1.基于Beetl3.0模板引擎实现动态SQL数据查询及数据中台实现
2.Apache Calcite 框架原理入门和生产应用
3.安装sql2008,引引擎数据库引擎服务,sql server复制,全文搜索,Reporting services都失败。装了不下5次,擎源郁闷。引引擎
4.从基础到进阶:JVS规则引擎中SQL变量数据加工的擎源全面指南
5.shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
基于Beetl3.0模板引擎实现动态SQL数据查询及数据中台实现
在Java开发中,执行SQL查询时,引引擎常用MyBatis的擎源江西新能源码砖机API或XML进行操作,但若后期需调整SQL,引引擎需重写代码并部署,擎源流程复杂且存在风险。引引擎为简化此问题,擎源现介绍一款名为Beetl的引引擎模板引擎框架。
Beetl是擎源一款强大的模板引擎,支持多种模板资源加载方式。引引擎本文使用的擎源是StringTemplateResourceLoader加载字符串模板。
Beetl的引引擎核心是GroupTemplate,单例对象适用。通过GroupTemplate实例化,实现模板解析。
接下来展示一个简单Demo,演示模板解析过程。编写两个SQL语句,ppt源码解析唯一区别在于属性name值的加引号与否。运行结果验证模板功能。
Beetl轻松完成SQL拼写,生成可执行SQL,后续执行查询即可。
可能有疑问,Beetl是否仅支持简单SQL?答案是否定的。Beetl语法丰富,文档详述其强大功能,包括字符串处理、循环、比较、空值判断等,满足%日常SQL需求。
本文提供一个复杂SQL模板,覆盖多场景,如定界符、占位符、数据比较等,几乎覆盖日常编程%的精品asp源码SQL使用场景。如仍有不足,Beetl官方文档提供了更多语法支持。
在上述SQL模板基础上,准备请求参数,代入程序执行。完整代码展示如下,最终输出结果验证SQL执行效果。
通过JdbcTemplate执行完整SQL,完成查询操作。
借助Beetl框架,构建中台服务,实现SQL模板统一管理、数据源统一配置,满足跨库查询需求,如TIDB数据库,实现数据中台理念。
Beetl功能强大,操作便捷,适合在日常开发中应用。赶快尝试,apollo mqtt 源码提升开发效率,简化流程吧!
Apache Calcite 框架原理入门和生产应用
全网最全大数据面试提升手册!
简介:Calcite 是一个用于优化异构数据源的查询处理的基础框架。在大数据领域,Calcite 作为 SQL 引擎的最佳方案,提供了标准的 SQL 语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力。它将数据存储以及数据管理的能力留给引擎自身实现,具有良好的可插拔架构设计,用户可根据需要选择使用部分或全部功能构建自己的 SQL 引擎。
核心架构:Calcite 通过 SQL Parser 和 Validator 将 SQL 查询解析为抽象语法树 (AST),然后使用优化器生成对应的关系表达式树。优化器包含 Rule、MetadataProvider(Catalog)和 Planner engine 三个组件。中间的方框总结了 Calcite 的核心结构,包括 SQL Parser、Validator、Catalog、Adaptor 和 Optimizer。新余麻将源码
SQL parser:负责将 SQL 文本切割为 token 并生成 AST,用于后续的校验和优化。SqlNode 表示 AST 的每个结点,可以是运算符、常量、标识符等。解析后的 SQL 文本结构将用于校验、优化等流程。
Catalog:作为元数据的存储空间,用于管理表、视图等的元数据信息。通过 Catalog,用户可以访问和管理 SQL 的命名空间,进行数据校验。
SQL validator:在解析过程中对每个 SqlNode 结合元数据进行校验,确保 SQL 语句的正确性和一致性。通过 SqlValidator 实现校验逻辑,使用 SqlValidatorNamespace 和 SqlValidatorScope 管理命名空间和作用域。
Query optimizer:将 SqlNode 转换为 RelNode,通过一系列关系代数优化规则进行优化,最终生成可执行的物理计划。RelNode 表示关系代数的抽象结构,用于决定查询的执行方式。
应用场景:基于 Calcite 的可插拔特性,许多 SQL 解析引擎,如 Flink,可以基于 Calcite 进行二次开发。这包括拓展 SQL 语法解析、元数据校验的自定义数据结构、类型解析以及具体的规则优化。这些扩展可以根据特定需求定制 SQL 引擎,满足不同场景下的数据处理需求。
安装sql,数据库引擎服务,sql server复制,全文搜索,Reporting services都失败。装了不下5次,郁闷。
楼主安装 首先看看你的包有问题没 一般通过大小基本能判断出来 解压后是5.G
然后安装需要注意到问题有以下几点:
1、安装vs
2、安装.net framework 至少是3.5 版本
3、关闭防火墙(win7有两个防火墙 都要关闭)
4、安装的时候 如果是win7 要右击以管理员身份运行 不能直接双击
5、安装过程中要保持网络通畅(可以上网)
以上都没有问题了的话,没有理由安装不成功 如果满意 请采纳
安装失败后 要重新卸载 再安装
从基础到进阶:JVS规则引擎中SQL变量数据加工的全面指南
SQL加工背景:在决策配置过程中,通过自定义SQL脚本编写创建数据变量,能从数据库便捷取数。SQL脚本支持传参,满足复杂的数据加工需求。使用前需确认数据库性能,避免影响原有系统。
功能说明:SQL数据加工配置效果直观展示。在变量管理中,创建公共和私有SQL变量。配置界面包含数据源选择、搜索框、数据表与字段详情展示、SQL脚本编辑框、预览设置、执行按钮、参数设置、执行预览和历史记录展示。
数据库选择:切换数据库类型,系统自动加载库表数据,支持MySQL、达梦、PostgreSQL、Oracle等。可选择数据库、表和字段进行编辑。
SQL脚本编辑:编辑器提供关键词提示,支持返回数据总量限制。执行按钮模拟脚本运行,预览结果。执行历史记录展示脚本执行状态、参数、时间和结果。
参数配置:通过参数方式编写SQL脚本,支持字符串、数值、布尔类型。配置参数名称、唯一标识符、类型和模拟值,便于验证数据准确性。
在线演示:可访问rules.bctools.cn体验SQL变量数据加工。详细代码和实现原理可见于gitee.com/software-mini...。
shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
shardingsphere的核心功能之一是分片,其中SQL解析是关键步骤。它由SQL解析引擎执行,该过程涉及词法和语法解析,将SQL语句分解为不可再分的单词并理解其结构。解析结果包括表、条件、排序、分组等元素,最终形成抽象语法树。在shardingsphere中,SQL解析过程会生成SQLStatement对象,如InsertStatement,它封装了SQL片段及其相关信息,如插入字段的位置。
SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎,如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中,会使用ParsingHook进行跟踪,解析前调用start,成功后调用finishSuccess,异常时调用finishFailure。实际解析工作由SQLParserExecutor完成,它将SQL解析为ParseTree,再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。
SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关,shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL,类似于JDBC的Statement。在prepare方法中,通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine,该引擎负责预处理SQL执行的必要信息,如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。