随笔分类 - JDBC
database access
摘要：restapi作为前后端交互的枢纽：面对大批量的前端请求，需要确保回复的及时性。使用缓存是一项有效工具。我们可以把多数前端请求的回复response存入缓存，特别是一些需要大量计算才能获取的回复值，更可以大大提高后端的反应速度。值得庆幸的是akka-http已经提供了对缓存的支持，是基于java8
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摘要：学习函数式编程初衷是看到自己熟悉的oop编程语言和sql数据库在现代商业社会中前景暗淡，准备完全放弃windows技术栈转到分布式大数据技术领域的。但是在现实中理想总是不如人意，本来想在一个规模较小的公司展展拳脚，以为小公司会少点历史包袱，有利于全面技术改造。但现实是：即使是小公司，一旦有个成熟的产
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摘要：gRPC Streaming的操作对象由服务端和客户端组成。在一个包含了多个不同服务的集群环境中可能需要从一个服务里调用另一个服务端提供的服务。这时调用服务端又成为了提供服务端的客户端了（服务消费端）。那么如果我们用streaming形式来提交服务需求及获取计算结果就是以一个服务端为Source另一
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摘要：在上一篇博文里我们介绍了通过gRPC实现JDBC数据库的streaming，这篇我们介绍关于cassandra的streaming实现方式。如果我们需要从一个未部署cassandra的节点或终端上读取cassandra数据，可以用gRPC来搭建一个数据桥梁来连接这两端。这时cassandra这端就是
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摘要：在一个akka-cluster环境里，从数据调用的角度上，JDBC数据库与集群中其它节点是脱离的。这是因为JDBC数据库不是分布式的，不具备节点位置透明化特性。所以，JDBC数据库服务器必须通过服务方式来向外提供数据操。在这种场景里服务端是JDBC服务，其它节点，包括其它的JDBC数据库节点都是这个
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摘要：首先声明：标题上的所谓编程模式是我个人考虑在集群环境下跨节点（jvm）的流程控制编程模式，纯粹按实际需要构想，没什么理论支持。在5月份的深圳scala meetup上我分享了有关集群环境下的编程模式思路。我提供了下面这个示意图： 上图是我正在探讨的“现代企业I.T综合数据平台”网络结构。因为互联网经
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摘要：在akka-alpakka工具包里也提供了对MongoDB的stream-connector，能针对MongoDB数据库进行streaming操作。这个MongoDB-connector里包含了MongoSource，MongoFlow，MongoSink。我们只使用MongoSource，其它两个
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摘要：akka在alpakka工具包里提供了对cassandra数据库的streaming功能。简单来讲就是用一个CQL-statement读取cassandra数据并产生akka-stream的Source。这是一个支持reactive-stream协议的流： CassandraSource.apply
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摘要：作为一种通用的数据库编程引擎，用Streaming来应对海量数据的处理是必备功能。同样，我们还是通过一种Context传递产生流的要求。因为StreamingContext比较简单，而且还涉及到数据抽取函数extractor的传递，所以我们分开来定义： 由于我们会将JDBCQueryContext传
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摘要：在上一篇博文里我们把JDBC-Engine的读取操作部分分离出来进行了讨论，在这篇准备把更新Update部分功能介绍一下。当然，JDBC-Engine的功能是基于ScalikeJDBC的，所有的操作和属性都包嵌在SQL这个类型中： Update功能置于下面这几个子类中： 按照JDBC-Engine的
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摘要：ScalikeJDBC在覆盖JDBC基本功能上是比较完整的，而且实现这些功能的方式比较简洁，运算效率方面自然会稍高一筹了。理论上用ScalikeJDBC作为一种JDBC-Engine还是比较理想的：让它处于各种JDBC工具库和数据库实例之间接收JDBC运算指令然后连接目标数据库进行相关运算后返回结果
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摘要：scalikeJDBC可以通过配置文件来设置连接池及全局系统参数。对配置文件的解析是通过TypesafeConfig工具库实现的。默认加载classpath下的application.conf,application.json和application.properties文件。作为尝试，我们可以在r
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摘要：简单来说：JDBC是一种开放标准的跨编程语言、跨数据库类型编程API。各类型数据库产品厂商都会按它的标准要求来提供针对自身产品的JDBC驱动程序。最主要的这是一套成熟的工具，在编程人员中使用很普及。既然我们的目标是开发一套标准的大数据系统集成API，那么采用JDBC系统数据接口可以沿用业内丰富的技术
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