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Oracle查询超时问题：Spring Boot与Druid集成场景？ 1. 引子 我的困惑之旅 作为一个刚入行不久的Java开发工程师，我最近在负责一个基于Spring Boot的项目。这个项目需要与Oracle数据库交互，而我选用了Druid作为数据源管理工具。事情本来挺顺的，大家都觉得没啥问题，结果有一天，我们的系统突然蹦出个消息，说啥“查询超时”！就那么一下，气氛瞬间紧张了，感觉空气都凝固了似的。 当时我整个人都懵了——这到底是什么情况？是Oracle的问题吗？还是Spring Boot的锅？或者是我对Druid的理解还不够深入？带着这些疑问，我开始了一段探索之旅。今天，我想把这段经历分享给大家，希望能帮助那些和我一样遇到类似问题的朋友。 --- 2. 什么是“查询超时”？ 简单来说，“查询超时”就是你的SQL语句执行的时间超过了设定的最大允许时间，导致系统直接抛出异常。哎呀，这种情况在实际开发里真的挺常见的，特别是那种高并发的场景。你要是数据库连接池没配好，那问题就容易冒出来了，简直防不胜防！ 对于我来说，这个问题尤其令人头疼，因为我们的项目依赖于Oracle数据库，而Oracle本身就是一个功能强大的关系型数据库，但同时也有一些“坑”。比如说啊，它的默认查询超时时间可能设得有点短，要是咱们不改一下这个设置，那查询的时候就容易卡壳儿，最后连结果都拿不到。 --- 3. Spring Boot与Druid集成的基本配置 首先，让我们回顾一下如何在Spring Boot项目中集成Druid。这是一个非常基础的操作，但也是解决问题的第一步。 3.1 添加依赖 在pom.xml文件中添加Druid的相关依赖： xml com.alibaba druid-spring-boot-starter 1.2.8 3.2 配置数据源 接着，在application.yml文件中配置Druid的数据源信息： yaml spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: oracle.jdbc.driver.OracleDriver url: jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl username: your_username password: your_password druid: initial-size: 5 max-active: 20 min-idle: 5 max-wait: 60000 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 validation-query: SELECT 1 FROM DUAL test-while-idle: true test-on-borrow: false test-on-return: false 这段配置看似简单，但实际上每一项参数都需要仔细斟酌。比如说啊，“max-wait”这个参数呢，就是说咱们能等连接连上的最长时间，单位是毫秒，相当于给它设了个“最长等待时间”；然后还有个“validation-query”，这个名字听起来就挺专业的，它的作用就是检查连接是不是还正常好用；最后那个“test-while-idle”，它就像是个“巡逻兵”，负责判断要不要在连接空闲的时候去检测一下这条连接还能不能用。 --- 4. 查询超时问题的初步排查 当我第一次遇到查询超时问题时，我的第一反应是：是不是Oracle那边的SQL语句太慢了？于是，我开始检查SQL语句的性能。 4.1 检查SQL语句 我用PL/SQL Developer连接到Oracle数据库，运行了一下报错的SQL语句。结果显示，这条SQL语句确实需要花费较长时间才能完成。但问题是，为什么Spring Boot会直接抛出超时异常呢？ 这时，我才意识到，可能是Druid的数据源配置有问题。于是我翻阅了Druid的官方文档，发现了一个关键点：Druid默认的查询超时时间为10秒。 4.2 修改Druid的查询超时时间 为了延长查询超时时间，我在application.yml中加入了以下配置： yaml spring: datasource: druid: query-timeout: 30000 这里的query-timeout参数就是用来设置查询超时时间的，单位是毫秒。经过这次调整后，我发现查询超时的问题暂时得到了缓解。 --- 5. 进一步优化 结合Oracle的设置 虽然Druid的配置解决了部分问题，但我仍然觉得不够完美。于是，我又转向了Oracle数据库本身的设置。 5.1 设置Oracle的查询超时 在Oracle中，可以通过设置statement_timeout参数来控制查询超时时间。这个参数可以在会话级别或全局级别进行设置。 例如，在Spring Boot项目中，我们可以通过JDBC连接字符串传递这个参数： yaml spring: datasource: url: jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl?oracle.net.CONNECT_TIMEOUT=30000&oracle.jdbc.ReadTimeout=30000 这里的CONNECT_TIMEOUT和ReadTimeout分别表示连接超时时间和读取超时时间。通过这种方式，我们可以进一步提高系统的容错能力。 --- 6. 我的感悟与总结 经过这次折腾，我对Spring Boot与Druid的集成有了更深的理解。说实话，好多技术难题没那么玄乎，就是看着吓人而已。只要你肯静下心来琢磨琢磨，肯定能想出个辙来！ 在这里，我也想给新手朋友们一些建议： 1. 多看官方文档 无论是Spring Boot还是Druid，它们的官方文档都非常详细，很多时候答案就在那里。 2. 学会调试 遇到问题时，不要急于求解，先用调试工具一步步分析问题所在。 3. 保持耐心 技术问题往往需要反复尝试，不要轻易放弃。 最后，我想说的是，编程之路充满了挑战，但也正因为如此才显得有趣。希望大家都能在这个过程中找到属于自己的乐趣！ --- 好了，这篇文章就到这里啦！如果你也有类似的经历或想法，欢迎在评论区跟我交流哦！

