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【精品问答】Python二级考试题库

珍宝珠 2019-12-01 22:03:38 1146 浏览量 回答数 2

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【精品问答】110+数据挖掘面试题集合

珍宝珠 2019-12-01 21:56:45 2713 浏览量 回答数 3

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前言里说过,耦合是系统结构中各模块间相互联系紧密程度的一种度量。我们希望这种联系越松散越好,但是显然一点儿联系也没有是不可能的。耦合有多种类型,不同类型的耦合代表的模块间的紧密程度也是不一样的。 这里所说的模块是指系统的组成部分,系统组成包括多个模块以及模块间的关系。在技术层面模块可能存在于一个单体应用中,也可能以分布式的系统存在,这不影响我们耦合类型的讨论。 从上图中可以看到,各种耦合类型导致的系统紧密程度不一样,越松散就越好。下面我们解释几种常见的类型。 - Content Coupling:内容耦合是最糟糕的耦合。假如有A和B两个模块,B模块直接访问了A模块内部的数据,那么A对B的依赖就太重了,耦合就太紧了。这是对封装或者叫数据隐藏最直接的破坏,这就像你不是去银行柜台取钱,而是直接进入银行的金库去拿钱。且不说法律和安全上是否允许,你能不能拿到钱,很大程度上依赖于银行金库内钱的存储的结构以及你对它的熟悉程度。微服务倡导的,一个服务应用应该独享自己的数据存储,服务间要通过远程通信来协作,正很大程度上能避免了这个问题。 Common Coupling:这种耦合比上一种好一些,也好不到哪里去。A和B两个模块都依赖一份数据,只是这个数据即不属于A也不属于B。当然,严格遵守微服务的原则也能避免这种耦合。 Stamp Coupling:比共享数据更好的方式是通过参数传递数据。银行柜台的营业员就是一个接口,你要取钱的时候,去找他,把你的需要告诉他,而不是直接闯入金库去拿钱,这就是一种参数传递。但怎么描述你的需求也很关键,我们举个栗子,你来到柜台前,告诉营业员,下周你要带女盆友去国外旅游,你把你的行程表给他看,然后,聪明的营业员从你的定期账户里解冻了2万元到活期账户里,然后又把它转换成美元交给了你。这个是一个参数传递的例子,你的行程表就是入参,但这样并不好,原因是营业员直接需要的不是这个行程表,他需要从你的输入中提炼信息才能完成任务,这就是Stamp Couping。 Data Coupling:更好的是Data Coupling,它也是通过参数传递数据,与Stamp Coupling不同的是,交流的参数结构是由接口提供者定义的。作为客户,你直接告诉营业员,从你的定期账户里解冻2万元到活期账户,然后再把活期账户里的2万元转换成美元给你,这就可以了,你在用银行规定的概念和银行的营业员交流,至于你去干什么,银行并不关心,你也无需赘述。 当我们使用微服务架构构建的是分布式系统的时候,显式的数据共享造成的耦合基本避免了,但Stamp Coupling还是很常见。 注意,我这里说的是显式的数据共享造成的耦合基本避免了,还有一些隐性的,后面会举个例子。

kun坤 2020-04-24 10:37:50 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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【精品问答】python技术1000问(2)

问问小秘 2019-12-01 22:03:02 68 浏览量 回答数 0

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【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 454222 浏览量 回答数 19

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Re我和iDBCloud登录数据库的故事 11到13年做DBA的时候,最早接触的是iDB,我的理解之所以叫iDB应该是表达我的数据库的含义吧,估计我还是上学的时候就已经有了,目前iDB已经迭代到3.0,明年初会发布4.0,从DBA视角上看iDB就是可以review业务SQL,自动执行线上DDL,业务数据提取的申请和审批,WEB上的数据查询,最近做产品经理后才有机会系统的审视iDB(一个包含研发支撑、安全管控的企业级数据库管理产品),支撑了淘宝、天猫、支付宝(现在叫蚂蚁金服)的研发流程,保障了每年的双十一,但iDB Cloud与iDB不是一个产品,iDB是企业版的数据库管理产品,iDB Cloud则定位于个人版数据管理,相比企业中的流程约束,iDB Cloud更期望给大家提供在约束下的易用性最大化的灵活数据管理服务! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 这个月实例信息-实时性能UI改版发布,新版看起来还是比较舒服的!这个我在5元RDS大促时买的,没有跑业务,所以指标都是0,哈哈 实时性能的原型取自阿里DBA团队的传奇(朱旭)之手:orzdba,貌似很久之前已经开源,谷歌下便知! 翻出之前做DBA使用orzdba观察测试机器压测的截图,orzdba是用perl写的,检查项还是蛮多的,比如io吞吐量、rt、主机的load、swap、innodb row、innodb状态,这些是iDB Cloud没有的功能,iDB Cloud通过用户登录账号访问数据库,只能拿到MySQL进程内存中的状态信息,没有权限拿到主机指标,不过innodb相关信息是可以拿到的,但是考虑一般只有DBA才会关注这些细节,所以没开放,不知道大家还会关注什么指标?有没有办法拿到主机的指标? ------------------------- 回5楼ringtail的帖子 刷新页面,类似关闭并重新打开,啥都没了,这个应该是正常的行为,话说为什么要刷新呢,我记得首页性能指标每5分钟自动刷新,即使点击页面上提供的刷新是没啥事的,而实时性能是每4秒更新一行的,还有什么场景要刷洗整个页面是我没想到的吗? ------------------------- 回7楼ringtail的帖子 目前据我所知,真心还做不到刷新不丢iDB Cloud已经打开的选项卡、sql语句和执行结果什么的,现在只能在刷新时加一个“导航确认”,减少手痒式误刷新,哈哈 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 翻工单时,发现有人关心使用iDB Cloud是否会收取流量费,我也没搞清楚,于是问了几个同事,终于把场景基本覆盖了,最终结论: 只要你不把你的RDS实例切换成外网(公网)模式的同时再导出或查询数据就不会收取流量费! 由于那几个工单已经关闭,我就在这里回复下大家,希望那几个朋友能看到 ------------------------- 回9楼yzsind的帖子 一定不会辜负领导的期望,努力工作,争取升职加薪,当上总经理,出任ceo,迎娶白富美,想想还有点小激动 ------------------------- 回10楼佩恩六道的帖子 可能文字不好理解整体的流量计费情况,中午用我那小学的美术细胞,完成了一副“巨作”! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 刚才看到一个工单(iDB Cloud点击登录无效),这个工单已经处理完毕,但我觉得可以把售后同学的方法和大家分享下! 以后遇到点击登录无效、登录后菜单栏点击无效、页面展示不全,很可能是浏览器兼容设置的问题! 