Liferay连接第二个database

本文详细介绍了如何使用Spring框架进行数据库整合配置,包括数据源、事务管理、会话工厂等关键组件的配置,以及如何在服务层中实现创建空表的操作。同时,提供了针对特定数据库(如MySQL)的配置信息,以及创建自定义SQL文件和数据库的步骤。

In MATA-INF add ext-spring.xml

<?xml version="1.0"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
	xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-2.5.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd">
	<bean id="newDatabaseHibernateSessionFactory"
		class="com.liferay.portal.spring.hibernate.PortletHibernateConfiguration"
		lazy-init="true">
		<property name="dataSource" ref="newDatabaseDataSource" /></span>
	</bean>

	<bean id="newDatabaseSessionFactory" class="com.liferay.portal.dao.orm.hibernate.SessionFactoryImpl"</span>
		lazy-init="true">
		<property name="sessionFactoryImplementor" ref="newDatabaseHibernateSessionFactory" /></span>
	</bean>

	<bean id="newDatabaseTransactionManager"
		class="org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTransactionManager"
		lazy-init="true">
		<property name="dataSource" ref="newDatabaseDataSource" /></span>
		<property name="globalRollbackOnParticipationFailure" value="false" />
		<property name="sessionFactory" ref="newDatabaseHibernateSessionFactory" /></span>
	</bean>
	
	<bean id="newDatabaseDataSource"</span>
		class="org.springframework.jdbc.datasource.LazyConnectionDataSourceProxy">
		<property name="targetDataSource">
			<bean class="com.liferay.portal.dao.jdbc.util.DataSourceFactoryBean">
				<property name="propertyPrefix" value="jdbc.newDatabase." /></span>
			</bean>
		</property>
	</bean>
</beans>

In service.xml use:(create a empty table for tableNameFinderImpl in persistence pageage )

<entity name="tableName" local-service="true" remote-service="false" 
			data-source="newDatabaseDataSource" session-factory="newDatabaseSessionFactory"
			tx-manager="newDatabaseTransactionManager">
		<column name="Id" type="long" primary="true" />
		<column name="value" type="String" />
	</entity>

In Liferay Tomcat tomcat-7.0.23\webapps\ROOT\WEB-INF\classes file portal-ext.properties

#newDatabase database
jdbc.newDatabase.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.newDatabase.url=jdbc:mysql://localhost/newDatabase?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useFastDateParsing=false
jdbc.newDatabase.username=root
jdbc.newDatabase.password=root

last need create custom-sql folder and database.xml  for custom select sql sentence.


内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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