package com.jms;import java.util.Map;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import javax.jms.BytesMessage;import javax.jms.Connection;import javax.jms.ConnectionFactory;import javax.jms.Destination;import javax.jms.JMSException;impo
package com.jms; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import javax.jms.BytesMessage; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.Destination; import javax.jms.JMSException; import javax.jms.MessageConsumer; import javax.jms.MessageProducer; import javax.jms.Queue; import javax.jms.Session; import javax.jms.TextMessage; import org.apache.activemq.ActiveMQConnection; import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import org.clapper.util.logging.Logger; import com.pzoom.dsa.common.util.Log; import com.pzoom.dsa.nerd.mysql.DBQueryHelper; public class Jms { static ConnectionFactory connectionFactory; static Connection connection = null; static Session session; static Map<String, MessageProducer> sendQueues = new ConcurrentHashMap<String, MessageProducer>(); static Map<String, MessageConsumer> getQueues = new ConcurrentHashMap<String, MessageConsumer>(); static Log log=Log.getLogger(DBQueryHelper.class); static { connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory( ActiveMQConnection.DEFAULT_USER, ActiveMQConnection.DEFAULT_PASSWORD, "tcp://10.100.100.100:61616?wireFormat.maxInactivityDuration=0"); try { connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); session = connection.createSession(Boolean.FALSE.booleanValue(), 1); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } static MessageProducer getMessageProducer(String name) { if (sendQueues.containsKey(name)) return ((MessageProducer)sendQueues.get(name)); try { Destination destination = session.createQueue(name); MessageProducer producer = session.createProducer(destination); sendQueues.put(name, producer); return producer; } catch (JMSException e) { e.printStackTrace(); } return ((MessageProducer)sendQueues.get(name)); } static MessageConsumer getMessageConsumer(String name) { if (getQueues.containsKey(name)) return ((MessageConsumer)getQueues.get(name)); try { Destination destination = session.createQueue(name); MessageConsumer consumer = session.createConsumer(destination); getQueues.put(name, consumer); return consumer; } catch (JMSException e) { e.printStackTrace(); } return ((MessageConsumer)getQueues.get(name)); } public static void sendMessage(String queue, String text) { try { TextMessage message = session.createTextMessage(text); getMessageProducer(queue).send(message); // log.info("sendMessage " + queue + "\t\t" + text); } catch (JMSException e) { e.printStackTrace(); } } public static String getMessage(String queue) { try { TextMessage message = (TextMessage)getMessageConsumer(queue).receive(10000L); if (message != null) return message.getText(); } catch (JMSException e) { e.printStackTrace(); } return null; } public static void close() { try { session.close(); } catch (JMSException e) { e.printStackTrace(); } try { connection.close(); } catch (JMSException e) { e.printStackTrace(); } } }

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!
