springboot动态数据源示例Hikari

时间: 2023-10-12 13:17:34 浏览: 38
下面是一个使用 HikariCP 实现动态数据源的 Spring Boot 示例: 1. 首先,需要添加 HikariCP 和 MySQL 驱动的依赖: ```xml <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> <version>3.4.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> ``` 2. 然后,定义一个 `DataSourceProperties` 类,用于为每个数据源配置相应的属性: ```java @ConfigurationProperties(prefix = "app.datasource") public class DataSourceProperties { private String url; private String username; private String password; private String driverClassName; // ... } ``` 3. 接着,创建一个 `DataSourceConfig` 类,用于配置多个数据源: ```java @Configuration public class DataSourceConfig { @Bean @ConfigurationProperties(prefix = "app.datasource.master") public DataSource masterDataSource() { // 配置 master 数据源的属性 return new HikariDataSource(); } @Bean @ConfigurationProperties(prefix = "app.datasource.slave") public DataSource slaveDataSource() { // 配置 slave 数据源的属性 return new HikariDataSource(); } @Bean @Primary public DataSource dynamicDataSource(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource, @Qualifier("slaveDataSource") DataSource slaveDataSource) { DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource(); Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>(); dataSourceMap.put("master", masterDataSource); dataSourceMap.put("slave", slaveDataSource); dynamicDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap); dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource); return dynamicDataSource; } } ``` 4. 创建一个 `DynamicDataSource` 类,用于实现动态数据源的切换: ```java public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { return DynamicDataSourceContextHolder.getDataSource(); } } ``` 5. 最后,定义一个 `DynamicDataSourceContextHolder` 类,用于在多线程环境下保存当前数据源的 key: ```java public class DynamicDataSourceContextHolder { private static final ThreadLocal<Object> contextHolder = new ThreadLocal<>(); public static void setDataSource(Object dataSource) { contextHolder.set(dataSource); } public static Object getDataSource() { return contextHolder.get(); } public static void clearDataSource() { contextHolder.remove(); } } ``` 这样,我们就实现了动态数据源的切换。在需要切换数据源的地方,只需要调用 `DynamicDataSourceContextHolder.setDataSource(key)` 方法即可。

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好的,以下是一个简单的Spring Boot多数据源配置示例: 1.首先需要在pom.xml文件中添加以下依赖: xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> <version>3.3.1</version> </dependency> 2.在application.properties文件中配置数据源及相关属性: properties # 主数据源 spring.datasource.primary.url=jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8 spring.datasource.primary.username=root spring.datasource.primary.password=password spring.datasource.primary.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.primary.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource spring.datasource.primary.hikari.connectionTimeout=20000 spring.datasource.primary.hikari.maximumPoolSize=30 spring.datasource.primary.hikari.minimumIdle=10 # 第二个数据源 spring.datasource.secondary.url=jdbc:mysql://localhost:3306/db2?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8 spring.datasource.secondary.username=root spring.datasource.secondary.password=password spring.datasource.secondary.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.secondary.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource spring.datasource.secondary.hikari.connectionTimeout=20000 spring.datasource.secondary.hikari.maximumPoolSize=30 spring.datasource.secondary.hikari.minimumIdle=10 3.在代码中配置多数据源: java @Configuration @EnableTransactionManagement public class DataSourceConfig { @Bean(name = "primaryDataSource") @Qualifier("primaryDataSource") @ConfigurationProperties(prefix="spring.datasource.primary") public DataSource primaryDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } @Bean(name = "secondaryDataSource") @Qualifier("secondaryDataSource") @ConfigurationProperties(prefix="spring.datasource.secondary") public DataSource secondaryDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } } 4.在需要使用多数据源的Service类上添加@Qualifier注解,指定具体使用哪个数据源: java @Service public class UserServiceImpl implements UserService { @Autowired @Qualifier("primaryDataSource") private DataSource primaryDataSource; @Autowired @Qualifier("secondaryDataSource") private DataSource secondaryDataSource; } 以上就是一个简单的Spring Boot多数据源配置示例,希望能够帮助您。