...Flink中定义一个数据源——Source。Flink，这个强大的流处理工具，可厉害了！它让我们能够随心所欲地定义各种数据源。比如说，文件系统里存的那些数据、数据库里躺着的各种记录，甚至是从网络上飞来飞去的信息，全都可以被咱们轻松纳入囊中，没有啥太大的限制！ 二、什么是Source？ 在Flink中，Source是一个用于产生数据并将其转换为适合流处理的形式的组件。它是一个特殊的Operator，其输入是0或多个其他Operators的输出，而其输出则是进一步处理的数据流。 三、如何在Flink中定义一个数据源？ 定义一个Source非常简单，只需要遵循以下几个步骤： 第一步：选择你的数据源 首先，你需要确定你要从哪里获取数据。这完全可能是个文件夹、数据库什么的，也可能是网络呀，或者实时传感器这类玩意儿，反正只要是能提供数据的来源，都行！ 第二步：创建Source类 接下来，你需要创建一个Source类来表示你的数据源。这个类需要继承自org.apache.flink.api.common.functions.SourceFunction接口，并实现run方法。 例如，如果你的数据源是从一个文件系统中读取的文本文件，你可以创建一个这样的Source类： java public class MySource implements SourceFunction { private boolean isRunning = true; @Override public void run(SourceContext ctx) throws Exception { File file = new File("/path/to/my/file.txt"); try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file))) { String line; while ((line = reader.readLine()) != null && isRunning) { ctx.collect(line); } } } @Override public void cancel() { isRunning = false; } } 在这个例子中，我们的Source类MySource会从指定路径的文件中读取每一行并发送给下游的Operators进行处理。 第三步：注册Source到StreamGraph 最后，你需要将你的Source注册到一个StreamGraph中。你可以通过调用StreamExecutionEnvironment.addSource方法来完成这个操作。 例如： java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream dataStream = env.addSource(new MySource()); 四、总结 以上就是我们在Flink中定义一个数据源的基本步骤。当然啦，实际情况可能还会复杂不少，比如说你可能得同时对付多个数据来源，或者先给数据做个“美容”（预处理）啥的。不过，只要你把基础的概念和技术都玩得溜溜的，这些挑战对你来说就都不是事儿，你可以灵活应对，轻松解决。 五、结语 我希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用Flink中的Source。如果你有任何问题或者想要分享你的经验，欢迎留言讨论。让我们一起学习和进步！ 六、附录 参考资料 1. Apache Flink官方文档 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-latest/ 2. Java 8 API文档 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ 3. Stream Processing with Flink: A Hands-on Guide by Kostas Tsichlas and Thomas Hotham (Packt Publishing, 2017).