浏览器兼容设置的问题: 1.检查浏览器是否安装了AdBlockPlus(火狐浏览器的一个扩展),用火狐浏览器的用户遇到类似问题要注意这一点 2.IE浏览器的话就调整下兼容性模式(http://jingyan.baidu.com/article/fcb5aff791bb47edaa4a7115.html ),并进入开发者模式再测试下IDB Cloud 如果上述2招还是解决不了,记得留言给我! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天看工单时发现有个朋友反馈,包含mediumblob类型字段的表在做导出后,导出文件中没有mediumblob类型字段! 其实导出时默认是不会导出BLOB类型字段,但是在导出-高级选项中是可以选择导出BLOB,但是BLOB字段只能以16进制格式导出,试想一个WORD文档或者一首歌曲,16进制导出后,没啥意义! BOLB字段支持WEB界面上传和下载,是原文件呀,哈哈! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 未来几天休假,去考驾照 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 看工单和论坛中,有用户会抱怨产品不好用,然后就消失了,真的好可惜! 作为产品经理是很想倾听这些抱怨背后的真实想法,期待可以直接对话,无论是功能缺失,还是操作不便,哪怕是使用上的一种感觉或产品散发的味道不对都可以,不求需求,只求对话! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 感谢你的关注和支持! 产品说到底不是产品经理个人的,也不是哪个企业的,而是用户的产品,水能载舟亦能覆舟,产品经理和企业只不过在帮用户把需求实现而已,所以我们会一直坚持下去,坚持和用户一起把iDB Cloud做得更好 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 最近几天公司感冒发烧的同学很多,我也是坚持了好几天才沦陷的,这是在我记忆中来杭州4年第一次发烧,看来20多年在东北积累的体质终于被消耗殆尽,不过意外收获是在高烧间隔清醒之际对最近自己的所作所为反倒有了一些悔悟,有些是工作上,有些是做人上 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 可以的,iDB Cloud对RDS公网和私网模式都是支持的! 你可以在RDS控制台-账号管理中 新建你的数据库账号,然后还是在RDS控制台的右上角,点击“登录数据库”就可以进入iDB Cloud了,建议你先自己试着玩玩,有困惑的话我们一同讨论 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 iDB Cloud在官网上有2个手册,写的比较官方,可能对你用处不大,我其实不太喜欢写什么手册,如果一个产品做的体验不好,只能靠手册来弥补还是有点low,不过我已经在想如何不low了,还是那句话 有困惑的话我们一同讨论 http://help.aliyun.com/doc/view/13526530.html?spm=0.0.0.0.6W7Qx1 http://help.aliyun.com/view/11108238_13861850.html?spm=5176.7224961.1997285473.4.Irtizv ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 都说在产品上做加法容易,做减法难,我理解无论产品功能还是工作上,给予总会得到别人的喜欢,而要求或收回时会得到对方的负面情绪,因此趋利避害,尽量不做减法,但有时候很难避免,这就要想想为什么要做减法? 多数都是之前错误选择,做了过多的加法,因为普通的加法很好做,人们往往会趋之如骛,但是真正、正确的加法是要在拒绝几十到上百种选择基础上的最终选择,将复杂解决方案以极简形式展现出来,而不是解决方案和功能的堆积,所以未经严格挑选的加法对产品是有害的,工作也一样,不要贸然接受新工作,保证核心精力投入到核心工作上,摊子铺得太大,一定会遇到心力瓶颈,而心力一旦枯竭,再强的脑力也无法施展,任何一项工作都是以大量心力付出为前提,脑力提升我找到了一些办法,心力提升却一筹莫展,所以只好专注,要不全心投入,要不置身事外,今后功能和工作都要适时做做减法了! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天有个同事转给我一个工单,说从深圳云管理系统界面的iDB Cloud上看到库是utf8,而后端开发人员说库是gbk的,我查看了工单中截图附件(RDS控制台-参数设置),虽然从工单中无法完全断定用户遇到的问题,我还是大胆猜测下: 我看到截图上的character_set_server参数,首先character_set_server是RDS唯一开放的关于字符集的参数,但其实这个参数与用户在iDB Cloud上看到数据是否乱码没有关系,character_set_server其实就是默认的内部操作字符集,只有当字段->表->库都没有设置CHARACTER SET,才会使用character_set_server作为对应字段-表-库的默认字符集! 透露一个秘诀(传男也传女): (1)让你的字段-表-库的字符集都是utf8; (2)在iDB Cloud-命令窗口执行set names utf8;#会将character_set_client、character_set_connection和character_set_results都设置成utf8 只要让(1)和(2)字符集保持一致(utf8、gbk、latin1等),乱码就搞定了! 不清楚为什么截图会变成上面这样!把在iDB Cloud-命令窗口上执行的命令和结果也粘下 mysql>set names gbk; 执行成功,花费 7.59 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | gbk                              | | character_set_connection | gbk                              | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | gbk                              | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.51 ms. mysql>set names utf8; 执行成功,花费 7.32 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | utf8                             | | character_set_connection | utf8                             | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | utf8                             | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.32 ms. ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你的专属BUG: 发现时间 资深用户 专属BUG 2015-02-03 23:06 啊啊啊啊8  实例信息-实时性能-参数说明-【delete】 表示InnoDB存储引擎表的写入(删除)记录行数 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 用户“夫子然”反馈说iDB Cloud感觉没phpMyAdmin方便! 非常感谢这个用户的反馈,我先谈下我的理解,每个人使用产品都有一些固定的用例(use case),我无法承诺针对任何人的任何用例,都做到最短操作路径(方便),这个用户抛出的问题也是我一直在思考的,虽然无法100%,但是我们可以覆盖主流用例,只要绝大多数的常规操作室是方便的,少数非经常用的操作路径长点,应该能接受吧,我们已经在行动! 今天iDB Cloud发布了2.0.2,一个主要变化就是在左侧对象列表上增加了“列”和“索引”,正是我们分析数据看到在众多数据库对象中表的操作是最频繁的,而在表的操作中“列“和”索引“是最频繁的,这个版本将对“列”和“索引”的操作前置,缩短了主流用例路径,与用户“夫子然”的建议不谋而合,这只是开始,只要我们深挖,与功能和体验死磕,终有一天会让大家说iDB Cloud比phpMyAdmin方便! ------------------------- 回31楼sqlserverdba的帖子 非常感谢! 有你们作为后盾,有用户支持,才有iDB Cloud的现在和未来! ------------------------- 消失了几天,终于把科目三和科目四搞定了,昨天终于拿到驾照了之前在【17楼】总结了科目二的一些体会,今天也分享下科目三的一点点感受! 考试前几天,教练说是智能考(据说智能考比较简单,通过率很高),结果就留出考前2天练车时间,结果阴差阳错的换成了人工考(貌似是我们车是4个大老爷们,听教练说他一年最多抽到2次人工考就算多的啦,对此我只能呵呵),现在的问题就来了,4个人2天练车时间,一个人半天,那就从早到晚的练呗,我先简单描述下整个过程! 1.心态(1)从开始练车到考试通过,心情没有特别大的起伏,不过考前失眠还是有的,哈哈(2)另外三个人,有的信心满满,有的吊儿郎当,有的不言不语,我应该也属于不言不语那种 2.练习(1)4个人轮流练,虽然一天下来很累,但还能挺住,开的时好时坏,不过总体上在变好(2)开车的时候几乎意识不到什么的,关键是在后座自己去琢磨,回忆自己错在哪里,为什么会错 3.考试(1)考试单上说7:00考试,结果在寒风中等了1个小时,终于盼来了考官,一共5辆车考试,我们是第二辆车(2)第一辆车是2男2女,2女都挂,当时我们第二辆车是被要求跟在第一辆车后面的,所以看的一清二楚,比如连续3次手刹未放下导致起步失败、4档走转弯到对向车道等(3)接下来到我们了,4男0女,结果挂了2男(信心满满和吊儿郎当) 上面只是简单介绍了科目三过程,下面才是干货! 每年都有成千上万的人拿到驾照,我不认为自己牛,只是把我个人的应对方法和背后的原因拿出来分享下!练车其实就是教练的心智模型-翻译-语言-反译-我们的心智模型,让我们知道在什么情况做什么动作,预测路况,只要我们关于开车拥有了自己的心智模,开车就变成了一种本能,就像一旦学会了骑自行车,很难失去这种技能,在练车之前,我们是有自己关于开车的心智模型的,正所谓没吃过猪肉也见过猪跑,但是我们想想自己关于开车的心智模型是正确的吗?显然不是,不信你就试试去开车吧,抛开被交警抓之外,我想应该也能开起来,至于开的好不好,会不会一直开得好,我说不准,但是绝大多数人一定是开不好的,所以我们报驾校,除了硬性法律规定,驾校教练的确交会了很多东西,虽然很多是应试的技巧,这里就顺便说下这些技巧,技巧具体内容每家教练都会教的,而我想说的技巧其实就是“语言”,通过教练的“心智模型”-翻译出来的“语言”,接下来我们要做什么,“反译”将教练开车技巧的“语言”理解,首先你要虚心去接受,然后再去观察或运用,根据反馈把坏的放弃,把好的保留以便修正自己关于开车的“心智模型”,而“心智模型”最快速的形成方式就是亲身体验,所以一定要实战、要开车,还要经常开车,不断改进关于开车的“心智模型”,拿3个案例具体说下吧!【吊儿郎当】这两天都是下午才过来练车,开车时教练说一句话,他有十句等着,其中五句是解释自己为什么要这么做,另外五句是在问如果这种情况应该怎么做,如果那种情况怎么做,总是在关注自己想象中的场景,而不关注自己正在体验的场景,所以学来学去还是最初始的关于开车的“心智模型”,失败在“反译”这一步,认为只要听过就会了,结果被考官判直接挂掉并不予补考机会 【信心满满】与我们一直练车,对教练的话言听计从,而且也理解了,如果是上学时的考试或科目三智能考试一定没问题,但是面对人工考,评判是由交警而不是电脑,结果转向时没有观察后视镜,被考官迫停在路中间后开始补考,然后还是转向时没有观察后视镜,在路中间起步,之前学的技巧中没有应对的方法,结果还是挂了,教练也很惋惜,如果说他的失败,败于没有改进自己关于开车的“心智模型”,其实“反译”他做的很好,但是在运用、观察和反馈分析上做的不好,“心智模型”不是统一的标准,一定是个性化的,一定是自己认为是好的反馈、行为积累起来的,也只有“心智模型”才能在任何情况下帮助你做出判断,判断效果就取决于“心智模型”是否成熟,成熟的“心智模型”可以让在紧张、突发等情况下依然做出正确的判断,因为那是一种本能 【我】总说别人不好之处,也谈谈我自己,自然这些都是我事后分析总结的,练车过程中可没有感受到,我做的事情也很简单,就是“反译”和改进我的“心智模型”,“反译”,教练说什么,我就听什么,开车时来不及想,就在后座时在脑中模拟上演之前的场景并不断上演我不断修正的剧本,比如我的离合器总是抬的很快,经常熄火,特别是在路况复杂、指令突然时根本来不及思考如何应对,只能靠本能的时候,往往还是会快速抬离合器,因为我的“心智模型”中就是这么认为的,你可以说是离合器太低、座位太靠后,这些都是理由,如果是理由,那就去解决吧!我是这样做的,强制自己将抬离合器的动作拆成3步,即使不开车时也经常练习,慢慢的就变成了“心智模型”的一部分,自然在任何场景下都不会再出现离合器抬快熄火的情况了,这只是一个细节,其他细节也是类似,慢慢我的“心智模型”就建立起来了,开车技巧是很有用的,关键是你要理解这些技巧是要解决什么问题,你要解决相同问题时的做法是否相同,如果有不同之处是否正确,要去不断验证,如果是正确的,就改进到你的“心智模型”吧! PD不光光是要把产品做好,我认为一个好PD应该能让整个世界变得更好! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 近期iDB Cloud将更名:DMS DMS (data management service) 数据管理服务 iDB Cloud从RDS起步,目前已经覆盖包括RDS、ADS、TAE,未来2个月还会覆盖万网和DRDS,同时ECS也开始兼容,“DMS”请各位新老用户,继续支持! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 1.使用HTTPS iDB Cloud这个4月份中旬版本就会支持HTTPS,敬请期待! 2.设置账号是否允许登录iDB 3.31 会发布一个版本,这版本其中一个功能就是授权登录,允许实例owner设置该实例是否允许别人访问,允许谁可以访问 有如此心犀相通的用户,夫复何求!!! 还有什么建议? ------------------------- 回38楼pillowsky的帖子 好的,我先逐条对照分析下 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 RDS数据库?RDS控制台-账号管理,检查下账号对不对,不行就重置密码 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 3.31 DMS(原iDB Cloud) 在RDS上新版本发布! 