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SpringBoot与H2数据库集成实战

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简介：
本教程详细讲解了如何使用Spring Boot快速搭建一个与H2内存型数据库集成的应用程序，并提供了实战案例。适合初学者入门学习。 Spring Boot整合H2数据库实战，在进行单元测试时实现与真实数据库的解耦，并在运行时实时创建库表。

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  • SpringBoot与H2数据库集成实战
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    本教程详细讲解了如何使用Spring Boot快速搭建一个与H2内存型数据库集成的应用程序，并提供了实战案例。适合初学者入门学习。 Spring Boot整合H2数据库实战，在进行单元测试时实现与真实数据库的解耦，并在运行时实时创建库表。
     
  • SpringBoot集成H2内存数据库进行单元测试以确保数据库独立性
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    本文章介绍如何使用Spring Boot与H2内存数据库结合，实现高效的单元测试环境搭建，保障应用程序中数据库操作的独立性和可重复性。 本段落主要介绍了如何使用Springboot与H2内存数据库进行整合以实现单元测试的数据库无关性，并具有一定的参考价值，值得对此感兴趣的读者深入研究。
     
  • H2 内存数据库(H2 Database)
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    H2内存数据库是一款Java开发的开源关系型数据库，支持内存在内的多种存储方式，适用于嵌入式系统和Web应用程序。 H2的相关介绍不多赘述了。这里列出的是我在进行H2预研过程中收集到的资料列表，应该是最全面的一次汇总： 1. h2.pdf（包含H2 API） 2. h2-1.3.173.jar （截至2013年8月15日最新的H2 jar包） 3. h2-2013-07-28.zip （截至2013年8月15日最新的H2服务，包含API、JAR和服务文件） 4. H2Database_SQL语法.doc 5. H2Database高级特性.doc 6. H2Database聚合函数.doc 7. H2Database连接配置.doc 8. H2Database数据类型.doc 9. H2Database中文教程.doc 10. H2内存数据库h2部署操作手册.docx 11. H2内存数据库安装与维护.doc 12. H2数据库基础知识.docx 13. H2数据库使用文档
     
  • SpringBoot与Sharding_JDBC集成实战.rar
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    本资源为《SpringBoot与Sharding-JDBC集成实战》压缩包，内含SpringBoot框架结合Sharding-JDBC实现数据库分片技术的具体应用案例和教程。适合Java开发者深入学习分布式系统开发。 在本项目实战中，我们将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成ShardingJDBC来实现高效的数据分库分表策略，从而应对亿万级流量的处理挑战。ShardingJDBC是阿里巴巴开源的一款轻量级数据库中间件，它能够在不改变业务代码的情况下，通过配置实现对数据的分布式管理，从而提高系统的并发能力和数据处理效率。 1. **ShardingJDBC介绍** ShardingJDBC作为一个Java客户端，提供了透明化的数据分片能力。它可以理解为一个数据库驱动的增强版，并支持SQL标准和兼容主流的关系型数据库。它的核心功能包括：数据分片、读写分离以及分布式事务。 2. **SpringBoot集成ShardingJDBC** - **依赖引入**：首先在SpringBoot项目的pom.xml文件中添加ShardingJDBC的依赖，确保版本与SpringBoot版本兼容。 - **配置ShardingRule**：定义数据分片规则，包括分片键、分片策略（如范围分片、哈希分片等）以及具体的数据库和表名。 - **配置数据源**：设置多个数据源，每个数据源对应一个或多个实际的数据库实例。 - **配置Spring Boot Starter**：使用Spring Boot的自动配置特性，将ShardingJDBC的相关配置整合到Spring容器中。 3. **分库分表策略** - **范围分片**：根据时间戳、ID等连续字段进行分片，适用于数据量增长线性且有明确分片边界的情况。 - **哈希分片**：通过取模运算将数据分散到不同的表中，实现均匀分布，适用于无序的数据情况。 - **复合分片**：结合多个字段进行分片，适用于多维度的数据分布需求。 4. **读写分离** ShardingJDBC可以轻松实现读写分离。它会根据配置规则将读操作路由到从库，而写操作则定向到主库，有效缓解了主库的压力。可以通过基于类型判断或使用特定数据源名称的策略来配置读写分离。 5. **分布式事务** ShardingJDBC支持本地事务、XOpen XA事务和柔性事务，在分布式环境下保证一致性和原子性至关重要。ShardingJDBC提供了一套完整的解决方案，以确保跨库操作的一致性。 6. **实战过程** - **创建数据库和表结构**：根据分片规则预先在各个数据库中建立相应的表。 - **编写配置文件**：定义ShardingJDBC的配置信息于application.yml或application.properties文件内。 - **编写业务代码**：使用ShardingJDBC提供的API进行数据操作，使业务逻辑不感知底层的数据分布情况。 - **测试验证**：执行分片查询、插入、更新和删除等操作以确保正确性。 7. **性能优化** 在实际部署时考虑如下的性能提升措施：合理选择分片策略来平衡负载；利用缓存减少数据库访问量；监控并调优SQL语句的效率等。 通过这些步骤，我们可以构建一个能够处理亿万级流量的SpringBoot应用，并有效使用ShardingJDBC的数据分布能力以增强系统的处理能力和稳定性。在实践中不断调整和优化配置，则能更好地应对大数据带来的挑战。
     
