一. 由于pipelinedb是postgreSQL的扩展,因此相关依赖于配置都合集成postgreSQL是一样的. springboot + spring data jpa + postgreSQL集成: https://www.cnblogs.com/zhaohuaxishi/p/10120593.html 二.pipelinedb + spring data jpa 集成时出现的问题及解决方案 后通过spring data jpa 操作 pipelinedb,来统计每日的在线时长.    

Spring Data Jpa是基于HIbernate开发的,所以建立实体建的实体和映射关系需要好好好的去了解一下,本文有以下内容,实体管理器介绍,实体与数据库表的映射介绍,关联关系(一对多,多对多)介绍,SpringDataJpa应用分析 ------实体管理器   实体管理器EntityManager是实体与数据库的桥梁(和事务一起发挥作用),相当于Hibenrtae中的session,Mybatis中的sqlSession.使用方法放个小例子吧 @PersistenceContext pr

1.JPA理解及实现:    JPA(Java Persistence API)作为Java EE 5.0平台标准的ORM规范,将得到所有Java EE服务器的支持,是SUN在充分吸收现有ORM框架的基础上,得到了一个易于使用.伸缩性强的ORM规范.JPA通过JDK 5.0注解或XML描述对象-关系表的映射关系,并将运行期的实体对象持久化到数据库中.    JPA由EJB 3.0软件专家组开发,作为JSR-220实现的一部分.可以在Web应用.甚至桌面应用中使用.JPA的宗旨是为POJO提供持久

本文的主题是简单说说如何实现 IConfigurationSource.IConfigurationProvider 接口来自定义一个配置信息的来源,后面老周给的示例是实现用 CSV 文件进行应用配置. 在切入主题之前,老周忽然酒兴大发,打算扯一些跟主题有关系的题外话. 关于 ASP.NET Core 的应用程序配置,以下是老周总结出来的无废话内容: 配置信息可以有多种来源.比如,用JSON文件来配置,在内存中直接构建配置,用XML文件来配置,用 .ini 文件来配置等. ASP.NET Cor

一,hibernate与jpa的关系 首先明确一点jpa是什么?以前我就搞不清楚jpa和hibernate的关系. 1,JPA(Java Persistence API)是Sun官方提出的Java持久化规范.它为Java开发人员提供了一种对象/关系映射工具来管理Java应用中的关系数据.而Hibernate是它的一种实现.除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码.2,Hiber

摘要:本次随笔是对stream软件进行一次案例分析,以个人观点分析stream为什么成功. 一.介绍产品相关信息 1.我选择的商品是stream 2.选择该产品的主要原因准要是因为自己本身喜欢玩这个平台的游戏. 3.Steam是一个整合游戏下载平台.2002年,Steam系统与CS1.4 Beta一起问世.至目前为止,Steam的运作十分成功广泛,无数游戏发行公司的游戏在此平台上发行.更新.由于WON系统的关闭[1],Steam系统取代了WON系统.WON系统是原来的半条命游戏的验证系统.在推出

前言 本文将从示例.原理.应用3个方面介绍spring data jpa. 以下分析基于spring boot 2.0 + spring 5.0.4版本源码 概述 JPA是什么? JPA (Java Persistence API) 是 Sun 官方提出的 Java 持久化规范.它为 Java 开发人员提供了一种对象/关联映射工具来管理 Java 应用中的关系数据.他的出现主要是为了简化现有的持久化开发工作和整合 ORM 技术,结束现在 Hibernate,TopLink,JDO 等 ORM 框

1.SharedEntityManagerCreator: entitymanager的创建入口 该类被EntityManagerBeanDefinitionRegistrarPostProcessor注册到beanfactory中,依赖EntityManager bean实例的, 都会调用该类的工厂方法createSharedEntityManager,而该工厂方法的参数是EntityManagerFactory,通过BeanDefinitionUtils 找到类型为“EntityManage

public interface FzkRepository extends MongoRepository<Fzk, String> { Fzk findByName(String name); } @RestControllerpublic class TestController { @Autowired private FzkRepository fzkReposiroty; } 为什么一个接口,没有实现类就能被注入? 首先如果想使用MongoRepository,一定会在配置中加入@

前言 本文将从示例.原理.应用3个方面介绍spring data jpa. 以下分析基于spring boot 2.0 + spring 5.0.4版本源码 概述 JPA是什么? JPA (Java Persistence API) 是 Sun 官方提出的 Java 持久化规范.它为 Java 开发人员提供了一种对象/关联映射工具来管理 Java 应用中的关系数据.他的出现主要是为了简化现有的持久化开发工作和整合 ORM 技术,结束现在 Hibernate,TopLink,JDO 等 ORM 框