在Spring Boot中,整合数据连接池可以使用HikariCP作为默认的数据库连接池。HikariCP是一款非常强大、高效的连接池,被称为"史上最快连接池"。在Spring Boot 2.0之后,使用默认的数据库连接池就是HikariCP,不需要再添加额外的依赖。 要整合数据连接池,首先需要导入HikariCP的坐标。在pom.xml文件中添加如下依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> 然后,需要修改配置文件application.yml或application.properties,配置数据源的相关信息,包括数据源的类型、驱动类型、连接地址、用户名和密码等。示例如下: spring: datasource: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 数据源的类型 driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 数据源的驱动类型 url: jdbc:mysql://localhost:3306/imooc?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai # 数据源的连接地址 username: root # 数据源的用户名 password: root # 数据源的密码 这样就完成了Spring Boot与数据连接池的整合。通过配置文件中的相关信息,Spring Boot将会自动创建HikariCP连接池,并使用该连接池进行数据库操作,提高数据库的执行效率。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [SpringBoot整合Druid连接池](https://blog.csdn.net/weixin_42522705/article/details/126574689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [SpringBoot 整合 数据库连接池(Druid、HicariCP、C3P0等等)](https://blog.csdn.net/qq_53463544/article/details/126416981)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
好的,针对你的问题,我可以给你提供一些思路和建议。 首先,你可以使用 Spring Boot 作为你整个应用的基础框架,它提供了丰富的功能和插件,使得整合 Quartz 和 PostgreSQL 变得更加简单。 其次,对于数据库连接池,你可以使用 HikariCP,它是一个非常轻量级的连接池实现,性能非常出色,适合用于高并发场景。 最后,对于 Quartz 的整合,你可以参考 Spring Boot 官方提供的 Quartz Starter,这个 Starter 已经将 Quartz 集成到了 Spring Boot 中,并提供了自动配置和一些默认的设置,使得整合变得更加简单。 下面是一个简单的示例,演示如何使用 Spring Boot、HikariCP 和 Quartz 整合 PostgreSQL: 1. 首先,在你的 pom.xml 中添加以下依赖: xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> </dependency> 2. 在 application.properties 文件中添加以下配置: properties spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase spring.datasource.username=myusername spring.datasource.password=mypassword spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10 spring.datasource.hikari.minimum-idle=5 spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.dataSource=myDataSource spring.quartz.properties.org.quartz.dataSource.myDataSource.driver=org.postgresql.Driver spring.quartz.properties.org.quartz.dataSource.myDataSource.URL=jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase spring.quartz.properties.org.quartz.dataSource.myDataSource.user=myusername spring.quartz.properties.org.quartz.dataSource.myDataSource.password=mypassword spring.quartz.properties.org.quartz.dataSource.myDataSource.maxConnections=10 3. 在你的代码中配置 Quartz: java @Configuration public class QuartzConfig { @Autowired private DataSource dataSource; @Bean public SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean() { SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean = new SchedulerFactoryBean(); schedulerFactoryBean.setDataSource(dataSource); schedulerFactoryBean.setApplicationContextSchedulerContextKey("applicationContext"); Properties quartzProperties = new Properties(); quartzProperties.setProperty("org.quartz.scheduler.instanceName", "QuartzScheduler"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.scheduler.instanceId", "AUTO"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.jobStore.class", "org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.jobStore.driverDelegateClass", "org.quartz.impl.jdbcjobstore.PostgreSQLDelegate"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.jobStore.useProperties", "true"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.jobStore.dataSource", "myDataSource"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.jobStore.tablePrefix", "QRTZ_"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.jobStore.isClustered", "false"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.threadPool.class", "org.quartz.simpl.SimpleThreadPool"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.threadPool.threadCount", "10"); quartzProperties.setProperty("org.quartz.threadPool.threadPriority", "5"); schedulerFactoryBean.setQuartzProperties(quartzProperties); return