데이터베이스 종속성 없이 Spring Boot 애플리케이션 시작
데이터베이스를 활용하는 Spring Boot 애플리케이션으로 작업할 때 데이터베이스를 사용할 수 없을 때 오류가 발생할 수 있습니다. 불만스러운. 이 문제를 극복하려면 데이터베이스에 접근할 수 없는 경우에도 애플리케이션이 성공적으로 시작되도록 구성해야 합니다.
원래 오류의 원인
초기 실행 중에 발생한 오류 데이터베이스 없이 Spring Boot 애플리케이션을 시작하려는 시도는 테이블 구조와 관계를 결정하기 위해 데이터베이스의 메타데이터에 의존하는 Hibernate와 Hibernate에서 비롯됩니다. 데이터베이스를 사용할 수 없으면 Hibernate가 필요한 메타데이터를 얻지 못해 오류가 발생합니다.
해결책: Spring Boot 및 Hibernate 구성
이 문제를 해결하려면, application.yml 파일에서 다음 속성을 구성합니다:
spring: datasource: continueOnError: true initialize: false initialSize: 0 timeBetweenEvictionRunsMillis: 5000 minEvictableIdleTimeMillis: 5000 minIdle: 0 jpa: show-sql: true hibernate: ddl-auto: none naming_strategy: org.hibernate.cfg.DefaultNamingStrategy properties: hibernate: dialect: org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect hbm2ddl: auto: none temp: use_jdbc_metadata_defaults: false
- spring.datasource.continueOnError: 이 속성은 데이터 소스를 초기화하는 중에 오류가 발생하더라도 애플리케이션을 계속 시작하도록 Spring에 지시합니다.
- spring.datasource.initialize: 이 속성은 시작 시 데이터 소스를 초기화할지 여부를 지정합니다. false로 설정하면 실제로 연결이 시도될 때까지 데이터 소스가 초기화되지 않습니다.
- spring.datasource.initialSize: 이 속성은 시작 시 설정할 초기 연결 수를 설정합니다. 0으로 설정하면 시작 시 연결이 설정되지 않음을 의미합니다.
- spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis: 이 속성은 데이터 소스가 제거를 위해 유휴 연결을 확인하는 빈도(밀리초)를 결정합니다.
- spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis: 이 속성은 유휴 연결이 제거되기 전에 풀에 남아 있을 수 있는 최소 시간(밀리초)을 설정합니다.
- spring.datasource.minIdle: 이 속성은 풀에 보관할 유휴 연결의 최소 수.
- spring.jpa.hibernate.ddl-auto: 이 속성은 Hibernate가 데이터베이스 스키마에서 수행할 작업을 설정합니다. 없음으로 설정하면 데이터베이스 스키마가 변경되지 않아야 함을 의미합니다.
- spring.jpa.hibernate.dialect: 이 속성은 사용할 Hibernate 방언을 지정합니다. 적절한 방언을 사용하면 Hibernate가 데이터베이스와 호환되는 SQL을 생성하는 것이 보장됩니다.
- spring.jpa.hibernate.properties.hibernate.temp.use_jdbc_metadata_defaults: 이 속성은 Hibernate가 테이블 구조를 결정하기 위해 JDBC 메타데이터를 사용해야 하는지 여부를 지정합니다. 그리고 관계. false로 설정하면 Hibernate가 데이터베이스에 의존하는 것을 방지하고 대신 도메인 클래스의 매핑 주석을 사용하여 엔터티를 정의합니다.
솔루션의 이점
이러한 구성을 구현하면 Spring Boot 애플리케이션이 다음과 같이 됩니다.
- 데이터베이스를 사용할 수 없는 경우에도 성공적으로 시작됩니다.
- 데이터베이스를 사용할 수 있게 되면 즉시 연결을 설정하여 다시 시작해야 합니다.
- 실행 중인 애플리케이션에 영향을 주지 않고 데이터베이스 중단을 적절하게 처리합니다.
위 내용은 데이터베이스 종속성 없이 Spring Boot 애플리케이션을 시작하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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