典型的物联网架构中,有实时数据分析的需求,在Azure中,流分析(stream analytics)就是这样的服务,它可以存在云中或者部署到边缘设备上. 流分析的基本概念: https://v.qq.com/x/page/o3034qra1zz.html 实战案例: 对物联网传感器数据进行实时分析,每30秒监视一次传感器上报的平均温度,高于100度时报警,报警的方式是将报警的传感器及其温度值直接写入到Sql DB. 实战内容: https://v.qq.com/x/page/g3034ntojf

JDK8 Stream 数据流效率分析 Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象,它被定义于 java.util.stream (这个包里有若干流类型: Stream<T> 代表对象引用流,此外还有一系列特化流,如 IntStream,LongStream,DoubleStream等 ),Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作,每个流代表一个值序列,流提供一系列常用的聚集操作,可以便捷的在它上面进行各种运算.集合类库也提供了便捷的方式使我们可

概要: Oracle Stream Analytics(OSA)是企业级大数据流实时分析计算平台.它可以通过使用复杂的关联模式,扩充和机器学习算法来自动处理和分析大规模实时信息.流式传输的大数据可以源自IoT传感器,Web管道,日志文件,销售点设备,ATM机,社交媒体,事务数据库,NoSQL数据库或任何其他数据源. OSA为业务用户提供了动态创建和实施即时洞察解决方案.它允许用户通过实时图表,地图,可视化视图来实时浏览实时数据,并以图形方式构建流传输管道,而无需进行任何手工编码. OSA使用与O

前言 Java 8 的 Stream 使得代码更加简洁易懂,本篇文章深入分析 Java Stream 的工作原理,并探讨 Steam 的性能问题. Java 8 集合中的 Stream 相当于高级版的 Iterator,它可以通过 Lambda 表达式对集合进行各种非常便利.高效的聚合操作(Aggregate Operation),或者大批量数据操作 (Bulk Data Operation). Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted.filter.map等类似.我们在应用层

Cuda Stream流分析 Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上. 典型的cuda编程模式我们已经熟知了: 将输入数据从host转移到device 在device上执行kernel 将结果从device上转移回host Cuda Streams 所有的cuda操作(包括kernel执行和数

前提 Stream是JDK1.8中首次引入的,距今已经过去了接近8年时间(JDK1.8正式版是2013年底发布的).Stream的引入一方面极大地简化了某些开发场景,另一方面也可能降低了编码的可读性(确实有不少人说到Stream会降低代码的可读性,但是在笔者看来,熟练使用之后反而觉得代码的可读性提高了).这篇文章会花巨量篇幅,详细分析Stream的底层实现原理,参考的源码是JDK11的源码,其他版本JDK可能不适用于本文中的源码展示和相关例子. 这篇文章花费了极多时间和精力梳理和编写,希望能够帮

摘要 ​所谓的流式媒体简单的讲就是指人们通过网络实时的收看多媒体信息:如音频流.视频流等.与流式媒体对应的传统工作方式是下载+播放模式,即用户首先下载多媒体文件,然后再在本地播放,这种方法的一个主要缺点是启动延迟较大,例如一个30分钟长的MPEG-I文件(相当于VCD质量),即使使用1.5Mbps的速率下载,也需要半个小时才能完成,这样一个漫长的等待时间实在是无法忍受.在窄带网络环境中,几乎所有基于Internet的流式媒体产品都有着类似的工作原理:首先需要开发高效的压缩编码技术,并通过一套完整

上一次已经将Collectors类中的各种系统收集器的源代码进行了完整的学习,而在之前咱们已经花了大量的篇幅对其Stream进行了详细的示例学习,如: 那接下来则通过源代码的角度来对Stream的运作原理进行深入的学习,比如:Stream里面提供了这么多方法都是如何实现的?串行流与并行流又是如何调用的?对于并行流它又是如何利用ForkJoin这样的一个框架进行任务的切割和合并的?下面开始: 首先找开Stream类的源代码,先看一下它的定义: 而它是继承了BaseStream,如下: 所以,先来瞅

Stream 支持顺序和并行聚合操作的一组元素序列. 1)operations:支持在单个元素上执行的操作,流操作分为中间操作和终止操作 1-1)中间操作: 1-1-1)无状态:unordered().filter().map().mapToInt().mapToLong().mapToDouble. flatMap().flatMapToInt().flatMapToLong().flatMapToDouble(). peek() 1-1-2)有状态:distinct().sorted().l

Spring Data JPA踩坑到填坑:1 JPA多对多关 //作者表 //书籍表 Book和Author是多对多关系 先放两张图做个说明:Jpa底层依赖于hibernate,hibernate默认是有懒加载机制优化的 可以发现:默认是开启了懒加载的,当我们要是要到该有的查询结果的时候,JPA才会去给我们查询 通过在@ManyToMany注解中配置属性:fetch = FetchType.EAGER 而这个页面的信息告诉我们,hibernate是急性加载的,一次性家读取所有的数据,然后再被使用