在使用Java JDBC时，你是否有过这样的疑问：MySQL里的数据类型到底该选择哪种Java类型与之对应？本篇将为你揭开这个答案。
环境说明 操作系统：CentOS 7.2 64位 1Zipkin简介 zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），基于 Google Dapper的论文设计而来。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据。 2 应用场景 故障快速定位 通过分析调用链，可以将一次请求的逻辑轨迹完整清晰的展示出来，通过在开发中在业务日志中添加调用链ID，可以通过调用链结合业务日志快速定位错误信息。 服务可用性 通过分析各个环节的平均时延，QPS等信息，可
使用 flink(table sql)+kafka+mysql 实现一个简单的 demo
参考：腾讯云手动实验https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab/10195
MySQL 数据类型对应 Java 数据类型 类型名称 显示长度 数据库类型 JAVA 类型 JDBC 类型索引 (int) 描述 VARCHAR L+N VARCHAR java.lang.String 12 CHAR N CHAR java.lang.String 1 BLOB L+N BLOB java.lang.byte[] -4 TEXT 65535 VARCHAR java.lang.String -1 INTEGER 4 INTEGER UNSIGNED java.lang.Long 4 TINYINT 3 TINYINT UNSIGNED java.lang.Integer -6 SMALLINT 5 SMALLINT UNSIGNED java.lang.Integer 5 MEDIUMINT 8 MEDIUMINT UNSIGNED java.lang.Integer 4 BIT 1 BIT java.lang.Boolean -7 BIGINT 20 BIGINT UNSIGNED java.math.BigInteger -5 FLOAT 4+8 FLOAT java.lang.Float 7 DOUBLE 22 DOUBLE java.lang.Double 8 DECIMAL 11 DECIMAL java.math.BigDecimal 3 BOOLEAN 1 同 TINYINT ID 11 PK (INTEGER UNSIGNED) java.lang.Long 4 DATE 10 DATE java.sql.Date 91 TIME 8 TIME java.sql.Time 92 DATETIME 19 DATETIME java.sql.Timestamp 93 TIMESTAMP 19 TIMESTAMP java.sql.Timestamp 93 YEAR 4 YEAR java.sql.Date 91 对于 bolb，一般用于对图片的数据库存储，原理是把图片打成二进制，然后进行的一种存储方式，在 java 中对应 byte［］数组。
MySQL数据类型对应Java数据类型 类型名称 显示长度 数据库类型 JAVA类型 JDBC类型索引(int) 描述 VARCHAR L+N VARCHAR java.lang.String 12 CHAR N CHAR java.lang.String 1 BLOB L+N BLOB java.lang.byte[] -4 TEXT 65535 VARCHAR java.lang.String -1 INTEGER 4 INTEGER UNSIGN
上篇文章中，我们提到了shardingJdbc中的五种分片策略和四种分片算法。 其中最简单的分片策略就是inline行内表达式分片策略。只需要在配置文件中通过几行简单的配置就可以实现分库分表的操作。这边文章我们就来介绍如何使用分片表达式实现分库分表。
Mybatis中jdbcType和javaType的对应关系 JDBC Type Java Type CHAR String VARCHAR String LONGVARCHAR String NUMERIC java.math.BigDecimal DECIMAL java.math.BigDecimal BIT
数据库列字段都是有类型的，不同的数据库有不同的类型。为了表示这些数据类型，Java源码是采用枚举来定义的：
Java项目涉及到数据库交互，以往常用的是JDBC，现在则有Hibernate、Mybatis等这些持久化支持。
如题，今天介绍 SpringBoot 与 Mybatis 的整合以及 Mybatis 的使用，之前介绍过了 SpringBoot 整合MyBatis 注解版的使用，上一篇介绍过 MyBatis 的理论，今天这篇就不介绍 MyBatis 的理论了，有兴趣的跳转阅读：SpringBoot 实战 (九) | 整合 MyBatis (注解版)
在很多具体应用场景的时候，我们需要用到动态数据源的情况，比如多租户的场景，系统登录时需要根据用户信息切换到用户对应的数据库。又比如业务A要访问A数据库，业务B要访问B数据库等，都可以使用动态数据源方案进行解决。接下来，我们就来讲解如何实现动态数据源，以及在过程中剖析动态数据源背后的实现原理。
问题描述 在做项目的过程中，由于写SQL太过随意，一不小心就抛了一个死锁异常，如下：
注：使用nacos配置，需要在对应分组(SEATA_GROUP)下针对配置项目逐条配置文本值，而不是创建包含所有配置的properties文件，可以使用官方源码中的脚本导入 全部可用配置参考
Java 常用的数据类型： https://blog.csdn.net/zhangyong01245/article/details/101310236
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理（batch）改成流处理（stream），则其在print连接器上产生的输出是不一样。
在有些应用场景中，我们会有需要动态创建和操作表的需求。比如因为单表数据存储量太大而采取分表存储的情况，又或者是按日期生成日志表存储系统日志等等。这个时候就需要我们动态的生成和操作数据库表了。而我们都知道，以往我们使用MyBatis是需要提前生成包括Model，Mapper和XML映射文件的，显然因为动态生成和操作表的需求一开始表都是不存在的，所以也就不能直接通过MyBatis连接数据库来生成我们的数据访问层代码并用来访问数据库了。还好MyBatis提供了动态SQL，我们可以通过动态SQL，传入表名等信息然组装成建表和操作语句，接下来，我们就通过一个具体的案例来了解一下。
step1.下载OracleJDK step2. 解压 step3. 加入环境变量
