# 数据源插件架构简介
在现代软件开发中，数据源管理是一个关键部分。随着数据量的爆炸式增长和多样化的应用需求，设计一个灵活且可扩展的数据源插件架构显得尤为重要。本文将解释数据源插件架构的基本概念，并通过示例代码和状态图展示如何实现这样一个架构。
## 什么是数据源插件架构？
数据源插件架构是一种设计模式，旨在使应用程序能够动态地加载和使用不同的数据源，通常通过插件的方式实现。这使得系统更具灵
ASP .NET中一共提供了六种数据源控件，分别用于连接六种不同的数据源类型，他们分别是SqlDataSource、ObjectDataSource、AccessDataSource、LinqDataSource、XmlDataSource和SiteMapDataSource数据源控件。
— SqlDataSou
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2023-10-15 21:13:55
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需求场景：若依框架的30张数据表 和 业务使用的数据表，同数据源，但分开的两个库，原生若依只支持主库的代码生成，故自己修改添加代码来实现若依多数据源的使用效果展示前端修改页面ruoyi-ui\src\views\tool\gen\importTable.vue el-form 中新增 el-form-item<el-form-item label="数据源">
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2023-12-25 10:15:14
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Grafana的Datasource插件开发实践一中介绍了开发datasource需要知道的基本内容。这篇文章中将介绍在项目中具体的开发实践。 Datasource模块与Grafana的其余部分进行交互，插件文件需要导出以下5个模块：Datasource // Required
QueryCtrl // Required
ConfigCtrl // Required
QueryOption
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2024-02-04 15:40:20
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MongoDB与Grafana集成：数据可视化的新篇章项目地址:https://gitcode.com/JamesOsgood/mongodb-grafana在大数据时代，有效的数据可视化工具是理解复杂信息的关键。MongoDB作为NoSQL数据库的领头羊，以其灵活的数据模型和高性能赢得了广泛应用，而Grafana则是广受欢迎的开源监控和仪表板解决方案。当这两者结合时，我们得到了一种强大的数据探索
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2024-08-06 12:03:21
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探索ClickHouse数据可视化新境界——Altinity Grafana数据源插件在大数据处理的世界中，ClickHouse以其高性能的在线分析处理（OLAP）能力而备受赞誉。现在，借助于Altinity Grafana数据源插件，我们可以将这个强大的数据库与流行的监控和仪表板工具Grafana无缝集成，开启全新的数据探索之旅。项目简介Altinity ClickHouse数据源插件是一个为G
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2024-07-22 17:26:02
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以下是一份问题列表，优秀的架构应该关注这些问题。这张核对表的意图并非用做一份有关如何做架构的完全指南，而是作为一种实用的评估手段，用来评估软件食物链到了程序员这一头还有多少营养成分。这张核对表可用做你自己的核对表的出发点。就像“需求”的核对表一样，如果你从事的是非正式项目，那么你会发现其中某些条款甚至都不用去想。如果你从事的是更大型的项目，那么大多数条款都会是很有用的。针对各架构主题
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2024-09-30 13:04:56
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1.何为数据源数据源（Data Source）顾名思义，数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，你可以找到相应的数据库连接。所以简明扼要地说:数据源即提供了 对数据库的连接, 当多个线程同时对数据库进行连接时，为实现对数据源的有效管理 也就形成了 数据库连接池.1.1 数
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2024-01-08 12:13:02
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本文将详细介绍如何在Spring Boot应用程序中实现数据源配置与多数据源切换。我们将探讨Spring Boot的数据源配置方式，以及如何使用Spring Boot实现多数据源切换。最后，我们将通过一个具体示例来演示整个实现过程。本文适合已经具备Spring Boot基础知识的开发者阅读，以加深对Spring Boot数据源配置与多数据源切换的理解。一、引言在Java应用程序中，数据库连接是至关
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2024-06-17 07:17:41
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把一个DataTable或者某个object集合的数据源绑定到DataGridView中，直接通过DataGridView数据录入需要进行额外的数据验证。数据验证总共分成两个大类：I）类型验证：所谓“类型验证”，就是输入的数据是不是可以（有效）转化成特定的类型（比如字段是int，但是输入确实abc等），这明显不符合要求。默认情况下，直接在绑定的DataGridView输入不符合类型的数据，当切换到
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2024-09-06 11:14:44