... "Gramos销售统计管理控制台响应式模板是一款专为高效管理销售数据而设计的后台界面模板。该模板具备高度的数据可视化功能，实时展现销售动态及变化趋势，简约明了，同时具有强大的统计管理与控制台功能，适用于多终端设备，实现响应式布局，助您全面掌握并深度分析销售业绩，提升业务洞察力与决策效率。此外，它还提供了更多实用功能模块以满足不同场景下的销售数据管理需求。" 点我下载 文件大小：3.99 MB 您将下载一个资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供模板下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 环境说明 一Oracle高级消息队列AQ创建消息负荷payload 创建队列表 创建队列并启动 队列的停止和删除 入队消息 出队消息 二Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列创建连接参数类 创建消息转换类 主类进行消息处理 三监控表记录变化通知Java创建表 创建存储过程 创建触发器 环境说明 本实验环境基于Oracle 12C和JDK1.8，其中Oracle 12C支持多租户特性，相较于之前的Oracle版本，使用‘C用户名‘表示用户，例如如果数据库用户叫kevin，则登陆时使用Ckevin进行登陆。 一、Oracle高级消息队列AQ Oracle AQ是Oracle中的消息队列，是Oracle中的一种高级应用，每个版本都在不断的加强，使用DBMS_AQ系统包进行相应的操作，是Oracle的默认组件，只要安装了Oracle数据库就可以使用。使用AQ可以在多个Oracle数据库、Oracle与Java、C等系统中进行数据传输。 下面分步骤说明如何创建Oracle AQ 1. 创建消息负荷payload Oracle AQ中传递的消息被称为有效负荷(payloads)，格式可以是用户自定义对象或XMLType或ANYDATA。本例中我们创建一个简单的对象类型用于传递消息。 create type demo_queue_payload_type as object (message varchar2(4000)); 2. 创建队列表 队列表用于存储消息，在入队时自动存入表中，出队时自动删除。使用DBMS_AQADM包进行数据表的创建，只需要写表名，同时设置相应的属性。对于队列需要设置multiple_consumers为false，如果使用发布/订阅模式需要设置为true。 begin dbms_aqadm.create_queue_table( queue_table => 'demo_queue_table', queue_payload_type => 'demo_queue_payload_type', multiple_consumers => false ); end; 执行完后可以查看oracle表中自动生成了demo_queue_table表，可以查看影响子段(含义比较清晰)。 3. 创建队列并启动 创建队列并启动队列： begin dbms_aqadm.create_queue ( queue_name => 'demo_queue', queue_table => 'demo_queue_table' ); dbms_aqadm.start_queue( queue_name => 'demo_queue' ); end; 至此，我们已经创建了队列有效负荷，队列表和队列。可以查看以下系统创建了哪些相关的对象： SELECT object_name, object_type FROM user_objects WHERE object_name != 'DEMO_QUEUE_PAYLOAD_TYPE'; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE ------------------------------ --------------- DEMO_QUEUE_TABLE TABLE SYS_C009392 INDEX SYS_LOB0000060502C00030$$ LOB AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_T INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_I INDEX AQ$_DEMO_QUEUE_TABLE_E QUEUE AQ$DEMO_QUEUE_TABLE VIEW DEMO_QUEUE QUEUE 我们看到一个队列带出了一系列自动生成对象，有些是被后面直接用到的。不过有趣的是，创建了第二个队列。这就是所谓的异常队列(exception queue)。如果AQ无法从我们的队列接收消息，将记录在该异常队列中。 消息多次处理出错等情况会自动转移到异常的队列，对于异常队列如何处理目前笔者还没有找到相应的写法，因为我使用的场景并不要求消息必须一对一的被处理，只要起到通知的作用即可。所以如果消息转移到异常队列，可以执行清空队列表中的数据 delete from demo_queue_table; 4. 队列的停止和删除 如果需要删除或重建可以使用下面的方法进行操作： BEGIN DBMS_AQADM.STOP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE( queue_name => 'demo_queue' ); DBMS_AQADM.DROP_QUEUE_TABLE( queue_table => 'demo_queue_table' ); END; 5. 入队消息 入列操作是一个基本的事务操作(就像往队列表Insert)，因此我们需要提交。 declare r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type('what is you name ?'); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end; 通过SQL语句查看消息是否正常入队： select from aq$demo_queue_table; select user_data from aq$demo_queue_table; 6. 出队消息 使用Oracle进行出队操作，我没有实验成功(不确定是否和DBMS_OUTPUT的执行权限有关)，代码如下，读者可以进行调试： declare r_dequeue_options DBMS_AQ.DEQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin DBMS_AQ.DEQUEUE( queue_name => 'demo_queue', dequeue_options => r_dequeue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( ' Browse message is [' || o_payload.message || ']' ); end; 二、Java使用JMS监听并处理Oracle AQ队列 Java使用JMS进行相应的处理，需要使用Oracle提供的jar，在Oracle安装目录可以找到：在linux中可以使用find命令进行查找，例如 find pwd -name 'jmscommon.jar' 需要的jar为： app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/jmscommon.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jdbc/lib/ojdbc7.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/orai18n.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/jlib/jta.jar app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/rdbms/jlib/aqapi_g.jar 1. 创建连接参数类 实际使用时可以把参数信息配置在properties文件中，使用Spring进行注入。 package org.kevin.jms; / @author 李文锴 连接参数信息 / public class JmsConfig { public String username = "ckevin"; public String password = "a111111111"; public String jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl"; public String queueName = "demo_queue"; } 2. 创建消息转换类 因为消息载荷是Oracle数据类型，需要提供一个转换工厂类将Oracle类型转换为Java类型。 package org.kevin.jms; import java.sql.SQLException; import oracle.jdbc.driver.OracleConnection; import oracle.jdbc.internal.OracleTypes; import oracle.jpub.runtime.MutableStruct; import oracle.sql.CustomDatum; import oracle.sql.CustomDatumFactory; import oracle.sql.Datum; import oracle.sql.STRUCT; / @author 李文锴 数据类型转换类 / @SuppressWarnings("deprecation") public class QUEUE_MESSAGE_TYPE implements CustomDatum, CustomDatumFactory { public static final String _SQL_NAME = "QUEUE_MESSAGE_TYPE"; public static final int _SQL_TYPECODE = OracleTypes.STRUCT; MutableStruct _struct; // 12表示字符串 static int[] _sqlType = { 12 }; static CustomDatumFactory[] _factory = new CustomDatumFactory[1]; static final QUEUE_MESSAGE_TYPE _MessageFactory = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); public static CustomDatumFactory getFactory() { return _MessageFactory; } public QUEUE_MESSAGE_TYPE() { _struct = new MutableStruct(new Object[1], _sqlType, _factory); } public Datum toDatum(OracleConnection c) throws SQLException { return _struct.toDatum(c, _SQL_NAME); } public CustomDatum create(Datum d, int sqlType) throws SQLException { if (d == null) return null; QUEUE_MESSAGE_TYPE o = new QUEUE_MESSAGE_TYPE(); o._struct = new MutableStruct((STRUCT) d, _sqlType, _factory); return o; } public String getContent() throws SQLException { return (String) _struct.getAttribute(0); } } 3. 主类进行消息处理 package org.kevin.jms; import java.util.Properties; import javax.jms.Message; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.MessageListener; import javax.jms.Queue; import javax.jms.QueueConnection; import javax.jms.QueueConnectionFactory; import javax.jms.Session; import oracle.jms.AQjmsAdtMessage; import oracle.jms.AQjmsDestination; import oracle.jms.AQjmsFactory; import oracle.jms.AQjmsSession; / @author 李文锴 消息处理类 / public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { JmsConfig config = new JmsConfig(); QueueConnectionFactory queueConnectionFactory = AQjmsFactory.getQueueConnectionFactory(config.jdbcUrl, new Properties()); QueueConnection conn = queueConnectionFactory.createQueueConnection(config.username, config.password); AQjmsSession session = (AQjmsSession) conn.createQueueSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); conn.start(); Queue queue = (AQjmsDestination) session.getQueue(config.username, config.queueName); MessageConsumer consumer = session.createConsumer(queue, null, QUEUE_MESSAGE_TYPE.getFactory(), null, false); consumer.setMessageListener(new MessageListener() { @Override public void onMessage(Message message) { System.out.println("ok"); AQjmsAdtMessage adtMessage = (AQjmsAdtMessage) message; try { QUEUE_MESSAGE_TYPE payload = (QUEUE_MESSAGE_TYPE) adtMessage.getAdtPayload(); System.out.println(payload.getContent()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); Thread.sleep(1000000); } } 使用Oracle程序块进行入队操作，在没有启动Java时看到队列表中存在数据。启动Java后，控制台正确的输出的消息；通过Oracle程序块再次写入消息，发现控制台正确处理消息。Java的JMS监听不是立刻进行处理，可能存在几秒中的时间差，时间不等。 三、监控表记录变化通知Java 下面的例子创建一个数据表，然后在表中添加触发器，当数据变化后触发器调用存储过程给Oracle AQ发送消息，然后使用Java JMS对消息进行处理。 1. 创建表 创建student表，包含username和age两个子段，其中username时varchar2类型，age时number类型。 2. 创建存储过程 创建send_aq_msg存储过程，因为存储过程中调用dbms数据包，系统包在存储过程中执行需要进行授权(使用sys用户进行授权)： grant execute on dbms_aq to ckevin; 注意存储过程中包含commit语句。 create or replace PROCEDURE send_aq_msg (info IN VARCHAR2) as r_enqueue_options DBMS_AQ.ENQUEUE_OPTIONS_T; r_message_properties DBMS_AQ.MESSAGE_PROPERTIES_T; v_message_handle RAW(16); o_payload demo_queue_payload_type; begin o_payload := demo_queue_payload_type(info); dbms_aq.enqueue( queue_name => 'demo_queue', enqueue_options => r_enqueue_options, message_properties => r_message_properties, payload => o_payload, msgid => v_message_handle ); commit; end send_aq_msg; 3. 创建触发器 在student表中创建触发器，当数据写入或更新时，如果age=18，则进行入队操作。需要调用存储过程发送消息，但触发器中不能包含事物提交语句，因此需要使用pragma autonomous_transaction;声明自由事物： CREATE OR REPLACE TRIGGER STUDENT_TR AFTER INSERT OR UPDATE OF AGE ON STUDENT FOR EACH ROW DECLARE pragma autonomous_transaction; BEGIN if :new.age = 18 then send_aq_msg(:new.username); end if; END; 创建完触发器后向执行插入或更新操作： insert into student (username,age) values ('jack.lee.3k', 18); update student set age=18 where username='jack003'; Java JMS可以正确的处理消息。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42309178/article/details/115241521。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...及其权限后，您可能对数据库的安全管理、权限分配以及实际应用中如何优化权限设置有了更深入的兴趣。近期，随着数据安全问题愈发凸显，MySQL的权限管理机制备受关注。 2022年，MySQL官方发布了8.0版本的重要更新，其中包含了更多精细化的权限管理功能，如资源组管理和动态权限变更等特性。这些新特性使得管理员可以根据业务需求更为灵活地为不同用户分配和调整权限，从而提升整个系统的安全性（来源：MySQL官网公告）。 此外，信息安全研究机构近期发布了一份关于数据库权限滥用导致的数据泄露案例分析报告。报告指出，在许多数据泄露事件中，攻击者往往利用的是内部或外部用户权限配置不当这一弱点，因此，正确理解和实施MySQL用户的权限管理显得至关重要（来源：知名信息安全研究机构报告）。 同时，业界专家建议在实际操作中，应遵循最小权限原则，即每个用户仅拥有完成其任务所需的最少权限，避免因权限过大而造成潜在的安全风险。对于特定场景下的权限设置策略与最佳实践，可以参考《MySQL 5.7 Administrator's Bible》等权威书籍或相关技术博客的深度解读文章。 综上所述，深入了解MySQL用户权限管理不仅有助于日常运维工作，更能有效提升数据库层面的信息安全保障能力。持续关注MySQL官方更新动态，结合行业实践经验和专业指导，将使您的数据库管理工作更加得心应手。