schedulerFactoryBean; } @Bean public JobDetail sampleJobDetail() { return JobBuilder.newJob(SampleJob.class) .withIdentity("sampleJob") .usingJobData("name", "World") .storeDurably() .build(); } @Bean public Trigger sampleJobTrigger() { SimpleScheduleBuilder scheduleBuilder = SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() .withIntervalInSeconds(10) .repeatForever(); return TriggerBuilder.newTrigger() .forJob(sampleJobDetail()) .withIdentity("sampleTrigger") .withSchedule(scheduleBuilder) .build(); } } 这个配置类定义了一个 SchedulerFactoryBean,它使用我们之前配置的数据源,并设置了 Quartz 的一些属性。同时,我们还定义了一个 SampleJob,它会每隔 10 秒钟执行一次,并输出一条日志信息。 4. 编写 SampleJob 类: java public class SampleJob implements Job { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SampleJob.class); @Override public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { LOGGER.info("Hello, {}!", context.getMergedJobDataMap().get("name")); } } 这个类实现了 Quartz 的 Job 接口,定义了一个 execute 方法,它会在每次调度时被执行。 5. 运行应用程序,你应该会看到类似如下的输出: 2021-10-14 15:31:00.001 INFO 25508 --- [pool-1-thread-1] o.s.s.quartz.SampleJob : Hello, World! 2021-10-14 15:31:10.002 INFO 25508 --- [pool-1-thread-1] o.s.s.quartz.SampleJob : Hello, World! 2021-10-14 15:31:20.001 INFO 25508 --- [pool-1-thread-1] o.s.s.quartz.SampleJob : Hello, World! ... 这个示例演示了如何使用 Spring Boot、HikariCP 和 Quartz 整合 PostgreSQL。当然,这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
HikariDataSource是一个高性能的JDBC连接池,它可以用来管理数据库连接并提高应用程序的性能。下面是在Spring Boot项目中配置和使用HikariDataSource的步骤: 1. 添加依赖 在Maven或Gradle中添加HikariCP的依赖。例如,在Maven中添加以下依赖项: <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> <version>3.4.5</version> </dependency> 2. 配置数据源 在application.properties或application.yml文件中配置数据源。例如,以下是使用H2数据库的示例: spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:testdb spring.datasource.driverClassName=org.h2.Driver spring.datasource.username=sa spring.datasource.password= spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10 spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000 spring.datasource.hikari.pool-name=SpringBootHikariCP 其中,spring.datasource.hikari前缀是HikariCP的配置前缀,可以用来配置连接池的属性,例如最大连接数、空闲超时时间和连接池名称等。 3. 创建数据源 在Spring Boot项目的配置类中创建HikariDataSource的实例,并将其注入到Spring容器中。例如: @Configuration public class DataSourceConfig { @Autowired private Environment env; @Bean public DataSource dataSource() { HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setJdbcUrl(env.getProperty("spring.datasource.url")); config.setUsername(env.getProperty("spring.datasource.username")); config.setPassword(env.getProperty("spring.datasource.password")); config.setDriverClassName(env.getProperty("spring.datasource.driverClassName")); // HikariCP specific settings config.setMaximumPoolSize(env.getProperty("spring.datasource.hikari.maximum-pool-size", Integer.class)); config.setIdleTimeout(env.getProperty("spring.datasource.hikari.idle-timeout", Long.class)); config.setPoolName(env.getProperty("spring.datasource.hikari.pool-name")); return new HikariDataSource(config); } } 4. 使用数据源 在Spring Boot项目中使用HikariDataSource,可以通过@Autowired注入DataSource类型的bean来获取数据源。例如: @Service public class MyService { @Autowired private DataSource dataSource; public void doSomething() { try (Connection conn = dataSource.getConnection()) { // use the connection } catch (SQLException e) { // handle the exception } } } 这是一个简单的示例,它演示了如何使用HikariDataSource来获取数据库连接,并在连接上执行一些操作。 以上就是在Spring Boot项目中配置和使用HikariDataSource的基本步骤。
