Java 프레임워크의 데이터 액세스 계층 설계 및 클라우드 데이터베이스 서비스와의 연결
Java 프레임워크의 데이터 액세스 계층은 애플리케이션과 데이터베이스 간의 상호 작용을 담당합니다. 신뢰성을 보장하기 위해 DAO는 단일 책임, 느슨한 결합 및 테스트 가능성의 원칙을 따라야 합니다. Google Cloud SQL 또는 Amazon RDS와 같은 클라우드 데이터베이스 서비스를 활용하여 Java 애플리케이션의 성능과 가용성을 향상시킬 수 있습니다. 클라우드 데이터베이스 서비스에 연결하려면 전용 JDBC 커넥터와 소켓 팩토리를 사용하여 관리되는 데이터베이스와 안전하게 상호 작용해야 합니다. 실제 사례에서는 JDBC 또는 ORM 프레임워크를 사용하여 Java 프레임워크에서 일반적인 CRUD 작업을 구현하는 방법을 보여줍니다.
Java 프레임워크의 데이터 액세스 계층은 클라우드 데이터베이스 서비스에 연결하도록 설계되었습니다.
데이터 액세스 계층(DAO)은 컴퓨터 프로그램과 데이터베이스 간의 상호 작용을 처리하는 역할을 합니다. Java 프레임워크에서 강력한 데이터 액세스 계층을 설계하는 것은 애플리케이션과 백엔드 데이터베이스의 안정적인 상호 작용을 보장하는 데 중요합니다. Google Cloud SQL 및 Amazon RDS와 같은 클라우드 데이터베이스 서비스는 Java 애플리케이션의 성능과 가용성을 더욱 향상시킬 수 있는 확장 가능한 관리형 데이터베이스 솔루션을 제공합니다.
DAO 디자인 원칙
- 단일 책임 원칙: 각 DAO는 특정 데이터베이스 개체 또는 관련 개체 그룹을 담당해야 합니다.
- 느슨한 결합: DAO는 향후 쉽게 마이그레이션할 수 있도록 기본 데이터베이스 기술(예: SQL 또는 NoSQL)에서 분리되어야 합니다.
- 테스트 가능성: DAO는 데이터베이스와의 상호 작용을 확인하기 위한 단위 테스트가 쉬워야 합니다.
클라우드 데이터베이스 서비스에 연결
다음 코드 조각은 Java 애플리케이션을 Google Cloud SQL 데이터베이스에 연결하는 방법을 보여줍니다.
// Import the Google Cloud SQL JDBC Socket Factory and Connector/J classes. import com.google.cloud.sql.jdbc.SocketFactory; import com.google.cloud.sql.jdbc.SQLDataSource; // Create a new SQLDataSource object. SQLDataSource dataSource = new SQLDataSource(); // Set the database connection properties. dataSource.setHost(host); dataSource.setPort(3306); dataSource.setDatabase(dbName); dataSource.setUser(user); dataSource.setPassword(password); // Retrieve the Cloud SQL JDBC socket factory. SocketFactory socketFactory = SocketFactory.getDefaultInstance(); // Assign the socket factory to the data source. dataSource.setSocketFactory(socketFactory); // Obtain a connection to the database. Connection conn = dataSource.getConnection();
마찬가지로 다음 코드는 Amazon RDS 데이터베이스에 연결하는 방법을 보여줍니다.
// Import the Amazon RDS JDBC Driver classes. import com.amazonaws.auth.BasicAWSCredentials; import com.amazonaws.services.rds.AmazonRDSClient; import com.amazonaws.services.rds.model.DBInstance; import com.amazonaws.services.rds.model.Endpoint; import javax.sql.DataSource; // Create a new Amazon RDS client. AmazonRDSClient rdsClient = new AmazonRDSClient(); // Retrieve the endpoint for the specified DB instance. String dbHost = rdsClient.describeDBInstances(new DescribeDBInstancesRequest().withDBInstanceIdentifier(dbInstanceId)).getDBInstances().get(0).getEndpoint().getAddress(); String dbPort = rdsClient.describeDBInstances(new DescribeDBInstancesRequest().withDBInstanceIdentifier(dbInstanceId)).getDBInstances().get(0).getEndpoint().getPort().toString(); // Initialize the basic AWS credentials. BasicAWSCredentials awsCreds = new BasicAWSCredentials(accessKey, secretKey); // Configure the JDBC connection properties. RdsConnectOptions rdsConnectOptions = new RdsConnectOptions(); rdsConnectOptions.setBasicCredentials(awsCreds); // Get the RdsDataSource. RdsDataSource rdsDataSource = new RdsDataSource(jdbcUrl, rdsConnectOptions); // Obtain a connection to the database. Connection conn = rdsDataSource.getConnection();
연습 사례
Product
的 Java 实体类,它映射到数据库中的products
이라는 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다. 다음 DAO 구현은 Java 프레임워크에서 일반적인 CRUD 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
public interface ProductDao { List<Product> getAll(); Product getById(long id); void insert(Product product); void update(Product product); void delete(long id); }
JDBC 또는 Hibernate 또는 Spring Data JPA와 같은 ORM 프레임워크를 사용하여 이 DAO를 구현할 수 있습니다. 이러한 프레임워크는 데이터베이스에 대한 연결 및 쿼리를 자동으로 처리하여 데이터 액세스 계층 논리를 단순화합니다.
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DAO(데이터 액세스 계층) 설계 및 비동기 처리 기술이 결합되어 Java 프레임워크에서 애플리케이션 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. DAO는 데이터베이스와의 상호 작용을 담당하며 단일 책임 원칙을 따릅니다. 스레드 풀, CompletableFuture 및 ReactorPattern과 같은 비동기 처리 기술은 메인 스레드 차단을 방지할 수 있습니다. CompletableFuture를 통해 비동기적으로 사용자를 찾는 것과 같이 두 가지를 결합하면 애플리케이션이 다른 작업을 동시에 수행할 수 있으므로 응답 시간이 향상됩니다. 실제 사례에서는 SpringBoot, JPA 및 CompletableFuture를 사용하여 개발자가 애플리케이션 성능을 향상시키기 위해 참조할 수 있는 비동기 데이터 액세스 계층을 구현하는 구체적인 단계를 보여줍니다.