【实例授权】 DMS for MySQL 2.1发布! 【会话统计】 DMS for SQL Server 2.0发布! 【E-R图】 【对象列表】 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你是想听客服回复?算了,我还是从DMS PD 看RDS的视角来分享下吧! RDS是一个数据库,在数据库之外包装了一些东西,帮用户做了备份恢复、HA、监控等,回到你提到的账号,root账号在MySQL里是权限最大的,也是风险最大的,为了保证RDS这些备份恢复、HA能7*24小时为你服务,所以就不能让你的账号去影响到这些组件,不然你一个误操作把实例关闭了怎么办,但是我承认目前RDS在控制台上提供的账号的确限制比较死,所以在RDS上你是无法获取root账号的,话说你要root权限做什么,你说的数据库创建在RDS控制台上提供功能了 ------------------------- 回46楼苗教授的帖子 客气了,也不知道能不能帮上你! 如果从外看RDS的使用的话,可以在RDS控制台上去管理RDS实例(用用就熟悉了),或者直接调用OPEN API来完成实例管理操作,然后针对RDS实例中数据管理,就可以登录DMS,有几个常用链接发你看看,有问题可以在这里继续探讨! DMS: http://idb.rds.aliyun.com/ DMS 功能介绍: http://docs.aliyun.com/#/rds/getting-started/database-manage&login-database OPEN API: http://docs.aliyun.com/?spm=5176.383715.9.5.1LioEO#/rds/open-api/abstract RDS控制台: https://rds.console.aliyun.com/console/index#/

佩恩六道 2019-12-02 01:21:37 0 浏览量 回答数 0

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初识 MyBatis MyBatis 是第一个支持自定义 SQL、存储过程和高级映射的类持久框架。MyBatis 消除了大部分 JDBC 的样板代码、手动设置参数以及检索结果。MyBatis 能够支持简单的 XML 和注解配置规则。使 Map 接口和 POJO 类映射到数据库字段和记录。 MyBatis 的特点 那么 MyBatis 具有什么特点呢?或许我们可以从如下几个方面来描述 MyBatis 中的 SQL 语句和主要业务代码分离,我们一般会把 MyBatis 中的 SQL 语句统一放在 XML 配置文件中,便于统一维护。 解除 SQL 与程序代码的耦合,通过提供 DAO 层,将业务逻辑和数据访问逻辑分离,使系统的设计更清晰,更易维护,更易单元测试。SQL 和代码的分离,提高了可维护性。 MyBatis 比较简单和轻量 本身就很小且简单。没有任何第三方依赖,只要通过配置 jar 包,或者如果你使用 Maven 项目的话只需要配置 Maven 以来就可以。易于使用,通过文档和源代码,可以比较完全的掌握它的设计思路和实现。 屏蔽样板代码 MyBatis 回屏蔽原始的 JDBC 样板代码,让你把更多的精力专注于 SQL 的书写和属性-字段映射上。 编写原生 SQL,支持多表关联 MyBatis 最主要的特点就是你可以手动编写 SQL 语句,能够支持多表关联查询。 提供映射标签,支持对象与数据库的 ORM 字段关系映射 ORM 是什么?对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM) ,是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将面向对象语言程序中的对象自动持久化到关系数据库中。本质上就是将数据从一种形式转换到另外一种形式。 提供 XML 标签,支持编写动态 SQL。 你可以使用 MyBatis XML 标签,起到 SQL 模版的效果,减少繁杂的 SQL 语句,便于维护。 MyBatis 整体架构 MyBatis 最上面是接口层,接口层就是开发人员在 Mapper 或者是 Dao 接口中的接口定义,是查询、新增、更新还是删除操作;中间层是数据处理层,主要是配置 Mapper -> XML 层级之间的参数映射,SQL 解析,SQL 执行,结果映射的过程。上述两种流程都由基础支持层来提供功能支撑,基础支持层包括连接管理,事务管理,配置加载,缓存处理等。 接口层 在不与Spring 集成的情况下,使用 MyBatis 执行数据库的操作主要如下: InputStream is = Resources.getResourceAsStream("myBatis-config.xml"); SqlSessionFactoryBuilder builder = new SqlSessionFactoryBuilder(); SqlSessionFactory factory = builder.build(is); sqlSession = factory.openSession(); 其中的SqlSessionFactory,SqlSession是 MyBatis 接口的核心类,尤其是 SqlSession,这个接口是MyBatis 中最重要的接口,这个接口能够让你执行命令,获取映射,管理事务。 数据处理层 配置解析 在 Mybatis 初始化过程中,会加载 mybatis-config.xml 配置文件、映射配置文件以及 Mapper 接口中的注解信息,解析后的配置信息会形成相应的对象并保存到 Configration 对象中。之后,根据该对象创建SqlSessionFactory 对象。待 Mybatis 初始化完成后,可以通过 SqlSessionFactory 创建 SqlSession 对象并开始数据库操作。 SQL 解析与 scripting 模块 Mybatis 实现的动态 SQL 语句,几乎可以编写出所有满足需要的 SQL。 Mybatis 中 scripting 模块会根据用户传入的参数,解析映射文件中定义的动态 SQL 节点,形成数据库能执行的SQL 语句。 SQL 执行 SQL 语句的执行涉及多个组件,包括 MyBatis 的四大核心,它们是: Executor、StatementHandler、ParameterHandler、ResultSetHandler。SQL 的执行过程可以用下面这幅图来表示 MyBatis 层级结构各个组件的介绍(这里只是简单介绍,具体介绍在后面): SqlSession: ,它是 MyBatis 核心 API,主要用来执行命令,获取映射,管理事务。接收开发人员提供 Statement Id 和参数。并返回操作结果。Executor :执行器,是 MyBatis 调度的核心,负责 SQL 语句的生成以及查询缓存的维护。StatementHandler : 封装了JDBC Statement 操作,负责对 JDBC Statement 的操作,如设置参数、将Statement 结果集转换成 List 集合。ParameterHandler : 负责对用户传递的参数转换成 JDBC Statement 所需要的参数。ResultSetHandler : 负责将 JDBC 返回的 ResultSet 结果集对象转换成 List 类型的集合。TypeHandler : 用于 Java 类型和 JDBC 类型之间的转换。MappedStatement : 动态 SQL 的封装SqlSource : 表示从 XML 文件或注释读取的映射语句的内容,它创建将从用户接收的输入参数传递给数据库的 SQL。