德鲁伊(Druid)是一个优秀的Java Web数据源,可以与Spring Boot集成。在Spring Boot 2.0以上版本中,默认使用Hikari数据源,但可以通过配置切换为Druid数据源。要实现德鲁伊数据源的集成,需要进行以下步骤: 1. 添加Druid依赖:在项目的pom.xml文件中添加Druid的依赖。 2. 创建Druid配置类:创建一个配置类,例如DruidConfig,使用@Configuration注解标记该类,并使用@ConfigurationProperties注解绑定全局配置文件中的属性到DruidDataSource组件中。 3. 添加DruidDataSource到容器中:在DruidConfig类中使用@Bean注解将自定义的DruidDataSource添加到Spring容器中。 4. 配置数据源属性:在全局配置文件中,通过spring.datasource前缀来配置Druid数据源的属性,包括用户名、密码、URL、驱动类名等。 下面是一个示例的Druid配置类: java @Configuration public class DruidConfig { /* 将自定义的Druid数据源添加到容器中,不再让Spring Boot自动创建 * 绑定全局配置文件中的druid数据源属性到com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource,从而让它们生效 */ @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource") @Bean public DataSource druidDataSource() { return new DruidDataSource(); } } 在全局配置文件中,可以使用spring.datasource前缀来配置Druid数据源的属性,例如: yaml spring: datasource: username: root password: root url: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 自定义数据源 通过以上步骤,就可以成功集成Druid数据源到Spring Boot项目中。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [springboot15 集成Druid(德鲁伊)](https://blog.csdn.net/weixin_44688581/article/details/115320487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
当涉及到并发下数据更新和插入时,最好使用数据库中提供的事务机制来保证数据的一致性。以下是示例代码: 首先,在 application.properties 文件中配置数据源和事务: spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database spring.datasource.username=your_username spring.datasource.password=your_password spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver # 开启事务 spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource spring.datasource.hikari.minimum-idle=5 spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=50 spring.datasource.hikari.idle-timeout=60000 spring.datasource.hikari.pool-name=DatebookHikariCP spring.datasource.hikari.auto-commit=false spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1 # MyBatis 配置 mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true mybatis.configuration.use-generated-keys=true mybatis.configuration.default-fetch-size=100 mybatis.configuration.default-statement-timeout=30 mybatis.configuration.jdbc-type-for-null=NULL 然后,在你的 Mapper 接口中定义数据库相关操作: public interface UserMapper { // 插入用户 @Insert("insert into user(name, age) values(#{name}, #{age})") int insertUser(@Param("name") String name, @Param("age") int age); // 更新用户 @Update("update user set age = #{age} where id = #{id}") int updateUser(@Param("id") int id, @Param("age") int age); } 最后,在你的业务代码中调用这些方法: @Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; public void insertAndUpdateUser() { // 开始事务 TransactionStatus transactionStatus = TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus(); // 插入一条数据 int insertResult = userMapper.insertUser("Alice", 20); if (insertResult != 1) { // 插入失败,回滚事务 TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus().setRollbackOnly(); return; } // 更新刚刚插入的数据 int updateResult = userMapper.updateUser(1, 21); if (updateResult != 1) { // 更新失败,回滚事务 TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus().setRollbackOnly(); return; } // 提交事务 transactionManager.commit(transactionStatus); } } 在上面的代码中,我们使用了 TransactionManager 来开启和提交事务,并使用了 TransactionAspectSupport 来回滚事务。这样,当有多个线程同时访问时,只有一个线程能够执行到更新或插入数据的代码块,从而保证了数据的一致性。
Spring Boot中使用@Async注解来实现异步方法调用,可以在方法上添加@Async注解,使得该方法可以异步执行。而连接池的配置可以通过在application.properties或application.yml文件中配置相关的属性来实现。以下是一个连接池的配置示例: spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test spring.datasource.username=root spring.datasource.password=password spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.hikari.connectionTimeout=20000 spring.datasource.hikari.maximumPoolSize=10 spring.datasource.hikari.minimumIdle=5 spring.datasource.hikari.idleTimeout=30000 在这个示例中,我们使用Hikari连接池,所以在配置连接池属性时,要在属性名前加上"hikari"前缀。例如,我们设置了连接超时时间为20秒,最大连接数为10,最小空闲连接数为5,空闲连接超时时间为30秒。 在定义异步方法时,可以使用@Async注解来指定方法的异步执行。例如,下面的代码定义了一个异步方法: @Service public class MyService { @Autowired private DataSource dataSource; @Async public void myAsyncTask() { try (Connection conn = dataSource.getConnection()) { // 执行任务代码 } catch (SQLException e) { // 异常处理 } } } 在这个示例中,我们使用了@Autowired注解来注入数据源对象,并在异步方法中获取连接对象执行任务代码。需要注意的是,我们在获取连接对象时使用了try-with-resources语句来自动关闭连接对象,避免连接泄漏。 通过以上步骤,我们就可以使用连接池来配置异步方法的数据源了。
