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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(); } } }

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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