环境：springboot2tomcat8jdk1.8驱动及加密：com.alibaba.druid多数据源1、数据源枚举定义public interface DatasourceEnum {
String DATA_SOURCE = "dataSource"; //主数据源
String DATA_SOURCE_2 = "dataSource2";
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2024-03-22 11:12:40
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一 数据来源按照数据所有权来分企业：无论是什么类型的公司，总会在业务进行中不断积累各种数据，只不过是在数据量的大小方面有所差异。政府：毫无疑问该主体几乎拥有各行各业的大量数据，但是是否向社会开放仍是一个问题。部分发达国家在数据的公开获取方面做得还是不错的，当然了，部分发展中国家在数据公开方面在不断进步。科研机构：该类型机构实验数据比较多按照数据获取渠道来分自有：对于企业来说，这是其数据来源的主要渠
文章目录spring配置双数据源数据源配置动态数据源数据源切换 spring配置双数据源前段时间有个需求，需要将将数据存到两个数据库中，一个库中存放主信息，一个库中存放特殊信息，看来是要使用双数据源了，来搞起来吧既然是双数据源，先不管怎么切换，配置得先搞起来数据源配置<bean name="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDat
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2023-09-27 09:33:01
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多数据源配置也算是一个常见的开发需求，Spring和SpringBoot中，对此都有相应的解决方案，不过一般来说，如果有多数据源的需求，我还是建议首选分布式数据库中间件MyCat去解决相关问题，之前有小伙伴在我的知识星球上提问，他的数据根据条件的不同，可能保存在四十多个不同的数据库中，怎么办？这种场景下使用多数据源其实就有些费事了，我给的建议是使用MyCat，然后分表策略使用sharding-by
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2023-11-30 21:57:48
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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
SpringBoot 多数据源配置，查询了好多方法，只有这个最好用.SpringBoot 多数据源配置文件结构：
DateSourceMultiple
DataSourceType.java 注解动态切换数据库
DruidConfig.java 加载数据源 *.properties 之所以不用yml是因为读取不便，配置不简便
DynamicDataSource.java 加载数据源
Dyn
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2024-02-14 13:08:42
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开放式数据库连接 (ODBC) 接口是由 Microsoft Corporation 定义的，它是 Windows 环境中用于连接客户端应用程序与数据库管理系统的标准接口。可通过指定连接参数来进行连接。通常，可以方便地收集一组连接参数，并将它们存储到某个 ODBC 数据源中。ODBC 数据源是保存连接参数以供重复使用的简便方法。有关详细信息，请参见使用 ODBC 数据源。本节介绍如何在
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2023-11-23 13:06:46
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最近想把一个asp的网站改成php的,无奈空间不支持mysql数据库,只好用access数据库了,但以前都是用的php+mysql,php+access数据库编程还真没有做过.感谢党,感谢cctv,感谢搜索引擎,这不找到一编不错的文章,特转过来和大家分享.//php100.com 在PHP中连接Access有如下3种方式。 php程序员之家（1）创建系统数据源，用PHP提供的ODBC函数
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2024-04-25 10:27:31
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1. 介绍分布式微服务系统面临的问题微服务意味着要将单体应用中的业务拆分成一个个子服务, 每个服务的粒度相对较小,因此系统中会出现大量的服务, 由于每个服务都需要必要的配置信息才能运行, 所以一套集中式动态的 配置管理设施是必不可少的,例如:不同环境，不同配置。例如，数据源配置在不同的环境（开发、测试、预发布、生产等）中是不同的运行期间可动态调整。例如，我们可根据各个微服务的负载情况，动态调整数据
1.背景最新公司在按产品线拆分数据库做Mysql多活，导致一个工程中有多个数据源，我们产品线是最先拆出来的所以这些数据源，事务管理器的配置都是默认的，正常使用，但是在其他产品线加入新的数据源及事务管理器后发现事务失效了，怀疑和配置方式有关。2.原因分析 话不多说先上代码为敬，至于为啥打码，你懂的，com后边一般来说是公司名称了呀。 上图的1是后来的，后来者居上嘛，pxhTran
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2024-01-15 00:19:21
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数据库作业需要使用ODBC接口，但是网上的各种说法不一，并且有些方法尝试后没有用，于是将自己的配置过程发出来~ 1、ODBC： ODBC（Open Database Coonnectivity，开放数据库互连）标准定义了一个API，应用程序用它来打开一个数据库连接、发送查询和更新，以及获取返回结果等。应用程序（例如图形界面、统计程序包或者电子表格）可以使用相同的ODBC API来访问任何一个支
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2024-02-10 21:20:47
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# 项目方案：配置MySQL数据源
## 项目概述
在开发项目过程中，我们通常需要与数据库进行交互，而MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统。本项目方案旨在提供一个配置MySQL数据源的方案，确保项目能够成功连接和操作MySQL数据库。
## 数据源配置
为了配置MySQL数据源，我们需要以下步骤：
### 步骤1：安装MySQL
首先，我们需要安装MySQL数据库。这可以通过官方网站下
原创
2023-08-18 04:32:04
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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。中文名数据源外文名Data Source目录1分类2属性3名称4数据包? DBCP? C3P0? ODBC1分类编辑信息系统的数据源必需可靠且具备更新能力，常用的
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2023-11-06 18:39:35
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2014-11-25 回答首先登陆oracle控制台，在数据库树状列表中选择存储-->表空间，鼠标右键创建一个新的表空间。弹出的创建表空间对话框中设置表空间的名称(比如zmspace)，以及空间大小(比如设置100m如图1)，并设置空间自动增长10m(在数据空间不够时oracle会自动对此空间按照设定增长值进行扩容设置表空间自动增长空间创建好表空间后，我们进入数据库树状列表的安全性-->
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2024-01-28 20:00:20
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# 项目方案：配置Redis数据源
## 1. 简介
在项目中使用Redis作为数据源可以提高系统的性能和响应速度。通过合理配置Redis数据源，可以实现数据的缓存和持久化，提升系统的稳定性和可靠性。
## 2. 配置方案
### 2.1 安装Redis
首先需要安装Redis数据库，可以通过官方网站下载安装包进行安装，也可以通过包管理工具进行安装，例如在Ubuntu系统中可以通过以下命令进行
原创
2024-04-03 06:25:56
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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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DStreams输入Spark Streaming原生支持一些不同的数据源。一些“核心”数据源已经被打包到Spark Streaming 的 Maven 工件中，而其他的一些则可以通过 spark-streaming-kafka 等附加工件获取。每个接收器都以 Spark 执行器程序中一个长期运行的任务的形式运行，因此会占据分配给应用的 CPU 核心。此外，我们还需要有可用的 CPU 核心来
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2023-12-22 16:04:49
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摘要： 云数据库HBase版经过4个月的公测，正式商业化上线了，本文介绍了云数据库HBase的前世今生（结尾有彩蛋）。 随着近些年互联网行业的飞速发展，很多业务的数据量都在急剧的增大，传统的RDBMS数据库逐渐撑不住，逐渐出现读写分离策略、分库分表策略。从数据结构上看，非结构化数据的量在不断剧增。总之，从架构搭建、程序调用到后期运维上，数据库的复杂度变的越来越高，且很多中小型的公司，数据规模都达