마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 액세스 계층을 구현하려면 DDD 원칙을 따르고 도메인 개체를 데이터 액세스 논리에서 분리하면 됩니다. 서비스 지향 아키텍처를 채택함으로써 DAL은 REST 또는 gRPC와 같은 표준 프로토콜을 통해 API 서비스를 제공하여 재사용성과 관찰성을 지원합니다. SpringDataJPA를 예로 들면, 서비스 지향 DAL을 생성하고 JPA 호환 메서드(예: findAll() 및 save())를 사용하여 데이터 작업을 수행함으로써 애플리케이션의 확장성과 유연성을 향상시킬 수 있습니다.

클라우드 데이터베이스 암호화 가장 먼저 고려해야 할 사항은 데이터 암호화의 필요성입니다. 모든 데이터베이스에는 제한된 액세스 기능이 있습니다. 일부 적절한 구현은 데이터 기밀성을 보호하기에 충분합니다. 데이터베이스에 저장된 데이터를 보호하기 위해 암호화가 필요한 다른 요소는 다음과 같습니다. 법적 규정을 준수하기 위해 데이터베이스의 권한 있는 사용자(예: 데이터베이스 관리자)로부터 데이터를 숨깁니다. 공유 계정 사용 등). 클라우드 데이터베이스, 특히 데이터베이스를 사용하는 SaaS 솔루션을 사용하는 경우 데이터베이스의 일반적인 기능이 저하되어 암호문에서 작동할 수 없는 경우 데이터베이스 또는 클라우드 애플리케이션이 키에 액세스해야 합니다. 데이터 암호화에는 복잡성과 성능 비용이 따릅니다. 암호화 외에도 다른 효과적인 방법이 있습니다.

확장성 및 유지 관리성 원칙에 따라 Java 프레임워크 데이터 액세스 계층은 다음을 달성할 수 있습니다. 확장성: 추상 데이터 액세스 계층: 별도의 논리 및 데이터베이스 구현 다중 데이터베이스 지원: 연결 풀을 사용하여 요구 사항 변경에 대응: 연결 관리 및 고갈 방지 유지 관리성: 명확한 명명 규칙: 가독성 향상 쿼리와 코드 분리: 명확성과 유지 관리 용이성 향상 로깅 사용: 디버깅 및 시스템 동작 추적 용이

2월 29일 이 웹사이트의 소식에 따르면, 알리바바 클라우드는 오늘 서버, 데이터베이스, 스토리지 등 수백 가지 제품의 가격을 평균 20% 인하한다고 발표했습니다. 발표에 따르면 Alibaba Cloud는 이제부터 중국 본토에 배포된 일부 퍼블릭 클라우드 제품의 가격을 인하할 예정입니다(산업용 클라우드는 이 가격 조정 범위에 포함되지 않음). 여기에는 클라우드 서버 ECS, 클라우드 데이터베이스 RDS(MySQL, PostgreSQL, MariaDB)가 포함됩니다. ), 클라우드 데이터베이스 Redis Community Edition, 클라우드 데이터베이스 MongoDB 및 클라우드 데이터베이스 ClickHouse Community Compatible Edition의 특정 사양에는 연간/다년 공식 웹 사이트 할인 가격, 절감 계획(클라우드 서버 본토 지역 ECS 컴퓨팅 절감 계획, RDSMySQL 모든 지역)이 포함됩니다. 저축 플랜) 및 객체 스토리지 서비스
