데이터베이스 종속성 없이 Spring Boot 애플리케이션을 시작하는 방법은 무엇입니까?
데이터베이스 종속성 없이 Spring Boot 애플리케이션 시작
데이터베이스를 활용하는 Spring Boot 애플리케이션으로 작업할 때 데이터베이스를 사용할 수 없을 때 오류가 발생할 수 있습니다. 불만스러운. 이 문제를 극복하려면 데이터베이스에 접근할 수 없는 경우에도 애플리케이션이 성공적으로 시작되도록 구성해야 합니다.
원래 오류의 원인
초기 실행 중에 발생한 오류 데이터베이스 없이 Spring Boot 애플리케이션을 시작하려는 시도는 테이블 구조와 관계를 결정하기 위해 데이터베이스의 메타데이터에 의존하는 Hibernate와 Hibernate에서 비롯됩니다. 데이터베이스를 사용할 수 없으면 Hibernate가 필요한 메타데이터를 얻지 못해 오류가 발생합니다.
해결책: Spring Boot 및 Hibernate 구성
이 문제를 해결하려면, application.yml 파일에서 다음 속성을 구성합니다:
spring: datasource: continueOnError: true initialize: false initialSize: 0 timeBetweenEvictionRunsMillis: 5000 minEvictableIdleTimeMillis: 5000 minIdle: 0 jpa: show-sql: true hibernate: ddl-auto: none naming_strategy: org.hibernate.cfg.DefaultNamingStrategy properties: hibernate: dialect: org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect hbm2ddl: auto: none temp: use_jdbc_metadata_defaults: false
- spring.datasource.continueOnError: 이 속성은 데이터 소스를 초기화하는 중에 오류가 발생하더라도 애플리케이션을 계속 시작하도록 Spring에 지시합니다.
- spring.datasource.initialize: 이 속성은 시작 시 데이터 소스를 초기화할지 여부를 지정합니다. false로 설정하면 실제로 연결이 시도될 때까지 데이터 소스가 초기화되지 않습니다.
- spring.datasource.initialSize: 이 속성은 시작 시 설정할 초기 연결 수를 설정합니다. 0으로 설정하면 시작 시 연결이 설정되지 않음을 의미합니다.
- spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis: 이 속성은 데이터 소스가 제거를 위해 유휴 연결을 확인하는 빈도(밀리초)를 결정합니다.
- spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis: 이 속성은 유휴 연결이 제거되기 전에 풀에 남아 있을 수 있는 최소 시간(밀리초)을 설정합니다.
- spring.datasource.minIdle: 이 속성은 풀에 보관할 유휴 연결의 최소 수.
- spring.jpa.hibernate.ddl-auto: 이 속성은 Hibernate가 데이터베이스 스키마에서 수행할 작업을 설정합니다. 없음으로 설정하면 데이터베이스 스키마가 변경되지 않아야 함을 의미합니다.
- spring.jpa.hibernate.dialect: 이 속성은 사용할 Hibernate 방언을 지정합니다. 적절한 방언을 사용하면 Hibernate가 데이터베이스와 호환되는 SQL을 생성하는 것이 보장됩니다.
- spring.jpa.hibernate.properties.hibernate.temp.use_jdbc_metadata_defaults: 이 속성은 Hibernate가 테이블 구조를 결정하기 위해 JDBC 메타데이터를 사용해야 하는지 여부를 지정합니다. 그리고 관계. false로 설정하면 Hibernate가 데이터베이스에 의존하는 것을 방지하고 대신 도메인 클래스의 매핑 주석을 사용하여 엔터티를 정의합니다.
솔루션의 이점
이러한 구성을 구현하면 Spring Boot 애플리케이션이 다음과 같이 됩니다.
- 데이터베이스를 사용할 수 없는 경우에도 성공적으로 시작됩니다.
- 데이터베이스를 사용할 수 있게 되면 즉시 연결을 설정하여 다시 시작해야 합니다.
- 실행 중인 애플리케이션에 영향을 주지 않고 데이터베이스 중단을 적절하게 처리합니다.
위 내용은 데이터베이스 종속성 없이 Spring Boot 애플리케이션을 시작하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