好的,以下是一个简单的Spring Boot连接池配置: 1. 添加依赖 在 pom.xml 文件中添加以下依赖: xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId> <artifactId>HikariCP</artifactId> <version>3.4.1</version> </dependency> </dependencies> 其中,spring-boot-starter-jdbc 是 Spring Boot JDBC 的启动器,HikariCP 是一个高性能的 JDBC 连接池。 2. 配置数据源 在 application.properties 文件中添加以下配置: properties spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/demo?useSSL=false&serverTimezone=UTC spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.hikari.connection-timeout=20000 spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10 其中,spring.datasource.url、spring.datasource.username、spring.datasource.password、spring.datasource.driver-class-name 分别是数据库连接信息,spring.datasource.hikari.connection-timeout 是连接超时时间,spring.datasource.hikari.maximum-pool-size 是最大连接数。 3. 使用连接池 在需要使用连接池的代码中注入 DataSource 数据源即可使用连接池。例如: java @RestController public class UserController { @Autowired private DataSource dataSource; @GetMapping("/users") public List<User> getUsers() throws SQLException { try (Connection connection = dataSource.getConnection()) { Statement statement = connection.createStatement(); ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM users"); List<User> users = new ArrayList<>(); while (resultSet.next()) { User user = new User(); user.setId(resultSet.getInt("id")); user.setName(resultSet.getString("name")); user.setAge(resultSet.getInt("age")); users.add(user); } return users; } } } 以上就是一个简单的 Spring Boot 连接池配置和使用示例。
### 回答1: 在 SpringBoot 中,可以通过配置日志级别来获取系统执行过的 SQL 语句。具体实现步骤如下: 1. 打开 application.properties 或 application.yml 配置文件,添加以下配置: logging.level.org.hibernate.SQL=debug logging.level.org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder=trace 2. 重启项目,执行 SQL 语句。 3. 在控制台或日志文件中查看输出信息,就可以看到系统执行的 SQL 语句了。 注意:以上配置只是一个示例,具体的 SQL 日志输出方式可能会因为使用的数据库框架或日志框架而有所不同。 ### 回答2: 在Spring Boot中可以通过配置来获取系统执行过的SQL语句。具体步骤如下: 1. 首先,在Spring Boot的配置文件(例如application.properties或application.yml)中配置以下属性: spring.jpa.show-sql=true spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true 2. 设置spring.jpa.show-sql为true,表示开启显示SQL语句。这样在系统执行JPA操作时,会在控制台输出相应的SQL语句。 3. 设置spring.jpa.properties.hibernate.format_sql为true,表示格式化显示SQL语句。这样输出的SQL语句会更容易阅读和理解。 4. 重新启动应用程序,当应用程序执行JPA操作时,控制台会打印出相应的SQL语句,包括执行的查询语句、插入语句、更新语句等等。 需要注意的是,以上配置只适用于使用JPA作为持久化框架的情况。如果应用程序使用其他持久化框架(例如Hibernate)或者使用原生的JDBC进行数据库操作,需要根据具体框架的配置方式进行相应的调整。 ### 回答3: 在Spring Boot中获取系统执行过的SQL语句,可以通过配置数据库连接池的属性来实现。具体步骤如下: 1. 添加依赖:在pom.xml文件中添加如下依赖: xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>net.ttddyy</groupId> <artifactId>datasource-proxy</artifactId> <version>1.7</version> </dependency> 这里使用了datasource-proxy库来拦截SQL语句。 2. 配置数据源:在application.properties或application.yml中配置数据源,例如: properties spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=false spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 3. 配置代理数据源:创建一个配置类,例如: java @Configuration public class DataSourceConfig { @Bean @Primary public DataSource dataSource() { ProxyDataSource proxyDataSource = new ProxyDataSource(); proxyDataSource.setDataSource(createActualDataSource()); proxyDataSource.setListener(new MyQueryExecutionListener()); return proxyDataSource; } private DataSource createActualDataSource() { // 创建真实的DataSource并返回 // 例如:return new HikariDataSource(); } private class MyQueryExecutionListener extends AbstractQueryExecutionListener { @Override public void beforeQuery(ExecutionInfo execInfo, List<QueryInfo> queryInfoList) { // 在执行SQL语句之前的操作 } @Override public void afterQuery(ExecutionInfo execInfo, List<QueryInfo> queryInfoList) { // 在执行SQL语句之后的操作 for(QueryInfo queryInfo : queryInfoList) { String sql = queryInfo.getQuery(); // 对执行过的SQL语句进行处理 } } } } 通过以上配置,我们创建了一个代理数据源,其中设置了一个自定义的QueryExecutionListener,当程序执行SQL语句时,该监听器会拦截并将执行过的SQL语句传递给afterQuery方法进行处理。 最后,就可以在程序中通过注入DataSource,并在需要的地方使用它来执行SQL语句,同时也能获取到系统执行过的SQL语句。