...窗口函数以支持复杂的数据分析，提升了安全性（如密码验证插件默认更改为caching_sha2_password），并增强了InnoDB存储引擎的性能。因此，在考虑升级MySQL版本时，开发者不仅需要关注当前运行环境下的版本兼容性，更要深入了解新版本功能是否能够提升应用效能或满足新的业务需求。 同时，MySQL的社区版与企业版之间也存在功能差异。企业用户在选择版本时需结合自身业务规模和技术支持需求来决定。例如，Oracle MySQL企业版提供了高级的集群解决方案、热备份工具及额外的监控选项，这些都是社区版不具备的功能。 此外，MySQL的替代品如PostgreSQL、MariaDB等数据库管理系统也在不断迭代发展，它们在特定场景下可能具备更优的性能或特性。因此，作为开发人员或IT管理员，在决定是否跟随MySQL最新版本更新，或者转向其他数据库系统时，应全面权衡技术选型、成本效益、团队技能储备等因素，并进行详尽的测试和评估。 总之，MySQL版本管理是持续的运维工作之一，理解不同版本的特点与变化趋势，结合实际应用场景制定合理的升级策略，将有助于提高系统的稳定性和应用的竞争力。

...L是一个开源的关系型数据库管理系统，由Oracle公司开发并维护。在本文语境中，MySQL是用户存储和管理数据的主要工具，支持多种SQL语句进行数据查询、更新、删除等操作，并提供了用户账户管理和权限控制机制。 身份验证插件 , 在MySQL中，身份验证插件是一种可扩展的安全模块，用于处理用户登录过程中的身份验证工作。根据不同的身份验证插件设置，MySQL服务器可以采用不同的方式验证用户提供的用户名和密码（或其它凭证），如使用加密算法对比密码、通过PAM系统进行多因素认证或者与LDAP目录服务集成进行集中式身份验证。在文章中，它被提及作为控制和管理用户登录权限的一种手段。 加密密码（authentication_string） , 在MySQL的用户表（mysql.user）中，authentication_string 字段存储了用户的经过加密处理的密码信息。为了保护数据库安全，MySQL并不直接保存明文密码，而是将其通过特定的加密算法进行加密存储。当用户尝试登录时，MySQL服务器会将输入的密码通过相同的加密算法处理后，与authentication_string字段中的值进行比对，只有匹配成功才能允许用户登录。在文中，它是查看和理解MySQL用户权限配置时的一个关键属性。

