hualinux spring 3.16:Spring对JDBC的支持(了解)

本文介绍Spring框架中JdbcTemplate的基本使用,指出其在实际开发中的局限性,并推荐使用更流行的第三方数据库框架Mybatis和Mybatisplus进行数据库操作。

Spring有现成的JDBC模板JdbcTemplate ,可以对SQL进行操作,但实际开发中一般不这样用,初学者了解一下即可。

一般连接数据库用第三方数据库框架,现比较火的就是Mybatis和Mybatis plus

为了方便我直接上传图片了,本章的文字版本已上传

idea使用2020之前的版本,但不影响运行

 

spring: datasource: dynamic: primary: master # 设置默认数据源 strict: false datasource: master: url: jdbc:mysql://3.16.48.94:3306/adx3?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8 username: adx3 password: 123456 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver vcc: url: jdbc:mysql://3.16.48.94:3306/vcc?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8 username: vcc password: 123456 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 注意: druid 配置应该在这里,与 datasource 同级 druid: initialSize: 5 # 最小连接池数量 minIdle: 10 # 最大连接池数量 maxActive: 20 # 配置获取连接等待超时的时间 maxWait: 60000 # 配置连接超时时间 connectTimeout: 30000 # 配置网络超时时间 socketTimeout: 60000 # 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒 minEvictableIdleTimeMillis: 300000 # 配置一个连接在池中最大生存的时间,单位是毫秒 maxEvictableIdleTimeMillis: 900000 # 配置检测连接是否有效 validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false webStatFilter: enabled: true statViewServlet: enabled: true url-pattern: /druid/* login-username: ruoyi login-password: 123456 filter: stat: enabled: true log-slow-sql: true slow-sql-millis: 1000 merge-sql: true wall: config: multi-statement-allow: true这是我的配置,没问题吧
08-01
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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