Hibernate と MySQL で Spring Boot 接続プールのタイムアウトを修正する方法は?
Hibernate および MySQL を使用した Spring Boot での接続プールのタイムアウト
Spring Boot、JPA-Hibernate、および MySQL を使用すると、ユーザーがタイムアウトに遭遇する可能性があります「CommunicationsException」の問題を示すエラー。この問題に対処するために、推奨されるアプローチには、接続検証を有効にし、プール内で許可される接続の最大数を指定することが含まれます。
接続プールのプロパティを構成します:
次のプロパティを設定して接続プールを構成します。 application.properties:
- spring.datasource.max-active: アクティブな接続の最大数 (デフォルト: 8)
- spring.datasource.initial-size: 初期接続の数 (デフォルト: 0)
- spring.datasource.max-idle: アイドル状態の接続の最大数 (デフォルト: 8)
- spring.datasource.min-idle: アイドル状態の接続の最小数 (デフォルト: 0)
- spring.datasource.time-between-eviction-runs-millis: 接続検証間の時間チェック数 (デフォルト: 5000) ms)
- spring.datasource.min-evictable-idle-time-millis: 接続が削除されるまでの最小アイドル時間 (デフォルト: 60000 ミリ秒)
接続を有効にする検証:
接続を定期的に検証し、切断された接続を削除しますプールから取得したものについては、次のプロパティを設定します。
- spring.datasource.test-while-idle: アイドル状態の接続を検証します (デフォルト: false)
- spring.datasource。 test-on-borrow: プールから接続を借用する前に接続を検証します (デフォルト: false)
- spring.datasource.validation-query: 接続検証のために実行する SQL クエリ (デフォルト: SELECT 1)
代替アプローチ (非推奨):
推奨はしませんが、JDBC URL で autoReconnect=true を指定して自動的に再接続することもできますタイムアウトが発生したとき:
spring.datasource.url = jdbc:mysql://localhost:3306/test?autoReconnect=true
ただし、この方法では、再接続が発生したときにアクティブなトランザクション中に問題が発生する可能性があります。
これらの設定を実装することで、接続がアクティブにテストされ、削除されることを保証できます。アイドル時にタイムアウト エラーを防ぎ、アプリケーションのデータベースへの接続の安定性を維持します。
以上がHibernate と MySQL で Spring Boot 接続プールのタイムアウトを修正する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。