...，我们不难发现，静态分析与动态分析是现代软件质量保证和性能优化的双引擎。实际上，随着Java生态的持续发展，这两种技术也在不断演进和完善。 近期，开源社区推出了一些新的工具和框架，如Facebook的Infer项目，它提供了强大的静态分析能力，能够对包括Java在内的多种编程语言进行潜在问题检测，并且支持集成到CI/CD流程中，实现实时代码审查。此外，ByteBuddy作为一款先进的字节码操作库，为Java开发者提供了更为灵活和精细的CGB功能，使得在运行时动态修改类行为、收集执行数据以及增强程序监控成为可能。 另外，Oracle公司对于Java平台本身的投入也不容忽视，其JDK Mission Control（JMC）集成了大量的动态分析工具，通过JVMTI（Java虚拟机工具接口）实现了对JVM内部状态的深度洞察，这在一定程度上扩展了CGB的应用范围和深度。 因此，对于Java开发者而言，关注并掌握这些前沿技术和工具的发展动向，将有助于更好地利用JSD和CGB提升代码质量、保障系统稳定性及优化程序性能，从而应对日益复杂的应用场景和不断提高的业务需求。同时，结合AI和机器学习技术的新型智能调试工具也开始崭露头角，它们有望进一步推动Java乃至整个软件行业的调试和优化手段进入全新阶段。

...表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 oracle ceil函数：取大于等于数值n的最大整数 oracle floor函数：取小于等于数值n的最小整数 eg: select ceil(‘8.1’) from dual; select floor(‘8.1’) from dual; oracle ceil和floor函数在业务处理分析的时候经常用到，但是跟其他函数结合的时候出问题的时候，导致较难分析定位，这里给出一个案例： select Ceil(NVL(REPLACE(‘3s元’, ‘元’, ‘’), 0)) from dual; 原因分析：ceil函数需要传入的参数为数值类型数据，字符串类型数据会报错：无效数字 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/a200822146085/article/details/117334582。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...进一步探讨MySQL数据库的管理与优化。近日，MySQL 8.0版本推出了一系列新特性，如窗口函数的增强、JSON功能的升级以及性能改进等，这为数据库管理员提供了更高效便捷的操作手段。例如，基于新的窗口函数，可以更轻松地进行复杂的数据分析和统计计算；而JSON字段类型的增强则顺应了现代应用中大量非结构化数据处理的需求。 同时，对于MySQL实例的运维管理，安全性和稳定性至关重要。定期检查并更新MySQL服务器的配置文件、确保数据目录的安全权限设置，并合理利用缓存机制以提升查询效率，是每一位数据库管理人员应熟练掌握的基本功。此外，针对线上大规模并发访问场景，深入理解并运用MySQL的InnoDB存储引擎的事务处理机制、锁机制及索引策略，有助于提升系统整体性能和用户体验。 另外，在云服务日益普及的今天，各大云服务商（如AWS RDS、阿里云RDS等）提供了托管型MySQL服务，用户无需关心底层MySQL实例的具体安装位置，即可享受到便捷的数据库创建、备份恢复及监控告警等功能。但这也要求DBA们熟悉云环境下的MySQL管理工具和服务接口，以便更好地适应云计算时代的新挑战。 总之，无论是对MySQL实例进行精细的本地部署维护，还是依托于云平台实现高效便捷的数据库管理，都需要不断跟进MySQL技术的发展动态，深入理解其核心原理，并结合实际业务场景灵活运用各种优化策略，从而确保数据库系统的稳定、安全、高效运行。

在深入理解MySQL数据库管理系统及其插入数据语句的基础上，我们可以进一步探索关系型数据库技术的最新发展动态和最佳实践。近日，Oracle公司发布了MySQL 8.0版本的重要更新，引入了一系列性能改进和新特性，如窗口函数支持、原子DDL操作以及安全性增强等，使得MySQL在处理大数据量及复杂查询场景时表现更为出色（来源：Oracle官网新闻发布，2023年）。 此外，随着云原生时代的到来，MySQL也在适应这一趋势，各大云服务提供商如AWS、阿里云等都提供了托管版MySQL服务，用户可以便捷地部署和管理MySQL数据库，同时享受到自动备份、高可用性和弹性扩展等高级功能。例如，AWS RDS for MySQL不仅简化了数据库管理任务，还通过读副本、多可用区部署等功能确保了数据的安全与高可用性（来源：AWS官方文档，2023年）。 在实际应用层面，对于Web开发者而言，掌握如何优化MySQL插入语句以提升数据写入效率至关重要。一篇来自Stack Overflow的深度讨论中，专家们就如何避免全表锁定、利用批量插入提高性能等问题进行了详细解读，并分享了一些实战经验（来源：Stack Overflow，2023年）。通过学习这些最新的技术资讯和发展趋势，可以帮助开发者更好地应对实际开发中的挑战，最大化发挥MySQL数据库的优势，从而为构建高效稳定的应用程序提供强大支撑。

