随着用户需求不断增加, 固定的report 表内的字段.不能满足用户需求. 于是要给用户加上报表的设计功能.这样在展示的时候更有灵活性,也不用每个改动都找程序人员 不带 设计时这么写就行了 documentViewer1.DocumentSource = null; woReport report = new woReport(x
kepserverEX5.11连接mysql，测试连接数据库正常， 但是建立设备后提示错误: Date Time Level Source Event2022-08-18 18:24:12 Error ODBC Client Failed to automatically generate tags for device 'Device1'. 一开始尝试通过32位的odbc建立数据
设计报表准备的东西很琐碎,远比简单的gridview 怼数据源等,实现起来慢的多. 特别是已有的列子不能满足需求的时候, 比如交叉报表 ,列字段无法放在统计字段的右侧, 碰到有备注 或者 出库地址之类的需要把字段往后拍的,就显得不能满足要求了 如下图. 在此说一下 dev 表不用
前言 距离上次的 Spring Boot 2.4.5 版本发布刚好一个月左右，Spring Boot 又发新版本了！ Spring Boot 又一次性发布了 3 个版本： Spring Boot 2.5.0 Spring Boot 2.4.6 Spring Boot 2.2.13.RELEASE 在这次发布的 3 个版本中，Spring Boot 2.5 毫无疑问是最重大的一个版本，也是近
《ODBC指南》中只介绍了window环境如何配置odbc数据源，但是没有介绍如何导入数据源驱动，这里做个补充。 在没有导入数据源驱动之前，按照文档操作是查不到kingbaseES的odbc数据源的： 通过安装目录下的 \Interface\odbc 中的注册表文件来导入源驱动 双击操作系统版本对应的reg文件导入
日前，Gartner发布的2022年重要战略技术趋势，Data Fabric（数据编织）赫然在列。自2019年起，Gartner连续3年将数据编织（Data Fabric）列为年度数据和分析技术领域的十大趋势之一。 根据全球行业分析师报告，全球数据编织市场从2020年的11亿美元，到2026年将增长超过3倍，达到37亿美元。以上表明了
Grafana 和 Kibana的区别 软件架构师，从事分布式数据库，云计算等方向研发 2 人赞同了该文章 我们生活在一个大数据的世界中，即使是小型 IT 环境也会产生大量数据。一旦组织弄清楚如何利用生成数据的各种数据源，以及收集、处理和存储数据的方法，下一步就是分析。 分析方法因用例、使
Urule+springboot嵌入模式开发环境搭建 1、引入pom依赖 <dependency> <groupId>com.bstek.urule</groupId> <artifactId>urule-console-pro</artifactId> <version>4.0.15</version> </dependency> 最新版本可在 https://search.maven.org/
在大数据时代，数据成为驱动业务决策的重要指标。企业通过数据采集、加载转换、数据建模和数据可视化等方式，实现海量、多维的数据分析和预测，从而驱动业务决策和产品向智能化发展。 在本章中，我们将以大数据在商业智能、数据挖掘和数据分析化中的典型应用为例，讲解如何使用大数据测
1.配置多个数据源 多个数据源是指在同一个系统中，用户数据来自不同的表，在认证时，如果第一张表没有查找到用户，那就去第二张表中査询，依次类推。 看了前面的分析，要实现这个需求就很容易了，认证要经过AuthenticationProvider,每一 个 AuthenticationProvider 中都配置了一个 User
@目录架构设计总体架构启动流程图架构设计思想简述负载均衡缓存实战使用参数参数优先级内置参数基础内置参数衍生内置参数本地参数和全局参数工作流传参数据源管理支持数据源创建MySQL数据源创建ClickHouse数据源工作流实践SQL工作流工作流定时告警告警模块支持场景邮件告警示例
1 、数据源（连接池）的作用 提高性能 数据源(连接池)是提高程序性能如出现的 事先实例化数据源，初始化部分连接资源 使用连接资源时从数据源中获取 使用完毕后将连接资源归还给数据源 常见的数据源(连接池)：DBCP、C3P0、BoneCP、Druid等 运作原理编辑 在实际应用开发中，特别是在WEB
转自: http://www.java265.com/JavaCourse/202201/2175.html 下文笔者讲述配置JdbcRealm数据源的方法分享，如下所示: IniRealm是配置数据库数据源 通常情况下:在ini文件里面设置数据相关信息 例： 创建user.ini //shiro-jdbc.ini配置 jdbcRealm=org.apache.shiro.realm.jdbc.JdbcRe