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1.首先,什么是数据源?数据源就是项目中指定数据库的一条路径,他并没有实际的数据.仅仅记录的是你连接的是哪个数据库,以及是如何连接的,一个数据库可以有多个数据源.可以存在于服务器端,也可以存在于客户端;2.什么是数据库连接池?我们都知道数据库连接是一种非常昂贵的资源,在多用户的网页应用程序中尤为重要,如果频繁的连接,断开的话,很容易造成资源浪费.数据库连接池的话就是在我们项目启动的时候也启动了一定
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2023-06-14 15:43:00
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数据源微服务架构的描述
在当今的数字化时代，企业面临着海量数据的处理需求。随着数据源不断增加，如何有效管理数据源的微服务架构变得尤为重要。这种架构不仅要确保数据的高可用性和一致性，更需要提供灵活性以应对不断变化的业务需求。数据源微服务架构通过将数据服务模块化，使开发、维护和扩展变得更加便利，从而有效提升了业务效率。
## 背景描述
近年来，数据源微服务架构逐渐成熟。我们可以将其划分为四个象限
传统的大数据架构: 原始数据经过ETL之后进行数据处理然后直接落地提供服务.本质上只是用大数据架构替换了之前的传统数据库,基本的思想没有发生变化,流式架构: 原始数据进过数据拉取然后通过流式处理进行ETL和数据处理然后落地到本地或直接提供服务在传统大数据架构的基础上流式架构非常的激进直接拔掉了批处理虽然有存储部分但是该存储更多的是以窗口的形式进行存储的,并非是发生在
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2023-07-13 10:44:13
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LightSwitch主要分两部，一部分是数据的管理，一部分是界面的管理，分别存储在Data Sources和Screens，今天重点说一下Data Sources。对于Data Sources有两种方式，一种利用现有数据源，一种是创建新的数据结构表。利用现在的数据源分为三种情况：数据库，SharePoint，WCF Service，在连接数据方面，目前只提供SQL Server数据连接引擎。数据
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2023-08-12 22:51:59
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1.什么是数据源？数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。拓展：数据库
数据库是一个容器，包含了很多数据，当然这些数据可能存在不同的小容器(表)里面。
若用水来形容数据，数据库就是水库。
数据源
数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。
数据源就像是排水管道。
数据库连接
数据库连接是根据数据源产生的实际连接上数据
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2023-11-28 14:22:44
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开源大数据OLAP组件，可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎：MOLAP一般对数据存储有优化，并且进行部分预计算，因此查询性能最高。但通常对查询灵活性有限制。MPP数据库是个完整的数据库，通常数据需要导入其中才能完成OLAP功能。MPP数据库在数据入库时对数据分布
1、数据源与数据库 数据源（Data Source）是提供某种所需要数据的器件或原始媒体，数据源中并没有真正的数据，数据源仅仅是数据库的连接名称；数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，一个数据库中可以有多个数据源2、有源连接和无源连接：区别在于是否使用ODBC数据源 ODBC数据源分为三类：用户DSN：只有创建数据源的用户才可以使用他们自己
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2023-08-08 14:30:40
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数据源（Data Source）是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。顾名思义，数据的来源。在
数据源中存储了所有建立
数据库连接的
信息。就象通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的
数据源名称，你可以找到相应的
数据库连接。
目 录 1分类 2属性 3名称 4数据包4.1 DB
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2023-12-21 19:58:49
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Spark Streaming概述概述http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是Spark Core扩展（RDD），可以对实时流数据进行可靠、高吞吐、容错的流数据处理。① 构建数据源： Spark Streaming在计算时，输入数据（数据源Sources）可以有多种类型
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2024-01-21 06:14:58
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1、背景引入：spark SQL的数据源 Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据的处理。使用Spark SQL的方式有2种，可以通过SQL或者Dataset API，这两种使用方式在本文都会涉及。其中，通过SQL接口使用的方法具体又可分为3种：在程序中执行
使用命令行
Jdbc/ODBCSpark关于分布式数据集的抽象原本是RDD，Dataset是其升级版本。DataFram
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2023-09-05 15:59:27
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