Configuration: MyBatis 所有的配置信息都维持在 Configuration 对象之中。 基础支持层 反射模块 Mybatis 中的反射模块,对 Java 反射进行了很好的封装,提供了简易的 API,方便上层调用,并且对反射操作进行了一系列的优化,比如,缓存了类的 元数据(MetaClass)和对象的元数据(MetaObject),提高了反射操作的性能。 类型转换模块 Mybatis 的别名机制,能够简化配置文件,该机制是类型转换模块的主要功能之一。类型转换模块的另一个功能是实现 JDBC 类型与 Java 类型的转换。在 SQL 语句绑定参数时,会将数据由 Java 类型转换成 JDBC 类型;在映射结果集时,会将数据由 JDBC 类型转换成 Java 类型。 日志模块 在 Java 中,有很多优秀的日志框架,如 Log4j、Log4j2、slf4j 等。Mybatis 除了提供了详细的日志输出信息,还能够集成多种日志框架,其日志模块的主要功能就是集成第三方日志框架。 资源加载模块 该模块主要封装了类加载器,确定了类加载器的使用顺序,并提供了加载类文件和其它资源文件的功能。 解析器模块 该模块有两个主要功能:一个是封装了 XPath,为 Mybatis 初始化时解析 mybatis-config.xml配置文件以及映射配置文件提供支持;另一个为处理动态 SQL 语句中的占位符提供支持。 数据源模块 Mybatis 自身提供了相应的数据源实现,也提供了与第三方数据源集成的接口。数据源是开发中的常用组件之一,很多开源的数据源都提供了丰富的功能,如连接池、检测连接状态等,选择性能优秀的数据源组件,对于提供ORM 框架以及整个应用的性能都是非常重要的。 事务管理模块 一般地,Mybatis 与 Spring 框架集成,由 Spring 框架管理事务。但 Mybatis 自身对数据库事务进行了抽象,提供了相应的事务接口和简单实现。 缓存模块 Mybatis 中有一级缓存和二级缓存,这两级缓存都依赖于缓存模块中的实现。但是需要注意,这两级缓存与Mybatis 以及整个应用是运行在同一个 JVM 中的,共享同一块内存,如果这两级缓存中的数据量较大,则可能影响系统中其它功能,所以需要缓存大量数据时,优先考虑使用 Redis、Memcache 等缓存产品。 Binding 模块 在调用 SqlSession 相应方法执行数据库操作时,需要制定映射文件中定义的 SQL 节点,如果 SQL 中出现了拼写错误,那就只能在运行时才能发现。为了能尽早发现这种错误,Mybatis 通过 Binding 模块将用户自定义的Mapper 接口与映射文件关联起来,系统可以通过调用自定义 Mapper 接口中的方法执行相应的 SQL 语句完成数据库操作,从而避免上述问题。注意,在开发中,我们只是创建了 Mapper 接口,而并没有编写实现类,这是因为 Mybatis 自动为 Mapper 接口创建了动态代理对象。 MyBatis 核心组件 在认识了 MyBatis 并了解其基础架构之后,下面我们来看一下 MyBatis 的核心组件,就是这些组件实现了从 SQL 语句到映射到 JDBC 再到数据库字段之间的转换,执行 SQL 语句并输出结果集。首先来认识 MyBatis 的第一个核心组件 SqlSessionFactory 对于任何框架而言,在使用该框架之前都要经历过一系列的初始化流程,MyBatis 也不例外。MyBatis 的初始化流程如下 String resource = "org/mybatis/example/mybatis-config.xml"; InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream(resource); SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream); sqlSessionFactory.openSession(); 上述流程中比较重要的一个对象就是SqlSessionFactory,SqlSessionFactory 是 MyBatis 框架中的一个接口,它主要负责的是 MyBatis 框架初始化操作 为开发人员提供SqlSession 对象 SqlSessionFactory 有两个实现类,一个是 SqlSessionManager 类,一个是 DefaultSqlSessionFactory 类 DefaultSqlSessionFactory : SqlSessionFactory 的默认实现类,是真正生产会话的工厂类,这个类的实例的生命周期是全局的,它只会在首次调用时生成一个实例(单例模式),就一直存在直到服务器关闭。 SqlSessionManager : 已被废弃,原因大概是: SqlSessionManager 中需要维护一个自己的线程池,而使用MyBatis 更多的是要与 Spring 进行集成,并不会单独使用,所以维护自己的 ThreadLocal 并没有什么意义,所以 SqlSessionManager 已经不再使用。 ####SqlSessionFactory 的执行流程 下面来对 SqlSessionFactory 的执行流程来做一个分析 首先第一步是 SqlSessionFactory 的创建 SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream); 1 从这行代码入手,首先创建了一个 SqlSessionFactoryBuilder 工厂,这是一个建造者模式的设计思想,由 builder 建造者来创建 SqlSessionFactory 工厂 然后调用 SqlSessionFactoryBuilder 中的 build 方法传递一个InputStream 输入流,Inputstream 输入流中就是你传过来的配置文件 mybatis-config.xml,SqlSessionFactoryBuilder 根据传入的 InputStream 输入流和environment、properties属性创建一个XMLConfigBuilder对象。SqlSessionFactoryBuilder 对象调用XMLConfigBuilder 的parse()方法,流程如下。 XMLConfigBuilder 会解析/configuration标签,configuration 是 MyBatis 中最重要的一个标签,下面流程会介绍 Configuration 标签。 MyBatis 默认使用 XPath 来解析标签,关于 XPath 的使用,参见 https://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp 在 parseConfiguration 方法中,会对各个在 /configuration 中的标签进行解析 重要配置 说一下这些标签都是什么意思吧 properties,外部属性,这些属性都是可外部配置且可动态替换的,既可以在典型的 Java 属性文件中配置,亦可通过 properties 元素的子元素来传递。 <properties> <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver" /> <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/test" /> <property name="username" value="root" /> <property name="password" value="root" /> </properties> 一般用来给 environment 标签中的 dataSource 赋值 <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <dataSource type="POOLED"> <property name="driver" value="${driver}" /> <property name="url" value="${url}" /> <property name="username" value="${username}" /> <property name="password" value="${password}" /> </dataSource> </environment> 还可以通过外部属性进行配置,但是我们这篇文章以原理为主,不会介绍太多应用层面的操作。 settings ,MyBatis 中极其重要的配置,它们会改变 MyBatis 的运行时行为。 settings 中配置有很多,具体可以参考 https://mybatis.org/mybatis-3/zh/configuration.html#settings 详细了解。这里介绍几个平常使用过程中比较重要的配置 一般使用如下配置 <settings> <setting name="cacheEnabled" value="true"/> <setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/> </settings> typeAliases,类型别名,类型别名是为 Java 类型设置的一个名字。 它只和 XML 配置有关。 <typeAliases> <typeAlias alias="Blog" type="domain.blog.Blog"/> </typeAliases> 当这样配置时,Blog 可以用在任何使用 domain.blog.Blog 的地方。 typeHandlers,类型处理器,无论是 MyBatis 在预处理语句(PreparedStatement)中设置一个参数时,还是从结果集中取出一个值时, 都会用类型处理器将获取的值以合适的方式转换成 Java 类型。 在 org.apache.ibatis.type 包下有很多已经实现好的 TypeHandler,可以参考如下 你可以重写类型处理器或创建你自己的类型处理器来处理不支持的或非标准的类型。 具体做法为:实现 org.apache.ibatis.type.TypeHandler 接口, 或继承一个很方便的类 org.apache.ibatis.type.BaseTypeHandler, 然后可以选择性地将它映射到一个 JDBC 类型。 objectFactory,对象工厂,MyBatis 每次创建结果对象的新实例时,它都会使用一个对象工厂(ObjectFactory)实例来完成。默认的对象工厂需要做的仅仅是实例化目标类,要么通过默认构造方法,要么在参数映射存在的时候通过参数构造方法来实例化。如果想覆盖对象工厂的默认行为,则可以通过创建自己的对象工厂来实现。 public class ExampleObjectFactory extends DefaultObjectFactory { public Object create(Class type) { return super.create(type); } public Object create(Class type, List constructorArgTypes, List constructorArgs) { return super.create(type, constructorArgTypes, constructorArgs); } public void setProperties(Properties properties) { super.setProperties(properties); } public boolean isCollection(Class type) { return Collection.class.isAssignableFrom(type); } } 然后需要在 XML 中配置此对象工厂 <objectFactory type="org.mybatis.example.ExampleObjectFactory"> <property name="someProperty" value="100"/> </objectFactory> plugins,插件开发,插件开发是 MyBatis 设计人员给开发人员留给自行开发的接口,MyBatis 允许你在已映射语句执行过程中的某一点进行拦截调用。MyBatis 允许使用插件来拦截的方法调用包括:Executor、ParameterHandler、ResultSetHandler、StatementHandler 接口,这几个接口也是 MyBatis 中非常重要的接口,我们下面会详细介绍这几个接口。 environments,MyBatis 环境配置,MyBatis 可以配置成适应多种环境,这种机制有助于将 SQL 映射应用于多种数据库之中。例如,开发、测试和生产环境需要有不同的配置;或者想在具有相同 Schema 的多个生产数据库中 使用相同的 SQL 映射。 这里注意一点,虽然 environments 可以指定多个环境,但是 SqlSessionFactory 只能有一个,为了指定创建哪种环境,只要将它作为可选的参数传递给 SqlSessionFactoryBuilder 即可。 SqlSessionFactory factory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(reader, environment); SqlSessionFactory factory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(reader, environment, properties); databaseIdProvider ,数据库厂商标示,MyBatis 可以根据不同的数据库厂商执行不同的语句,这种多厂商的支持是基于映射语句中的 databaseId 属性。 <databaseIdProvider type="DB_VENDOR"> <property name="SQL Server" value="sqlserver"/> <property name="DB2" value="db2"/> <property name="Oracle" value="oracle" /> </databaseIdProvider> mappers,映射器,这是告诉 MyBatis 去哪里找到这些 SQL 语句,mappers 映射配置有四种方式 上面的一个个属性都对应着一个解析方法,都是使用 XPath 把标签进行解析,解析完成后返回一个 DefaultSqlSessionFactory 对象,它是 SqlSessionFactory 的默认实现类。这就是 SqlSessionFactoryBuilder 的初始化流程,通过流程我们可以看到,初始化流程就是对一个个 /configuration 标签下子标签的解析过程。 SqlSession 在 MyBatis 初始化流程结束,也就是 SqlSessionFactoryBuilder -> SqlSessionFactory 的获取流程后,我们就可以通过 SqlSessionFactory 对象得到 SqlSession 然后执行 SQL 语句了。具体来看一下这个过程‘ 在 SqlSessionFactory.openSession 过程中我们可以看到,会调用到 DefaultSqlSessionFactory 中的 openSessionFromDataSource 方法,这个方法主要创建了两个与我们分析执行流程重要的对象,一个是 Executor 执行器对象,一个是 SqlSession 对象。