  • SpringBoot与Oracle数据库的双数据源集成
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    本教程详细介绍如何在Spring Boot应用中配置和使用两个连接不同Oracle数据库的数据源。 本资源使用SpringBoot整合Oracle数据库连接双数据源，代码已测试有效。使用时请在bootstrap.yml文件中更改相应的数据库配置即可。
     
  • JavaFX+SpringBoot2.7+JDK17+Launch4j+InnoSetup实现JVMTI Jar包加密及H2数据库集成
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    本项目利用JavaFX、Spring Boot 2.7和JDK17，结合Launch4j与Inno Setup工具，实现了JVMTI Jar包的加密，并集成了H2数据库。 在实际业务应用中，JavaFX的界面框架需要与整体业务框架紧密结合。例如，在开发“bookmanager”项目时，我们采用了将JavaFX的界面框架与Spring Boot相结合的方法，并实现了包加密、数据库加密以及安装过程中在线校验序列号等一系列功能。
     
  • SpringBoot集成Redis实现动态数据库切换
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    本项目演示了如何在Spring Boot应用中集成Redis以支持动态数据库切换功能，提升系统的灵活性和响应速度。 Spring Boot整合Redis实现动态切换每个数据库。
     
  • 基于SpringBoot的ElasticSearch集成实战
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    本教程深入讲解如何在Spring Boot项目中高效地集成和使用Elasticsearch，涵盖配置、索引管理和搜索优化等关键实践。 本段落主要介绍如何在SpringBoot项目中集成Elasticsearch，并通过一个发表文章的例子来展示具体的实践方法。 一、实体设计 在这个案例里，我们创建了三个核心的实体类：Tutorial（教程）、Author（作者）以及Article（文章）。其中，Tutorial 包含 id 和 name 属性；Author 有 id、name 和 remark 属性；而 Article 实体则包括 id、title、abstracts、content、postTime、clickCount 等属性，并关联了 Author 和 Tutorial。 二、整合 SpringBoot与Elasticsearch 1. 添加必要的依赖 在项目的pom.xml文件中，我们需要添加spring-boot-starter-web和spring-boot-starter-data-elasticsearch两个关键的依赖项以支持SpringBoot对Elasticsearch的操作功能。 2. 配置 Elasticsearch参数 通过修改 application.yml 文件来配置与Elasticsearch相关的节点信息（如集群名称cluster-name及节点地址cluster-nodes），还可以指定日志存储目录和数据文件存放位置。 三、自定义的 ElasticsearchProperties 类 在应用启动时，我们可以通过application.yml 文件里的设置项自动填充到一个名为ElasticsearchProperties 的实体类中。这有助于统一管理和配置与搜索引擎相关的各种属性值。 四、SpringBoot 和 Elasticsearch 集成 借助 spring-boot-starter-data-elasticsearch 依赖库的支持，我们可以利用Spring Data提供的DAO模式来操作Elasticsearch数据库系统。通过使用 @Document 注解标记实体模型，并用@Id注释指定主键字段即可实现与文档型存储的无缝对接。 五、采用 ElasticsearchRepository 进行数据访问 借助于ElasticsearchRepository接口，我们能够轻松地执行各种CRUD（创建、读取、更新和删除）操作。例如，在ArticleRepository中定义findByName() 方法可以查询具有特定名称的文章记录。 六、利用 ElasticsearchTemplate 处理复杂的数据检索需求 除了上述的简单查询之外，还可以采用ElasticsearchTemplate来实现更加复杂的搜索逻辑或聚合分析功能。 七、总结 通过本段落的学习内容，读者将掌握如何使用SpringBoot技术栈有效地集成和配置Elasticsearch服务，并且能够运用Repository模式或者直接操作模板进行高效的数据管理。