /** * @author Redick01 */ @Slf4j public class Mysql6StatementInterceptor implements StatementInterceptor { @Override public StatementInterceptor init(MysqlConnection mysqlConnection, Properties properties, Log log) { return null; } @Override public <T extends Resultset> T preProcess(String s, Statement statement) throws SQLException { String start = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); MDC.put("sql_exec_time", start); log.info(LogUtil.customizeMarker(LogUtil.kLOG_KEY_TRACE_TAG, "sql_exec_before"), "开始执行sql"); return null; } @Override public boolean executeTopLevelOnly() { return false; } @Override public void destroy() { } @Override public <T extends Resultset> T postProcess(String s, Statement statement, T t, int i, boolean b, boolean b1, Exception e) throws SQLException { long start = Long.parseLong(MDC.get("sql_exec_time")); long end = System.currentTimeMillis(); log.info(LogUtil.customizeMarker(LogUtil.kLOG_KEY_TRACE_TAG, "sql_exec_after") .and(append(LogUtil.kLOG_KEY_SQL_EXEC_DURATION, end - start)), "结束执行sql"); return null; } }
MySQL8
MySQL8和MySQL5/6的拦截器接口又不一样了,MySQL8的拦截器接口是com.mysql.cj.interceptors.QueryInterceptor
,统计sql执行时间的方式还是一样的,代码如下:
import static net.logstash.logback.marker.Markers.append; import com.mysql.cj.MysqlConnection; import com.mysql.cj.Query; import com.mysql.cj.interceptors.QueryInterceptor; import com.mysql.cj.log.Log; import com.mysql.cj.protocol.Resultset; import com.mysql.cj.protocol.ServerSession; import com.redick.util.LogUtil; import java.util.Properties; import java.util.function.Supplier; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.slf4j.MDC; /** * @author Redick01 */ @Slf4j public class Mysql8QueryInterceptor implements QueryInterceptor { @Override public QueryInterceptor init(MysqlConnection mysqlConnection, Properties properties, Log log) { return null; } @Override public <T extends Resultset> T preProcess(Supplier<String> supplier, Query query) { String start = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); MDC.put("sql_exec_time", start); log.info(LogUtil.customizeMarker(LogUtil.kLOG_KEY_TRACE_TAG, "sql_exec_before"), "开始执行sql"); return null; } @Override public boolean executeTopLevelOnly() { return false; } @Override public void destroy() { } @Override public <T extends Resultset> T postProcess(Supplier<String> supplier, Query query, T t, ServerSession serverSession) { long start = Long.parseLong(MDC.get("sql_exec_time")); long end = System.currentTimeMillis(); log.info(LogUtil.customizeMarker(LogUtil.kLOG_KEY_TRACE_TAG, "sql_exec_after") .and(append(LogUtil.kLOG_KEY_SQL_EXEC_DURATION, end - start)), "结束执行sql"); return null; } }
使用方法
MySQL5和6的使用方式一样,在数据库链接的url中增加如下statementInterceptors
参数,例如:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3316/log-helper?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&statementInterceptors=com.redick.support.mysql.Mysql5StatementInterceptor&serverTimezone=CST
MySQL8则是在url中增加queryInterceptors
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3316/log-helper?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&queryInterceptors=com.redick.support.mysql.Mysql8QueryInterceptor&serverTimezone=CST
{"@timestamp":"2023-02-28T17:16:29.234+08:00","@version":"0.0.1","message":"开始执行sql","logger_name":"com.redick.support.mysql.Mysql5StatementInterceptor","thread_name":"http-nio-3321-exec-4","level":"INFO","level_value":20000,"traceId":"9ed930dc-4cc6-4719-bf33-9fcb618fd65b","spanId":"1","request_type":"getName","parentId":"0","trace_tag":"sql_exec_before"}
com.mysql.cj.interceptors.QueryInterceptor
, la méthode de comptage du temps d'exécution SQL est toujours la même, le code est le suivant : 🎜{"@timestamp":"2023-02-28T17:16:29.237+08:00","@version":"0.0.1","message":"结束执行sql","logger_name":"com.redick.support.mysql.Mysql5StatementInterceptor","thread_name":"http-nio-3321-exec-4","level":"INFO","level_value":20000,"traceId":"9ed930dc-4cc6-4719-bf33-9fcb618fd65b","spanId":"1","request_type":"getName","parentId":"0","trace_tag":"sql_exec_after","sql_duration":3}
statementInterceptors
du lien de base de données, par exemple : 🎜rrreee🎜MySQL8 ajoute les paramètres queryInterceptors
dans l'url, par exemple : 🎜rrreee 🎜Résultats des tests🎜🎜journal de pré-exécution SQL🎜rrreee🎜exécution SQL Après le journal, l'indicateur sql_duration prend 3 ms pour exécuter sql🎜rrreeeCe qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.

Créez une base de données à l'aide de NAVICAT Premium: Connectez-vous au serveur de base de données et entrez les paramètres de connexion. Cliquez avec le bouton droit sur le serveur et sélectionnez Créer une base de données. Entrez le nom de la nouvelle base de données et le jeu de caractères spécifié et la collation. Connectez-vous à la nouvelle base de données et créez le tableau dans le navigateur d'objet. Cliquez avec le bouton droit sur le tableau et sélectionnez Insérer des données pour insérer les données.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

PHP et Python ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1.Php convient au développement Web, avec une syntaxe simple et une efficacité d'exécution élevée. 2. Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique, avec une syntaxe concise et des bibliothèques riches.

Vous pouvez créer une nouvelle connexion MySQL dans NAVICAT en suivant les étapes: ouvrez l'application et sélectionnez une nouvelle connexion (CTRL N). Sélectionnez "MySQL" comme type de connexion. Entrez l'adresse Hostname / IP, le port, le nom d'utilisateur et le mot de passe. (Facultatif) Configurer les options avancées. Enregistrez la connexion et entrez le nom de la connexion.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.

Étapes pour effectuer SQL dans NAVICAT: Connectez-vous à la base de données. Créez une fenêtre d'éditeur SQL. Écrivez des requêtes ou des scripts SQL. Cliquez sur le bouton Exécuter pour exécuter une requête ou un script. Affichez les résultats (si la requête est exécutée).

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.
