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【YashanDB知识库】YashanDB JDBC驱动查询时抛出io fail:Read timed out异常
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【YashanDB知识库】druid连接池查询空间数据报错read time out
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【YashanDB知识库】查询空间数据提示This socket has been closed.
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【YashanDB知识库】druid连接池查询空间数据报错read time out
【YashanDB知识库】druid连接池查询空间数据报错read time out
【YashanDB知识库】由于druid中间件配置导致的YAS-04003 maximum number of open cursors is 1000
【YashanDB知识库】由于druid中间件配置导致的YAS-04003 maximum number of open cursors is 1000
【YashanDB知识库】yasdb jdbc驱动集成druid连接池,业务(java)日志中有token IDENTIFIER start异常
客户Java日志中出现异常,影响Druid的merge SQL功能(将SQL字面量替换为绑定变量以统计性能),但不影响正常业务流程。原因是Druid在merge SQL时传入null作为dbType,导致无法解析递归查询中的`start`关键字。
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7月前
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【YashanDB 知识库】由于 druid 中间件配置导致的 YAS-04003 maximum number of open cursors is 1000
某客户Java业务运行时出现YAS-04003异常,导致业务无法正常运行,影响所有yashandb版本。原因是druid中间件配置不当,缓存PreparedStatement导致YashanDB open cursor超限。解决方法:增加OPEN_CURSORS参数值或修改druid配置,如将share-prepared-statements和pool-prepared-statements设为false。处理过程涉及查询vopen_cursor和v$sql视图,确认业务会话。经验总结:需结合Java框架及中间件配置与数据库视图分析行为。
Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 的区别与分析
本文对比了 Druid、ClickHouse、Doris 和 StarRocks 四款大数据分析引擎。它们均为 OLAP 引擎,采用列式存储和分布式架构,适用于海量数据分析。Druid 擅长实时分析与高并发查询;ClickHouse 以超高性能著称,适合复杂查询;Doris 提供易用的 SQL 接口,性能均衡;StarRocks 则以其极速查询和实时更新能力脱颖而出。各引擎在数据模型、查询性能、数据更新和存储方面存在差异,适用于不同的业务场景。选择时需根据具体需求综合考虑。
Druid 架构原理及核心特性详解
Druid 是一个分布式、支持实时多维OLAP分析的列式存储数据处理系统,适用于高速实时数据读取和灵活的多维数据分析。它通过Segment、Datasource等元数据概念管理数据,并依赖Zookeeper、Hadoop和Kafka等组件实现高可用性和扩展性。Druid采用列式存储、并行计算和预计算等技术优化查询性能,支持离线和实时数据分析。尽管其存储成本较高且查询语言功能有限,但在大数据实时分析领域表现出色。
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