...实现之后，进一步探讨数据分布检验的实践应用和最新研究动态将有助于我们更好地应对复杂的数据分析挑战。近期，一项发表在《Nature Communications》的研究中，科学家们利用正态分布校验优化了大规模基因表达数据分析流程，通过检测数据是否符合正态分布，有效提高了后续差异表达基因筛选的准确性。 此外，随着机器学习和人工智能领域的飞速发展，正态分布校验的重要性日益凸显。例如，在深度学习模型训练前，对输入特征进行正态化处理（如Z-score标准化）已成为常见做法。而在执行这一操作前，首先确认原始数据是否已接近正态分布，则显得尤为关键。今年早些时候，《Journal of Machine Learning Research》上的一篇论文就详细阐述了如何结合正态分布校验与预处理技术，以提升自动驾驶系统中图像识别任务的性能。 与此同时，统计学界也在持续关注和改进正态分布检验的方法论。今年新发布的R语言包normtestplus提供了更为精细和全面的正态性检验工具，其中包括但不限于Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk等经典检验方法，并引入了适应大数据环境的新颖检验算法，使得在处理海量数据时的正态分布检验更加高效和可靠。 综上所述，正态分布校验不仅在传统的统计分析领域发挥着基础作用，还在现代数据分析、生物信息学和人工智能等前沿科学领域中展现出强大的实用性与适用性。随着科学技术的发展，正态分布校验的理论与实践将会继续深化，为科学研究与决策提供更有力的支持。

...景后，我们发现这两种数据结构在实际开发中的重要性不言而喻。近期，随着Java 17的发布，集合框架在性能优化、API增强方面有了新的进展。例如，在JDK 16中引入了records特性，它可以直接转换为List或Map，简化了数据类的创建，增强了集合类型的易用性。 另外，针对并发环境下的集合操作，JUC（Java并发工具包）中的CopyOnWriteArrayList和ConcurrentHashMap等并发容器得到了进一步优化，提升了多线程环境下List和Map的操作效率和安全性。尤其在大数据处理、高并发服务场景下，合理利用这些并发集合能有效降低锁竞争，提高系统整体性能。 此外，业界专家对集合框架的设计理念及其实现原理进行了深度解读。例如，Oracle官方博客近期发表了一篇关于“为何选择HashMap而非Hashtable”的技术文章，详尽分析了两者的实现差异以及在不同场景下的适用性。同时，对于List接口的具体实现类ArrayList和LinkedList，也有开发者通过实例对比，探讨了在不同操作（如增删元素、遍历查找）下选用哪种实现更为高效。 总而言之，随着Java版本的迭代更新以及社区对集合框架的持续探索与实践，List和Map的应用将更加广泛且深入，它们将在现代软件开发中发挥更大的作用，帮助开发者应对复杂的数据管理和处理需求。因此，了解并掌握最新的集合框架使用技巧和最佳实践，无疑对提升编程能力具有重要意义。

...QL的COUNT函数统计一列数据个数的基础上，进一步探讨数据库管理与数据分析的实际应用。近期，随着大数据和云计算技术的发展，数据库优化与深度统计分析的需求日益凸显。例如，在电商领域，企业需要精准统计用户行为数据以优化商品推荐策略；而在金融行业，实时统计交易数据对风险控制至关重要。 实际工作中，除了基本的计数操作，MySQL还提供了GROUP BY、HAVING等高级功能，结合COUNT函数可用于实现更复杂的业务逻辑，如按类别统计商品销售数量、筛选出特定条件下的用户活跃度等。另外，对于海量数据处理，可以借助于诸如分区表、索引优化等技术手段提升COUNT查询性能。 值得注意的是，现代数据库系统如Google BigQuery、Amazon Redshift等云数据库服务，不仅提供了对大规模数据高效计算COUNT值的能力，还支持SQL标准的扩展特性，便于进行更深层次的数据挖掘和分析工作。因此，掌握MySQL统计函数的同时，紧跟行业发展趋势，了解并熟练运用新型数据库技术，是当前数据从业者提高工作效率、满足业务需求的重要路径。

...泛使用、开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），由Oracle公司开发并维护。在本文的上下文中，MySQL提供了一种结构化存储和管理数据的方式，通过SQL语言支持对数据进行增删改查等操作。在互联网应用、企业系统以及云计算、大数据环境下，MySQL因其稳定、高效和易于扩展的特性而得到广泛应用。 JDBC（Java Database Connectivity） , JDBC是Java编程语言中用于实现与各种关系型数据库交互的一套API标准，它允许Java程序访问和处理任何类型的数据库系统。在文章中提到的Java读取MySQL示例中，开发者正是通过导入java.sql.包并利用JDBC API来建立到MySQL数据库的连接，执行SQL语句，并获取查询结果。 缓存技术 , 缓存技术是一种提升数据读取速度的方法，通常用于减少数据库负载并提高应用程序性能。例如，Memcached和Redis就是两种常用的内存键值存储系统，可作为数据库前级缓存使用。当应用程序需要频繁读取的数据时，可以从高速缓存而非数据库直接获取，从而避免了每次请求都直接访问数据库带来的延迟。在本文中，为了提高MySQL读取效率，作者建议可以引入缓存技术以加速数据访问过程。

