oneproxy中间件架构及注意事项
分布式数据库实现方案总体划分为两类: 一类是程序客户端实现,对一个已有的业务来说,会涉及过多的代码改动甚至是程序逻辑上的调整。 另一类是采用中间件proxy方案,前段代码改动小,通过proxy实现。 架构图如下: 650) this.width=650;" src="http://www.6
分布式数据库实现方案总体划分为两类:
一类是程序客户端实现,对一个已有的业务来说,会涉及过多的代码改动甚至是程序逻辑上的调整。
另一类是采用中间件proxy方案,前段代码改动小,通过proxy实现。
架构图如下:
---------------------------------------------------------------------------------------
这里总结一下JAVA程序mybatis框架连接后的注意事项:
1、不支持 Server Side Cursor 接口,比如 MySQL C API 里的 Prepare、Bind、 Execute调用接口
2、不支持 use命令切换数据库
3、默认禁止 CALL, PREPARE, EXECUTE, DEALLOCATE 命令,也就是说不能用存储过程
3、单库(单实例)分表--insert/update/delete要加字段名,如insert into t1(id,name) values(1,'张三');
4、单库(单实例)分表--目前分了N张表,如果以自增id做关联查询,那么每张表的自增id都是从1开始,在与其他表join关联查询时,数据会不准确
5、单库(单实例)分表--当where条件有分区列时,值不能有函数转换,也不能有算术表达式,必须是原子值,否则结果不准确
6、分库分表(多实例)--不支持垮库join,例如user_0表在10.0.0.1机器里,现在要join关联查询10.0.0.2机器里的money_detail表,不支持
7、分库分表(多实例)--不支持分布式事务,例如user_0表在10.0.0.1机器里,user_1表在10.0.0.2机器里,现在想同时update更新两张表,不支持
---------------------------------------------------------------------------------------
8、读写分离 --默认读操作全部访问slave,如果想强制走主库,例如涉及金钱类的查询操作,SQL改为select /*master*/ from t1 where id=1;
9、分库分表/分表 --where条件带分区列时,直接命中该表,如果未带分区列,会逐一扫描所有分表(单线程),考虑性能问题,要加并行查询(多线程),SQL改为select /*parallel*/ from t1 where name='李四'; 并行查询会增加额外的CPU消耗
----------------------------------------------------------------------------------------
10、分表规则:支持range(范围),hash(取模),hash规则要提前规划好,具体分多少张表,如前期分64张表,1年后想扩容128张表,数据需要重新导出导入,成本非常高,目前二级分表还不支持。

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











Apple의 최신 iOS18, iPadOS18 및 macOS Sequoia 시스템 릴리스에는 사진 애플리케이션에 중요한 기능이 추가되었습니다. 이 기능은 사용자가 다양한 이유로 손실되거나 손상된 사진과 비디오를 쉽게 복구할 수 있도록 설계되었습니다. 새로운 기능에는 사진 앱의 도구 섹션에 '복구됨'이라는 앨범이 도입되었습니다. 이 앨범은 사용자가 기기에 사진 라이브러리에 포함되지 않은 사진이나 비디오를 가지고 있을 때 자동으로 나타납니다. "복구된" 앨범의 출현은 데이터베이스 손상으로 인해 손실된 사진과 비디오, 사진 라이브러리에 올바르게 저장되지 않은 카메라 응용 프로그램 또는 사진 라이브러리를 관리하는 타사 응용 프로그램에 대한 솔루션을 제공합니다. 사용자는 몇 가지 간단한 단계만 거치면 됩니다.

Go 프레임워크 아키텍처의 학습 곡선은 Go 언어 및 백엔드 개발에 대한 친숙도와 선택한 프레임워크의 복잡성, 즉 Go 언어의 기본 사항에 대한 올바른 이해에 따라 달라집니다. 백엔드 개발 경험이 있으면 도움이 됩니다. 다양한 복잡성의 프레임워크는 다양한 학습 곡선으로 이어집니다.

MySQLi를 사용하여 PHP에서 데이터베이스 연결을 설정하는 방법: MySQLi 확장 포함(require_once) 연결 함수 생성(functionconnect_to_db) 연결 함수 호출($conn=connect_to_db()) 쿼리 실행($result=$conn->query()) 닫기 연결( $conn->close())

1. Llama3의 아키텍처 이 기사 시리즈에서는 llama3을 처음부터 구현합니다. Llama3의 전체 아키텍처: Llama3의 모델 매개변수 그림: Llama3 모델에서 이러한 매개변수의 실제 값을 살펴보겠습니다. 그림 [1] 컨텍스트 윈도우(context-window) LlaMa 클래스를 인스턴스화할 때 max_seq_len 변수는 context-window를 정의한다. 클래스에는 다른 매개변수도 있지만 이 매개변수는 변환기 모델과 가장 직접적으로 관련됩니다. 여기서 max_seq_len은 8K입니다. 그림 [2] 어휘의 크기와 주의력L

PHP에서 데이터베이스 연결 오류를 처리하려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다. mysqli_connect_errno()를 사용하여 오류 코드를 얻습니다. 오류 메시지를 얻으려면 mysqli_connect_error()를 사용하십시오. 이러한 오류 메시지를 캡처하고 기록하면 데이터베이스 연결 문제를 쉽게 식별하고 해결할 수 있어 애플리케이션이 원활하게 실행될 수 있습니다.

위 작성 및 저자 개인 이해: 최근 딥러닝 기술의 발전과 획기적인 발전으로 대규모 기반 모델(Foundation Models)이 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 상당한 성과를 거두었습니다. 자율주행에 기본 모델을 적용하는 것도 시나리오에 대한 이해와 추론을 향상시킬 수 있는 큰 발전 전망을 가지고 있습니다. 풍부한 언어와 시각적 데이터에 대한 사전 학습을 통해 기본 모델은 자율주행 시나리오의 다양한 요소를 이해하고 해석하고 추론을 수행할 수 있으며, 의사 결정 및 계획을 추진하기 위한 언어 및 동작 명령을 제공합니다. 기본 모델은 일상적인 운전 및 데이터 수집 중에 발생할 가능성이 없는 롱테일 분포에서 드물게 실행 가능한 기능을 제공하기 위해 운전 시나리오에 대한 이해를 통해 데이터를 보강할 수 있습니다.

Golang의 데이터베이스 콜백 기능을 사용하면 다음을 달성할 수 있습니다. 지정된 데이터베이스 작업이 완료된 후 사용자 정의 코드를 실행합니다. 추가 코드를 작성하지 않고도 별도의 함수를 통해 사용자 정의 동작을 추가할 수 있습니다. 삽입, 업데이트, 삭제, 쿼리 작업에 콜백 함수를 사용할 수 있습니다. 콜백 함수를 사용하려면 sql.Exec, sql.QueryRow, sql.Query 함수를 사용해야 합니다.

Go 표준 라이브러리 데이터베이스/sql 패키지를 통해 MySQL, PostgreSQL 또는 SQLite와 같은 원격 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 데이터베이스 연결 정보가 포함된 연결 문자열을 생성합니다. sql.Open() 함수를 사용하여 데이터베이스 연결을 엽니다. SQL 쿼리 및 삽입 작업과 같은 데이터베이스 작업을 수행합니다. 리소스를 해제하기 위해 defer를 사용하여 데이터베이스 연결을 닫습니다.