Spring Boot整合ShardingSphere,实现数据库分库分表的步骤如下: 1. 引入ShardingSphere的相关依赖: xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId> <version>${shardingsphere.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>${shardingsphere.version}</version> </dependency> 2. 配置ShardingSphere的数据源 在application.yml中进行配置,示例代码: yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds0, ds1 ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/test0?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 username: root password: root ds1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/test1?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 username: root password: root sharding: tables: order: actualDataNodes: ds$->{0..1}.order_$->{0..1} tableStrategy: inline: shardingColumn: order_id algorithmExpression: order_$->{order_id % 2} keyGenerateStrategy: column: order_id keyGeneratorName: snowflake default-key-generator: type: SNOWFLAKE worker-id: 123 其中,names字段指定数据源的名称,ds0和ds1则为具体的数据源配置,actualDataNodes字段指定了数据表的实际节点,tableStrategy字段指定了分表策略,keyGenerateStrategy字段指定了键生成策略。 3. 配置ShardingSphere的规则 yaml spring: shardingsphere: sharding: default-database-strategy: inline: shardingColumn: user_id algorithmExpression: ds$->{user_id % 2} 其中,default-database-strategy字段指定了分库策略,inline表示使用取模算法进行分库,shardingColumn字段指定了分库的列名。 4. 在代码中使用 在代码中使用时,只需要正常使用JPA或Mybatis等ORM框架即可。ShardingSphere会自动根据配置进行数据分片。 以上就是Spring Boot整合ShardingSphere实现数据库分库分表的步骤。
您好!针对这个问题,您可以按照以下步骤进行配置: 1. 引入ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy的相关依赖。 2. 配置ShardingSphere-JDBC的数据源。在配置数据源时,您需要配置主库和从库的数据源,示例代码如下: spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1 spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds0 spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root spring.shardingsphere.datasource.ds0.password= spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds1 spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root spring.shardingsphere.datasource.ds1.password= 3. 配置ShardingSphere-JDBC的分片规则。在配置分片规则时,您需要指定哪些表需要进行分片,以及分片规则。示例代码如下: spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.user$->{0..1} spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=user_id spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression=user$->{user_id % 2} spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2} 4. 配置ShardingSphere-Proxy。在配置ShardingSphere-Proxy时,您需要指定代理的数据源和分片规则。示例代码如下: spring.shardingsphere.proxy.frontend.yaml=YAML spring.shardingsphere.proxy.frontend.yaml.config-file=classpath:proxy.yaml 至此,您就可以完成ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy的配置。希望能对您有所帮助!
首先,需要在pom.xml中引入Sharding-JDBC的依赖: xml <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>${sharding.jdbc.version}</version> </dependency> 然后,需要在application.yml配置文件中添加Sharding-JDBC的数据源信息和分库分表规则: yaml spring: datasource: # 主库配置 master: url: jdbc:mysql://localhost:3306/main_db?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 从库配置 slave: url: jdbc:mysql://localhost:3306/sub_db?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver sharding: # 数据源列表 data-sources: # 主库数据源 main-db: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/main_db?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 username: root password: root # 从库数据源 sub-db: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/sub_db?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 username: root password: root # 逻辑表与实际表映射规则 tables: # user_info表分表规则 user_info: actual-data-nodes: sub-db.user_info_$->{0..11} table-strategy: inline: sharding-column: create_time algorithm-expression: user_info_$->{create_time.month % 12} 以上配置中,我们定义了两个数据源(一个主库,一个从库),并且定义了一个user_info表的分表规则,按照create_time字段的月份将数据分到12个表中。 最后,我们需要在代码中实现Sharding-JDBC的数据源切换。可以通过在service层添加@Master注解,代表使用主库,或者@Slave注解,代表使用从库。 完整的示例代码可以参考以下链接:https://github.com/sharding-sphere/sharding-sphere-example/tree/4.1.1/sharding-jdbc-spring-boot-mybatis-example

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