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。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

SpringDataJPA adalah berdasarkan seni bina JPA dan berinteraksi dengan pangkalan data melalui pemetaan, ORM dan pengurusan transaksi. Repositorinya menyediakan operasi CRUD, dan pertanyaan terbitan memudahkan akses pangkalan data. Selain itu, ia menggunakan pemuatan malas untuk hanya mendapatkan semula data apabila perlu, sekali gus meningkatkan prestasi.

Keluk pembelajaran seni bina rangka kerja Go bergantung pada kebiasaan dengan bahasa Go dan pembangunan bahagian belakang serta kerumitan rangka kerja yang dipilih: pemahaman yang baik tentang asas bahasa Go. Ia membantu untuk mempunyai pengalaman pembangunan bahagian belakang. Rangka kerja yang berbeza dalam kerumitan membawa kepada perbezaan dalam keluk pembelajaran.

1. Seni Bina Llama3 Dalam siri artikel ini, kami melaksanakan llama3 dari awal. Keseluruhan seni bina Llama3: Gambarkan parameter model Llama3: Mari kita lihat nilai sebenar parameter ini dalam model Llama3. Gambar [1] Tetingkap konteks (tetingkap konteks) Apabila membuat instantiated kelas LlaMa, pembolehubah max_seq_len mentakrifkan tetingkap konteks. Terdapat parameter lain dalam kelas, tetapi parameter ini paling berkaitan secara langsung dengan model pengubah. Maks_seq_len di sini ialah 8K. Gambar [2] Saiz perbendaharaan kata dan PerhatianL

Cara menggunakan MySQLi untuk mewujudkan sambungan pangkalan data dalam PHP: Sertakan sambungan MySQLi (require_once) Cipta fungsi sambungan (functionconnect_to_db) Fungsi sambungan panggilan ($conn=connect_to_db()) Laksanakan pertanyaan ($result=$conn->query()) Tutup sambungan ( $conn->close())

Pemetaan polimorfik hibernate boleh memetakan kelas yang diwarisi ke pangkalan data dan menyediakan jenis pemetaan berikut: subkelas bercantum: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, termasuk semua lajur kelas induk. table-per-class: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, yang mengandungi hanya lajur khusus subkelas. union-subclass: serupa dengan joined-subclass, tetapi jadual kelas induk menggabungkan semua lajur subclass.

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang: Baru-baru ini, dengan perkembangan dan penemuan teknologi pembelajaran mendalam, model asas berskala besar (Model Asas) telah mencapai hasil yang ketara dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Aplikasi model asas dalam pemanduan autonomi juga mempunyai prospek pembangunan yang hebat, yang boleh meningkatkan pemahaman dan penaakulan senario. Melalui pra-latihan tentang bahasa yang kaya dan data visual, model asas boleh memahami dan mentafsir pelbagai elemen dalam senario pemanduan autonomi dan melakukan penaakulan, menyediakan arahan bahasa dan tindakan untuk memacu membuat keputusan dan perancangan. Model asas boleh ditambah data dengan pemahaman senario pemanduan untuk menyediakan ciri-ciri yang jarang berlaku dalam pengedaran ekor panjang yang tidak mungkin ditemui semasa pemanduan rutin dan pengumpulan data.

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

HTML tidak boleh membaca pangkalan data secara langsung, tetapi ia boleh dicapai melalui JavaScript dan AJAX. Langkah-langkah termasuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan, memproses respons dan mengemas kini halaman. Artikel ini menyediakan contoh praktikal menggunakan JavaScript, AJAX dan PHP untuk membaca data daripada pangkalan data MySQL, menunjukkan cara untuk memaparkan hasil pertanyaan secara dinamik dalam halaman HTML. Contoh ini menggunakan XMLHttpRequest untuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan dan memproses respons, dengan itu mengisi data ke dalam elemen halaman dan merealisasikan fungsi HTML membaca pangkalan data.
