封装对数据库的访问：一种敏捷最佳实践

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最新推荐文章于 2025-11-30 19:25:58 发布
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领域驱动设计实战：构建高效的在线请假考勤系统
张彦峰的博客
03-27 169万+
领域驱动设计DDD是一种设计思想，它可以同时指导中台业务建模和微服务设计(中台本质是业务模型，微服务是业务模型的系统落地)，领域驱动设计强调领域模型和微服务设计的一体性，先有领域模型然后才有微服务，而不是脱离领域模型来谈微服务设计。
数据库访问封装
weixin_30284355的博客
08-24 264
项目名称：DBAcess 项目目的：封装JDBC访问 项目使用：任意，保障所有包开源 项目当前功能： 1.访问数据库方法封装 2.数据库连接池采用HikariCP 3.配置文件遵守HikariCP的配置，设置根目录，以此保障功能多数据库，多源。 4.扩展驱动路径，采用自定义加载器加载驱动 5.新数据库配置文件加载时自动判断驱动包并...
AI 浪潮下数据库的 “融合进化”：电科金仓 KES V9 2025 引领新范式
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-25 16万+
AI 浪潮下数据库的 “融合进化”：电科金仓 KES V9 2025 引领新范式​ ，AI 浪潮推动下，企业应用场景愈发多元复杂，传统数据库难以满足需求，“融合” 与 “智能” 成为数据库演进核心方向。电科金仓 2025 产品发布会推出的 KES V9 2025，新增文档、向量等多数据模型，一条 SQL 即可完成复杂检索，向量数据库性能强劲，覆盖多场景。其提供全套架构，支持动态调整，还实现多语法兼容，降低迁移成本。同时，金仓数据库一体机搭载 AI 运维智能体，实现自然语言交互运维，故障预警准确率超 98%。
融合·智能：数据库“下一个十年”的演进范式
码事漫谈
07-25 1万+
AI浪潮奔涌而至，数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联（IoT）、人工智能（AI）等技术的深度融合与快速落地，正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策，到海量物联网设备监控、基于图关系的风控反欺诈，再到AI驱动的智能推荐与内容生成，应用场景的多样性与复杂性已突破传统数据库的能力边界。。场景的多元化（TP、AP、HTAP、新型AI场景）必然要求数据处理能力的多样化。
金仓数据库：国产数据库的雄起
Pocker_Spades_A的博客
07-25 1万+
新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策，到海量物联网设备监控、基于图关系的风控反欺诈，再到AI驱动的智能推荐与内容生成，应用场景的多样性与复杂性已突破传统数据库的能力边界。正如国产数据库企业电科金仓在其2025产品发布会中所强调的，其目标在于“打造融合了AI技术的新一代‘融合数据库’产品，通过持续迭代满足全行业、全场景对数据库的需求，从而构建以数据库为核心支撑的数字化应用生态体系”，这正代表了行业的一种重要探索方向。AI技术的迅猛发展，正以前所未有的力量加速驱动着数字产业的变革。
金仓数据库：融合与智能驱动下的革新
月亮永悬不落，剑指巅峰
07-25 1万+
AI浪潮奔涌而至，数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联（IoT）、人工智能（AI）等技术的深度融合与快速落地，正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策，到海量物联网设备监控、基于图关系的风控反欺诈，再到AI驱动的智能推荐与内容生成，应用场景的多样性与复杂性已突破传统数据库的能力边界。。场景的多元化（TP、AP、HTAP、新型AI场景）必然要求数据处理能力的多样化。
数据库融合进化：AI驱动下的数字化转型新纪元
颜颜yan_的博客
07-25 4万+
摘要：AI技术浪潮推动数据库产业向"融合+智能"方向演进。面对多样化场景需求，国产数据库企业电科金仓提出"多模数据融合"理念，支持关系型、文档型、向量型等多数据模型，并构建集中式与分布式相结合的灵活架构。其最新发布的KES V9 2025产品通过兼容主流数据库语法、整合AI运维智能体，实现平滑迁移和自治管理，降低运维复杂度。数据库正从单一功能向支持多场景、多架构、智能化的"融合计算分析"平台转变，为数字化转型提供更高效的数据底座支撑。
新一代数据库：融合多模智能，重塑数据价值
小程的博客
07-25 1万+
新一代数据库：融合多模智能，重塑数据价值
Java编程与数据库应用：汽车信息管理系统实战
weixin_28840811的博客
05-10 1091