...序算法，适用于待排序数据集中的元素值为一定范围内的整数。在Python实现中，该算法首先找到输入集合中的最大值，然后创建一个与最大值大小相等（加一）的计数数组。接下来，遍历输入集合，统计每个元素出现的次数并将结果存入计数数组。最后，根据计数数组中的计数值，将对应索引的元素按照升序填充到一个新的已排序集合中。由于其利用了元素的出现频率进行排序，因此在数据范围有限且分布均匀的情况下，具有较高的排序效率，时间复杂度为O(n+k)。 非比较型排序（Non-comparative Sorting） , 非比较型排序算法是指一类不依赖于元素之间相互比较来进行排序的算法，如计数排序、基数排序和桶排序等。这类算法通常通过对元素直接操作或间接统计信息完成排序，相比于比较型排序算法（如快速排序、归并排序），在特定条件下可以达到更优的时间性能。在本文所描述的Python实现的计数排序算法中，排序过程并不涉及元素间的比较，而是通过统计每个元素的出现频次来决定其在输出序列中的位置。 空间效率（Space Efficiency） , 空间效率是衡量算法在运行过程中所需内存资源的一种指标。在讨论排序算法时，空间效率主要关注算法在执行过程中额外占用存储空间的多少。Python实现的计数排序算法的空间效率受到数据范围的影响。当处理的数据范围较大时，需要创建一个与数据范围大小成正比的计数数组，这可能导致较大的内存开销，从而降低了算法的空间效率。在实际应用中，尤其是在处理大规模数据集时，需要权衡排序算法的时间效率和空间效率以选择最合适的解决方案。

《大数据驱动的可视化升级：Echarts在现代企业中的应用案例》 随着科技的飞速发展，企业对数据的依赖程度日益加深。Echarts作为一款备受推崇的数据可视化工具，不仅因其强大的图表制作能力，更在于其灵活的数据接入和实时分析能力。近期，阿里巴巴公布的一份内部报告显示，他们如何利用Echarts打造了一套实时的大屏数据看板系统，助力双十一购物节的决策制定。 在双十一期间，Echarts能够整合来自多源的交易数据，包括用户行为、库存动态、物流信息等，通过实时图表展示，让管理层清晰掌握销售趋势和潜在风险。例如，热力图展示了各地区的销售额分布，柱状图对比历年数据突显增长点，而折线图则追踪着库存消耗速度，确保供应链的顺畅运行。 此外，Echarts的自定义功能使得阿里巴巴能够根据特定业务需求，设计出独特且具有洞察力的数据可视化界面。这种数据驱动的决策支持，显著提高了团队的响应速度和问题解决效率。 由此可见，Echarts已经从单纯的可视化工具进化成为企业数据战略的重要组成部分，它正在推动企业迈向数据驱动的智能运营时代。对于任何寻求提升数据分析能力，优化决策流程的企业来说，Echarts都是值得深入研究和实践的利器。

在处理数据交换和存储的过程中，JSON（JavaScript Object Notation）因其简洁的语法和广泛的兼容性而备受青睐。然而，将JSON数据高效、准确地转换为数据库表格式是一项关键任务，特别是在大数据时代背景下，大量异构数据的整合与分析尤为重要。 近期，业界对于如何优化这一过程展开了深入研究和实践应用。例如，2023年春季，Google Cloud推出了一款名为“Dataflow for JSON”的服务，该服务能够自动解析复杂JSON结构，并智能映射到BigQuery等云数据库中，极大地简化了JSON至关系型数据库的转换流程，提升了数据集成效率。 同时，一些开源项目也在积极探索这一领域，如PostgreSQL的jsonb数据类型就支持直接存储JSON并进行高效的查询操作，使得JSON数据可以直接在数据库层面进行深度处理，无需预先转换成传统的表结构。 此外，针对嵌套层级较深或动态结构变化频繁的JSON数据，有学者提出了基于NoSQL数据库的解决方案，如MongoDB的文档模型能很好地适应JSON数据的特性，实现灵活且高性能的数据管理。 总的来说，随着技术的发展和应用场景的变化，JSON数据转换为数据库表格式的方法不断演进，无论是通过增强传统关系型数据库的功能，还是借助NoSQL数据库的优势，都在推动着更高效、便捷的数据处理方式的创新与发展。

...一种广泛使用的关系型数据库管理系统（RDBMS），开源且免费，由Oracle公司开发和维护。在本文中，MySQL是用于创建、读取、更新和删除数据的主要平台，通过SQL语句实现对数据的管理和操作，如文中所示的创建新表的操作。 InnoDB存储引擎 , InnoDB是MySQL支持的一种高性能事务处理存储引擎，它提供了行级锁定以及外键约束等特性，适合处理大量并发事务的场景。在本文中，通过设置engine=InnoDB指定新建的表将采用该存储引擎进行数据存储，以确保数据的一致性和完整性。 数据类型 , 在数据库系统中，数据类型是指列可以存储的数据的种类或格式。例如，在MySQL中，数据类型包括int（整数）、varchar（可变长度字符串）、date（日期）等多种类型。在文章给出的示例中，每列都定义了特定的数据类型，如id为无符号整数类型（int unsigned），以便根据实际业务需求合理存储对应字段的数据。 主键（Primary Key） , 主键是一个或一组列，其值能够唯一标识表中的每一行记录。在MySQL建表语法中，通过primary key关键字定义主键，如例子中的id字段被设为主键，且具有自增特性（auto_increment），这意味着每当有新的记录插入时，系统会自动为id字段生成一个唯一的递增数值。 自动递增（Auto_increment） , 在MySQL中，auto_increment是一个属性，可用于整数类型的字段上，当插入新记录时，如果该字段没有明确赋值，MySQL将自动为其分配一个比当前已存在的最大值大1的新值。例如，文章中id字段设置为auto_increment，即每次新增记录时，id字段的值会自动递增。 字符集（Charset） , 字符集是在数据库中表示和存储文本数据的一套编码规则，如UTF8就是一种常用的字符集，它可以支持多种语言字符的存储和显示。在MySQL建表语法中，default charset=utf8指定了新建表的默认字符集为UTF-8，确保能够兼容并正确处理不同语言环境下的文本数据。