SpringBoot项目中用到多数据源，在方法上又必须加事务处理，此时可以对使用了@DS的方法或类添加@Transactional并添加事务隔离级别 举例： 1、这是一个方法，方法内需要实现多数据源查询 2、在该方法中判断查询哪一个数据源： 3、此时可以将slave数据源的service类添加 @Transactio
一、JTA组件简介 什么是JTA JTA，全称：Java Transaction API。JTA事务比JDBC事务更强大。一个JTA事务可以有多个参与者，而一个JDBC事务则被限定在一个单一的数据库连接。所以，当我们在同时操作多个数据库的时候，使用JTA事务就可以弥补JDBC事务的不足。 在Spring Boot 2.x中，整合了这两个J
public void setDataBase(int num) { LettuceConnectionFactory connectionFactory = (LettuceConnectionFactory) redisTemplate.getConnectionFactory(); if (connectionFactory != null && num != connectionFactory.getDatabase()) {
这里展示的是最小化侵入的集成方式，不需要额外的第三方依赖，只需要 sentinel 本身，所以看起来就不是很灵活，毕竟没有注册中心，没有监控等。 导包 <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-core</artifactId> <version>1.8.4</version> </dependency>
目录sparkspark sqlDataFrame使用方法 spark 基于内存的计算引擎，计算速度非常快，但是只涉及数据的计算，没有涉及数据的存储。 spark sql Spark sql不仅仅支持sql操作，还提供了例如外部数据源，以及各种优化 spark sql不仅提供了sql的api，还提供了DataFrame和Dataset的api ** spark sq
老项目，单体应用，连个前后端分离都不是，但是新需求需要从另一个数据库读取数据，做微服务改造成本太高，公示不允许因此改造需要配置多个数据源。记录一下改造大致过程。 原理：阅读org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource源码可知：spring使用Map结构存储res
HikariCP：默认内置数据源对象 Tomcat提供DataSource：HikariCP不可用的情况下，在web环境中，将tomcat服务器配置的数据源对象。 Commons DBCP：HikariCP不可用，tomcat数据源也不可用，将使用dbcp数据源。 现有的数据层解决方案技术选型 Druid + Mybatsis-Plus +Mysql 数据源：Druid
centos7监控CPU、内存使用情况（基于node_exporter+Prometheus+Grafana） 1、下载、安装、启动 参考以下链接，下载，安装并启动各服务 centos7安装Grafana centos7安装Prometheus centos7安装node exporter 2、Prometheus配置node_exporter 修改Prometheus的配置文件，添加node exporter节
package com.huawei.metrics.config; import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory; import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean; import org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate; import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan; import org.springframew
vivo 互联网客户端团队- Xu Jie 日益新增的机型，给开发人员带来了很多的适配工作。代码能不能统一、apk能不能统一、物料如何选取、样式怎么展示等等都是困扰开发人员的问题，本方案就是介绍不同机型的共线方案，打消开发人员的疑虑。 一、日益纷繁的机型带来的挑战 1.1 背景 科技是
RuoYi框架使用记录 RuoYi-Vue前后端分离版：https://gitee.com/y_project/RuoYi-Vue 版本：3.8.2 generator代码生成 双数据源使用 查询数据库列表mapper需指定数据源。 以下函数需使用@DataSource(value = DataSourceType.MASTER)指定数据源 - selectDbTableList - selectDbTable
目录为什么要分库分表分库分表目的：解决高并发，和数据量大的问题。分库分表水平拆分垂直拆分不停机分库分表数据迁移小结ShardingJDBC的分库分表分库分表的方式水平拆分垂直拆分逻辑表分库分表数据节点 actual-data-nodes分库分表5种分片策略分片分为两种：数据源分片和表分片第一种：no