从spring boot 2.0开始，官方就不再支持使用自建Zipkin Server的方式进行服务链路追踪，而是直接提供了编译好的 jar 包来给我们使用
在前面：微服务调用链追踪中心搭建 一文中我们利用 Zipkin 搭建了一个微服务调用链的追踪中心，并且模拟了微服务调用的实验场景。利用 Zipkin 的库 Brave，我们可以收集一个客户端请求从发出到被响应 经历了哪些组件、哪些微服务、请求总时长、每个组件所花时长 等信息。
我们知道,微服务之间通过网络进行通信,但在我们提供服务的同时,不能保证网络一定是畅通的。相反地，网络是很脆弱的，网络资源也有限，因此我们有必要追踪每个网络请求，了解它们经过了哪些微服务，延迟多少，每个请求所耗费的时间等。只有这样能更好地分析系统瓶颈，解决系统问题。
注：定点数以字符串形式存储，对精度要求高时使用decimal较好；尽量避免对浮点数进行减法和比较运算。
在学习过ShardingSphere-JDBC相关的操作之后，现在使用其对数据库进行水平拆分。
1. 对整数类型, MySQL 还支持类型名称后面的小括号内指定的显示宽度，例如int(5) 表示宽度小于5位时填满宽度，如果不显示指定宽度默认是int(11),一般配合zerofill使用下面来描述下
在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成 系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建 在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实 现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问 题：
摘要：由于一个系统被拆分成了多个模块，在一次请求中可能涉及到调用多个服务，如何在服务调用中快速定位并发现问题，这就涉及到链路追踪技术。
JSON Web Token（缩写 JWT）是目前最流行的跨域认证解决方案。JSON Web Token 入门教程 - 阮一峰，这篇文章可以帮你了解JWT的概念。本文重点讲解Spring Boot 结合 jwt ，来实现前后端分离中，接口的安全调用。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
本项目是sleuth和zipkin在spring cloud环境中使用，其中sleuth和zipkin是通过RabbitMQ进行通信，同时zipkin的数据是存储在mysql中。
微服务架构是一个分布式架构，微服务系统按业务划分服务单元，一个微服务系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性较高，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性决定了问题难以定位。所以在微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题能够快速定位的目的。
主要有两种同步策略：离线同步 与 实时同步 ，各有其特点和适用场景 但是，这些我今天都不讲，就吊吊你们胃口
在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系 统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在 不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、 有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题:
现在信创是搞得如火如荼，在这个浪潮下，数据库也是从之前熟悉的Mysql换到了某国产数据库。
通过github下载安装包：https://github.com/seata/seata/releases/tag/v1.3.0 seate中文文档：http://seata.io/zh-cn/docs/overview/what-is-seata.html
我在网上也搜过很多，就是想知道在数据库中的建表语句的字段类型对应Java实体类中属性的类型是什么。
在Mysql中常用数据类型一共有四种字符串数据类型、日期/时间数据类型、数值数据类型以及二进制数据类型。
本篇Blog在总体层面介绍了SQL查询引擎Rider的功能及设计，其细节部分将会在后面的篇章中一一道来。
我们平时在开发中不可避免的要存储时间，比如我们要记录某条数据的创建时间、更新时间等等。数据库中有多种数据类型可以存储时间，那不同数据类型我们要怎么选择？
clone 项目之后，安装依赖时你会发现阿里VOD依赖是下载不了的，别慌我们手动安装一下就可以了。
Spring Cloud 是一站式微服务解决方案。很多公司都在使用 Spring Cloud 组件。我们想要学习 Spring Cloud 微服务架构，就需要学习他们的组件。包含：注册中心、负载均衡、熔断处理、过程调用、网关服务、配置中心、消息总线、调用链路、数据监控等等。
本篇博客，博主为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段二的内容。
在各大厂分布式链路跟踪系统架构对比 中已经介绍了几大框架的对比，如果想用免费的可以用zipkin和pinpoint还有一个忘了介绍：SkyWalking，具体介绍可参考：https://github.com/apache/incubator-skywalking/blob/master/README_ZH.md 由于追踪的要求是Net平台和Java平台都要支持，对于java平台各组件都是天生的支持的，但对于net的支持找了些开源组件，发现Pinpoint和SkyWalking给出的Demo都是基于N
在《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》一文中，我们将字数统计结果输出到终端。本文将模拟生产环境，将结果输出到Mysql数据库。
这是为什么呢？ 原因： 现在使用MySQL基本默认指的InnoDB引擎，InnoDB是聚集索引表，所有的数据按主键排序存储。所以对于从小到大的数据做主键插入不会引起数据页的拆分，可以实现数据高效的写入，另一方面普通索引包含主键存储，所以要求主键尽可能的短小，减少空间的浪费。 对于使用自增列(int 4byte,bigint 8byte）,如果使用uuid产生的是一个无序的36byte的字符（前面是乱的），造成写入的性能会越来越差，表的数据量在1000万以内，可能性能差别还不大。
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