...审批功能与MySQL数据库的紧密协作后，我们可以进一步探索现代企业级应用如何借助前沿技术优化内部流程。近日，腾讯云发布了全新的“企业服务套件”，其中包含了针对财务管理环节的智能报销系统。该系统不仅支持微信小程序便捷提交报销申请，更深度集成了大数据与AI算法，可实时分析报销数据、识别潜在风险，并通过机器学习不断优化审批逻辑。 同时，MySQL作为开源关系型数据库的重要代表，在全球范围内持续获得广泛应用和升级优化。MariaDB Foundation近期发布的MySQL 8.0新版本，对性能、安全性以及JSON支持等方面进行了显著提升，使得诸如报销审批这类复杂业务场景下的数据处理更为高效稳定。 另外，随着《个人信息保护法》等法规的实施，企业在利用数据库管理用户敏感信息时面临更高的合规要求。微信小程序与MySQL在实际运用中也需严格遵守法律法规，确保用户数据的安全存储与合理使用，例如采用加密传输、访问控制等措施保障报销审批过程中涉及的员工个人信息安全。 综上所述，微信小程序与MySQL数据库在企业报销审批中的实践案例是数字化转型浪潮中的一个缩影，而围绕这一领域的新技术发展与政策变化将为未来的企业运营管理带来更为智能化、安全化的解决方案。

...atax是一款开源的数据同步工具，广泛应用于数据迁移和数据清洗等领域。然而，在实际操作的过程中，咱们免不了会遇到一些磕磕绊绊的小问题，就比如这次我要和大家伙儿深入探讨的“连接源数据库时授权不给力”的状况。 二、授权失败的原因分析 当我们尝试使用Datax连接源数据库时，如果出现授权失败的情况，可能是因为以下几个原因： 1. 数据库用户名或密码错误 这是最常见的原因，也是最容易检查和修复的问题。 2. 数据库权限不足 例如，没有执行某些特定操作的权限（如INSERT, UPDATE, DELETE等）。 3. 数据库服务器设置问题 例如，数据库服务器的安全策略设置过严格，不允许从指定IP地址进行连接。 4. 数据库防火墙设置问题 例如，数据库防火墙阻止了Datax的连接请求。 三、解决方案 针对以上问题，我们可以采取以下措施来解决： 1. 检查并确认数据库用户名和密码是否正确。比如，咱们可以试试直接在数据库客户端里把这些信息敲进去登录一下，看看能不能顺利连上数据库。 2. 检查并确认Datax连接字符串中的用户名和密码是否正确。例如： python sourceDB = "mysql://username:password@host/database" 这里，username和password需要替换为你的实际用户名和密码，host需要替换为你的数据库服务器地址，database需要替换为你的目标数据库名称。 3. 如果数据库服务器设置了安全策略，需要确保你使用的用户名具有执行所需操作的权限。要解决这个问题，你只需要在数据库客户端里动动手，新建一个用户账号，然后给这个账号分配它所需要的权限就搞定了。就像是在手机上注册个新用户，然后赋予它特定的使用权限一样简单易懂。 4. 如果数据库防火墙阻止了Datax的连接请求，你需要调整防火墙规则，允许来自Datax运行机器的连接请求。 四、结论 总的来说，当我们在使用Datax连接源数据库时遇到授权失败的问题时，我们需要仔细检查我们的数据库配置和安全策略，以及我们的Datax配置文件。同时呢，我们还得翻翻Datax的官方文档，逛逛社区论坛啥的，这样才能捞到更多的帮助和解决方案。希望这篇文章能对你有所帮助！

...SQL作为开源关系型数据库管理系统的基础操作后，进一步的“延伸阅读”可以聚焦于以下几个方面： 首先，针对MySQL的最新发展动态，近期Oracle公司发布了MySQL 8.0版本，引入了一系列性能优化和新特性，如窗口函数、原子DDL操作以及增强的安全功能（如caching_sha2_password认证插件），这些改进对于系统数据存储与管理的安全性和效率都带来了显著提升。 其次，随着云服务的发展，各大云服务商如AWS、阿里云、腾讯云等均提供了MySQL托管服务，用户无需关心底层硬件维护与软件升级，只需关注数据模型设计和SQL查询优化，大大降低了数据库运维门槛。例如，AWS RDS MySQL服务提供了一键备份恢复、读写分离、自动扩展等功能，为系统数据的高效管理和高可用性提供了有力支持。 再者，深入探讨MySQL在大数据处理领域的应用也不容忽视。虽然MySQL传统上主要用于OLTP在线交易处理场景，但在结合Hadoop、Spark等大数据框架后，也能够实现大规模数据分析和处理。比如使用Apache Sqoop工具将MySQL数据导入HDFS，或通过JDBC连接Spark SQL对MySQL数据进行复杂分析。 此外，对于系统安全性的考虑，如何有效防止SQL注入、实施权限管理以及加密敏感数据也是MySQL使用者需要关注的重点。MySQL自带的多层访问控制机制及密码加密策略可确保数据安全性，同时，业界还推荐遵循OWASP SQL注入防护指南来编写安全的SQL查询语句。 总之，在实际工作中，熟练掌握MySQL并结合最新的技术趋势与最佳实践，将有助于构建更为稳定、高效且安全的系统数据存储解决方案。