每个表中的字段需要定义数据类型以及可能的约束（如非空、唯一、主键、外键）。数据类型根据存储的数据类型来选择，如整数（INT）、字符（CHAR、VARCHAR）、日期时间（DATETIME）等。主键字段用于唯一标识表中的每条记录。三层架构是一种软件架构模式，将应用程序分为三个主要层次：表现层（Presentation Layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）、和数据访问层（Data Access Layer）。
电仓金科数据库：融合了AI技术的新一代国产数据库
qq_61024956的博客
07-26 1万+
AI浪潮奔涌而至，数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联（IoT）、人工智能（AI）等技术的深度融合与快速落地，正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策，到海量物联网设备监控、基于图关系的风控反欺诈，再到AI驱动的智能推荐与内容生成，应用场景的多样性与复杂性已突破传统数据库的能力边界。。场景的多元化（TP、AP、HTAP、新型AI场景）必然要求数据处理能力的多样化。
敏捷开发的必要技巧7：将数据库访问，UI和域逻辑分离
03-06
在软件开发过程中，敏捷开发是一种越来越受到重视的方法论，它强调快速响应变化、迭代开发和团队协作。在敏捷开发的框架下，将数据库访问、用户界面（UI）和领域逻辑分离是提高代码可维护性、可扩展性和团队效率的...
《数据库重构：提升软件开发实践的关键》
### 《数据库重构：提升软件开发实践的关键》 #### 1. 前期准备 在进行数据库重构时，前期的沟通和文档更新至关重要。一方面，要与相关人员沟通重构的细节，另一方面，需更新所有相关文档。这些文档在后续将变更...
快速数据库操作：利用Map封装的JDBC增删改实现
**JDBC (Java Database Connectivity)** 是一种Java API，它可以用来执行SQL语句。JDBC为数据库厂商提供了标准的接口，因此Java开发者能够通过这一层接口操作各种数据库，而不必关心底层数据库的具体细节。JDBC由几...
面试必问——Redis 主从同步
2301_79966297的博客
11-26 613
偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。salve完成同步时也会记录当前同步的offset。如果salve的offset小于master的offset，说明salve的数据落后于master，需要更新。：简称replid,是数据集的标记，id一致则说明是同一个数据集。每个master都有唯一的replid,salve则会继承master节点的replid。：单点的Redis的并发能力是有限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 832
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
redis基本类型 5种基本类型
最新发布
yeshihouhou的博客
11-30 166
List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
influx2.0+grafana
lan266548_ning的博客
11-27 419
Mac 安装 Docker（Docker Desktop）教程官方下载地址：根据你的 Mac 类型，下载对应版本：Intel。
后端在分布式存储中的元数据管理
2509_93946509的博客
11-28 463
但实际生产环境中远不止这些：数据的冷热状态、压缩标志、校验和、生命周期标签，甚至用户自定义的扩展属性，都是元数据的一部分。我们团队就吃过亏，早期设计时只考虑了基础字段，后来业务方想要实现智能分层存储，不得不对元数据表做了两次大的结构调整，那个迁移过程简直噩梦。我们现在用的是Raft共识算法，虽然写性能有些损失，但保证了数据的强一致性，运维起来也省心。按文件路径哈希是最简单的，但有个问题：同一个目录下的文件可能被散列到不同节点，做目录遍历时要跨节点查询，效率很低。全量缓存不现实，我们吃过内存溢出的亏。
Spring Boot「多数据源并存」的设计思路，它与动态数据源又有什么区别？
weixin_46739493的博客
11-27 1338
我不切换数据源，我只是同时拥有多个 DataSource，每一个都明确对应自己的 Mapper / SqlSessionFactory / 事务管理器。其核心特点是：同时存在多个 DataSource Bean每个 DataSource 有自己的配置每个 DataSource 对应自己的 Mapper / Dao / Service不使用 AbstractRoutingDataSource不需要 ThreadLocal 切换不互相影响各自为政使用起来一模一样怎么切换？
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