执行器我们下面会说,现在来说一下 SqlSession 对象 SqlSession 对象是 MyBatis 中最重要的一个对象,这个接口能够让你执行命令,获取映射,管理事务。SqlSession 中定义了一系列模版方法,让你能够执行简单的 CRUD 操作,也可以通过 getMapper 获取 Mapper 层,执行自定义 SQL 语句,因为 SqlSession 在执行 SQL 语句之前是需要先开启一个会话,涉及到事务操作,所以还会有 commit、 rollback、close 等方法。这也是模版设计模式的一种应用。 MapperProxy MapperProxy 是 Mapper 映射 SQL 语句的关键对象,我们写的 Dao 层或者 Mapper 层都是通过 MapperProxy 来和对应的 SQL 语句进行绑定的。下面我们就来解释一下绑定过程 这就是 MyBatis 的核心绑定流程,我们可以看到 SqlSession 首先调用 getMapper 方法,我们刚才说到 SqlSession 是大哥级别的人物,只定义标准(有一句话是怎么说的来着,一流的企业做标准,二流的企业做品牌,三流的企业做产品)。 SqlSession 不愿意做的事情交给 Configuration 这个手下去做,但是 Configuration 也是有小弟的,它不愿意做的事情直接甩给小弟去做,这个小弟是谁呢?它就是 MapperRegistry,马上就到核心部分了。MapperRegistry 相当于项目经理,项目经理只从大面上把握项目进度,不需要知道手下的小弟是如何工作的,把任务完成了就好。最终真正干活的还是 MapperProxyFactory。看到这段代码 Proxy.newProxyInstance ,你是不是有一种恍然大悟的感觉,如果你没有的话,建议查阅一下动态代理的文章,这里推荐一篇 (https://www.jianshu.com/p/95970b089360) 也就是说,MyBatis 中 Mapper 和 SQL 语句的绑定正是通过动态代理来完成的。 通过动态代理,我们就可以方便的在 Dao 层或者 Mapper 层定义接口,实现自定义的增删改查操作了。那么具体的执行过程是怎么样呢?上面只是绑定过程,别着急,下面就来探讨一下 SQL 语句的执行过程。 MapperProxyFactory 会生成代理对象,这个对象就是 MapperProxy,最终会调用到 mapperMethod.execute 方法,execute 方法比较长,其实逻辑比较简单,就是判断是 插入、更新、删除 还是 查询 语句,其中如果是查询的话,还会判断返回值的类型,我们可以点进去看一下都是怎么设计的。 很多代码其实可以忽略,只看我标出来的重点就好了,我们可以看到,不管你前面经过多少道关卡处理,最终都逃不过 SqlSession 这个老大制定的标准。 我们以 selectList 为例,来看一下下面的执行过程。 这是 DefaultSqlSession 中 selectList 的代码,我们可以看到出现了 executor,这是什么呢?我们下面来解释。 Executor 还记得我们之前的流程中提到了 Executor(执行器) 这个概念吗?我们来回顾一下它第一次出现的位置。 由 Configuration 对象创建了一个 Executor 对象,这个 Executor 是干嘛的呢?下面我们就来认识一下 Executor 的继承结构 每一个 SqlSession 都会拥有一个 Executor 对象,这个对象负责增删改查的具体操作,我们可以简单的将它理解为 JDBC 中 Statement 的封装版。 也可以理解为 SQL 的执行引擎,要干活总得有一个发起人吧,可以把 Executor 理解为发起人的角色。 首先先从 Executor 的继承体系来认识一下 如上图所示,位于继承体系最顶层的是 Executor 执行器,它有两个实现类,分别是BaseExecutor和 CachingExecutor。 BaseExecutor 是一个抽象类,这种通过抽象的实现接口的方式是适配器设计模式之接口适配 的体现,是Executor 的默认实现,实现了大部分 Executor 接口定义的功能,降低了接口实现的难度。BaseExecutor 的子类有三个,分别是 SimpleExecutor、ReuseExecutor 和 BatchExecutor。 SimpleExecutor : 简单执行器,是 MyBatis 中默认使用的执行器,每执行一次 update 或 select,就开启一个Statement 对象,用完就直接关闭 Statement 对象(可以是 Statement 或者是 PreparedStatment 对象) ReuseExecutor : 可重用执行器,这里的重用指的是重复使用 Statement,它会在内部使用一个 Map 把创建的Statement 都缓存起来,每次执行 SQL 命令的时候,都会去判断是否存在基于该 SQL 的 Statement 对象,如果存在 Statement 对象并且对应的 connection 还没有关闭的情况下就继续使用之前的 Statement 对象,并将其缓存起来。因为每一个 SqlSession 都有一个新的 Executor 对象,所以我们缓存在 ReuseExecutor 上的 Statement作用域是同一个 SqlSession。 BatchExecutor : 批处理执行器,用于将多个 SQL 一次性输出到数据库 CachingExecutor: 缓存执行器,先从缓存中查询结果,如果存在就返回之前的结果;如果不存在,再委托给Executor delegate 去数据库中取,delegate 可以是上面任何一个执行器。 Executor 的创建和选择 我们上面提到 Executor 是由 Configuration 创建的,Configuration 会根据执行器的类型创建,如下 这一步就是执行器的创建过程,根据传入的 ExecutorType 类型来判断是哪种执行器,如果不指定 ExecutorType ,默认创建的是简单执行器。它的赋值可以通过两个地方进行赋值: 可以通过 标签来设置当前工程中所有的 SqlSession 对象使用默认的 Executor <settings> <!--取值范围 SIMPLE, REUSE, BATCH --> <setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE"/> </settings> 另外一种直接通过Java对方法赋值的方式 session = factory.openSession(ExecutorType.BATCH); Executor 的具体执行过程 Executor 中的大部分方法的调用链其实是差不多的,下面是深入源码分析执行过程,如果你没有时间或者暂时不想深入研究的话,给你下面的执行流程图作为参考。 我们紧跟着上面的 selectList 继续分析,它会调用到 executor.query 方法。 当有一个查询请求访问的时候,首先会经过 Executor 的实现类 CachingExecutor ,先从缓存中查询 SQL 是否是第一次执行,如果是第一次执行的话,那么就直接执行 SQL 语句,并创建缓存,如果第二次访问相同的 SQL 语句的话,那么就会直接从缓存中提取。 上面这段代码是从 selectList -> 从缓存中 query 的具体过程。可能你看到这里有些觉得类都是什么东西,我想鼓励你一下,把握重点,不用每段代码都看,从找到 SQL 的调用链路,其他代码想看的时候在看,看源码就是很容易发蒙,容易烦躁,但是切记一点,把握重点。 上面代码会判断缓存中是否有这条 SQL 语句的执行结果,如果没有的话,就再重新创建 Executor 执行器执行 SQL 语句,注意, list = doQuery 是真正执行 SQL 语句的过程,这个过程中会创建我们上面提到的三种执行器,这里我们使用的是简单执行器。 到这里,执行器所做的工作就完事了,Executor 会把后续的工作交给 StatementHandler 继续执行。下面我们来认识一下 StatementHandler 上面代码会判断缓存中是否有这条 SQL 语句的执行结果,如果没有的话,就再重新创建 Executor 执行器执行 SQL 语句,注意, list = doQuery 是真正执行 SQL 语句的过程,这个过程中会创建我们上面提到的三种执行器,这里我们使用的是简单执行器。 到这里,执行器所做的工作就完事了,Executor 会把后续的工作交给 StatementHandler 继续执行。下面我们来认识一下 StatementHandler StatementHandler 的继承结构 有没有感觉和 Executor 的继承体系很相似呢?最顶级接口是四大组件对象,分别有两个实现类 BaseStatementHandler 和 RoutingStatementHandler,BaseStatementHandler 有三个实现类, 他们分别是 SimpleStatementHandler、PreparedStatementHandler 和 CallableStatementHandler。 RoutingStatementHandler : RoutingStatementHandler 并没有对 Statement 对象进行使用,只是根据StatementType 来创建一个代理,代理的就是对应Handler的三种实现类。在MyBatis工作时,使用的StatementHandler 接口对象实际上就是 RoutingStatementHandler 对象。 BaseStatementHandler : 是 StatementHandler 接口的另一个实现类,它本身是一个抽象类,用于简化StatementHandler 接口实现的难度,属于适配器设计模式体现,它主要有三个实现类 SimpleStatementHandler: 管理 Statement 对象并向数据库中推送不需要预编译的SQL语句。PreparedStatementHandler: 管理 Statement 对象并向数据中推送需要预编译的SQL语句。CallableStatementHandler:管理 Statement 对象并调用数据库中的存储过程。 StatementHandler 的创建和源码分析 我们继续来分析上面 query 的调用链路,StatementHandler 的创建过程如下 MyBatis 会根据 SQL 语句的类型进行对应 StatementHandler 的创建。我们以预处理 StatementHandler 为例来讲解一下 执行器不仅掌管着 StatementHandler 的创建,还掌管着创建 Statement 对象,设置参数等,在创建完 PreparedStatement 之后,我们需要对参数进行处理了。 如 如果用一副图来表示一下这个执行流程的话我想是这样 这里我们先暂停一下,来认识一下第三个核心组件 ParameterHandler ParameterHandler - ParameterHandler 介绍 ParameterHandler 相比于其他的组件就简单很多了,ParameterHandler 译为参数处理器,负责为 PreparedStatement 的 sql 语句参数动态赋值,这个接口很简单只有两个方法 ParameterHandler 只有一个实现类 DefaultParameterHandler , 它实现了这两个方法。 getParameterObject: 用于读取参数setParameters: 用于对 PreparedStatement 的参数赋值ParameterHandler 的解析过程 上面我们讨论过了 ParameterHandler 的创建过程,下面我们继续上面 parameterSize 流程 这就是具体参数的解析过程了,下面我们来描述一下 下面用一个流程图表示一下 ParameterHandler 的解析过程,以简单执行器为例 我们在完成 ParameterHandler 对 SQL 参数的预处理后,回到 SimpleExecutor 中的 doQuery 方法 上面又引出来了一个重要的组件那就是 ResultSetHandler,下面我们来认识一下这个组件 ResultSetHandler - ResultSetHandler 简介 ResultSetHandler 也是一个非常简单的接口 ResultSetHandler 是一个接口,它只有一个默认的实现类,像是 ParameterHandler 一样,它的默认实现类是DefaultResultSetHandler ResultSetHandler 解析过程 MyBatis 只有一个默认的实现类就是 DefaultResultSetHandler,DefaultResultSetHandler 主要负责处理两件事 处理 Statement 执行后产生的结果集,生成结果列表 处理存储过程执行后的输出参数 按照 Mapper 文件中配置的 ResultType 或 ResultMap 来封装成对应的对象,最后将封装的对象返回即可。 其中涉及的主要对象有: ResultSetWrapper : 结果集的包装器,主要针对结果集进行的一层包装,它的主要属性有 ResultSet : Java JDBC ResultSet 接口表示数据库查询的结果。 有关查询的文本显示了如何将查询结果作为java.sql.ResultSet 返回。 然后迭代此ResultSet以检查结果。 TypeHandlerRegistry: 类型注册器,TypeHandlerRegistry 在初始化的时候会把所有的 Java类型和类型转换器进行注册。 ColumnNames: 字段的名称,也就是查询操作需要返回的字段名称 ClassNames: 字段的类型名称,也就是 ColumnNames 每个字段名称的类型 JdbcTypes: JDBC 的类型,也就是 java.sql.Types 类型 ResultMap: 负责处理更复杂的映射关系 在 DefaultResultSetHandler 中处理完结果映射,并把上述结构返回给调用的客户端,从而执行完成一条完整的SQL语句。 内容转载自:CSDN博主:cxuann 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_36894974/article/details/104132876?depth_1-utm_source=distribute.pc_feed.none-task&request_id=&utm_source=distribute.pc_feed.none-task

问问小秘 2020-03-05 15:44:27 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it 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systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0
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