1.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
2.数据库：JDBC详解
3.<url>jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl</url>
4.JDBC连接参数设置对Oracle数据库的源码影响分析
5.有趣的 Oracle JDBC 驱动包命名问题 - ojdbc6 和 ojdbc14 哪个新?!

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是分析日常工作中最常遇到的任务。通常，源码我们通过读取Hive数据来进行计算，分析并将结果保存到数据库中，源码然后通过前端读取数据库来进行报表展示。分析挖矿直销系统源码然而，源码使用FlinkSQL可以简化这一过程，分析通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。源码

       在Flink中，分析读取Hive数据并将数据写入数据库是源码常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的分析过程，包括刷写数据库的源码机制和原理。

       以下是分析本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的源码疑问：

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）

       3. 写入数据的机制原理

       （本篇基于1..0源码整理而成）

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：

       定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是班级网站源码zipCatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。

       加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。

       找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的价格表源码并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来，我们来看看关键的format.open()方法：

       接下来就是消费数据，执行提交了

       AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：

       1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）

       2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考：

数据库：JDBC详解

       1.什么是JDBC

       JDBC（Java Data Base Connectivity）是一种Java API，用于执行SQL语句，允许对不同关系数据库进行统一访问。它由一组Java编写的mqtt c源码下载类和接口构成，为数据库开发人员提供了编写数据库应用程序的基础。

       2.数据库驱动

       安装数据库后，应用程序不能直接使用数据库，需要通过相应的数据库驱动程序。这些驱动程序是数据库厂商的JDBC接口实现，是包含对Connection等接口实现类的jar文件。

       二、常用接口

       1.Driver接口

       Driver接口由数据库厂商提供，Java开发人员只需使用此接口。要连接数据库，需先加载特定厂商的数据库驱动程序，不同数据库有不同的加载方法。例如：

       装载MySql驱动：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

       装载Oracle驱动：Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

       2.Connection接口

       Connection接口表示与特定数据库的连接（会话），在连接上下文中执行SQL语句并返回结果。DriverManager.getConnection(url, user, password)方法基于JDBC URL中的数据库Connection连接。

       连接MySql数据库：Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://host:port/database", "user", "password");

       连接Oracle数据库：Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@host:port:database", "user", "password");

       连接SqlServer数据库：Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:microsoft:sqlserver://host:port; DatabaseName=database", "user", "password");

       常用方法：

       3.Statement接口

       用于执行静态SQL语句并返回结果对象。

       三种Statement类：

       常用Statement方法：

       4.ResultSet接口

       ResultSet提供检索不同类型字段的方法，常用方法包括：

       ResultSet还提供了对结果集进行滚动的方法：

       使用后依次关闭对象及连接：ResultSet → Statement → Connection

       三、使用JDBC的步骤

       加载JDBC驱动程序 → 建立数据库连接Connection → 创建执行SQL的语句Statement → 处理执行结果ResultSet → 释放资源

       1.注册驱动 (只做一次)

       方式一：Class.forName("com.MySQL.jdbc.Driver"); 推荐这种方式，不会对具体的驱动类产生依赖。

       方式二：DriverManager.registerDriver(com.mysql.jdbc.Driver); 这种方式会造成DriverManager中产生两个一样的驱动，并会对具体的驱动类产生依赖。

       2.建立连接

       URL用于标识数据库的位置，通过URL地址告诉JDBC程序连接哪个数据库，URL的写法为：

       其他参数如：useUnicode=true&characterEncoding=utf8

       3.创建执行SQL语句的statement

       4.处理执行结果(ResultSet)

       5.释放资源

       四、事务（ACID特点、隔离级别、iccv2013源码提交commit、回滚rollback）

       1.批处理Batch

<url>jdbc:oracle:thin:@localhost::orcl</url>

       你好：我是新手，这个问题我也刚遇到，大神们请不要喷我装，只是想和菜鸟们一起进步，谢谢。得出几个结论一并告诉你，不要嫌我啰嗦。

       <url>jdbc:oracle:thin:@localhost::orcl</url>

       1，@后面也可能不是localhost，需要看你的oracle架设在哪个服务器上，这里填写的是oracle所在服务器的IP地址，你如果是装在本机上可以填写localhost或者.0.，如果装在其他机器上就填那台机器的IP地址，比如是局域网里的另一台机器..1.。

       2,是端口号。

       3,orcl指的是你所用oracle的全局数据库名，就是你装oracle时要你填写的数据库名称。

       另外，使用oracle jdbc的时候添加jar包时弄清楚一点，oracle的jdbc jar包与oracle本身自带的JDK版本是一致的，如下对应关系：

       classes.jar - for Java 1.2 and 1.3

       ojdbc.jar - for Java 1.4 and 1.5

       ojdbc5.jar - for Java 1.5

       ojdbc6.jar - for Java 1.6

       我的开发环境是jdk1.6，MyEclipse6.0，oracle，当时用的是ojdbc6.jar，死活报错说是找不到oracledriver。。。后来终于弄清楚了，用了class.jar就可以了。你如果也遇到这个问题，可以先看看自己的oracle版本，查一下这个版本自带的jdk版本，然后再找对应的jar包，这个jar包可以在oracle的jdbc文件夹的lib文件夹里找到。

       希望，以上几点对你有帮助。

JDBC连接参数设置对Oracle数据库的影响分析

       毛思平，年IT工作经验，7年数据库管理维护经验，现就职于中国农业银行软开中心，从事数据库应用研究。

       近期某环境下系统，出现大面积页面访问缓慢情况，每个页面交易响应时间2-5秒，严重超过平日访问阈值。

       经排查分析，问题主要出现在数据库，生成AWR得到C的数据库DBtime每小时采样达到。进一步分析发现主要等待事件library cache lock,library cache:mutex X。

       进一步分析发现DB主要耗时在SQL解析及解析失败上。

       生成事件，发现数据库日志中有大量解析失败错误，且解析失败的SQL全部带有ROWID列。

       将该类SQL反馈研发部门，反馈未在SQL中添加ROWID。那么ROWID是从何而来的呢？查询相关资料最后定位到JDBC连接参数设置不合理。

       那么JDBC连接有哪些参数，各个参数作用是什么，参数设置会对SQL解析产生什么样的影响呢？带着这些问题，本文对JDBC参数设置对SQL解析影响做了针对性实验。

       重点介绍参数：ResultSetType。ResultSetType的可选值有三个，每个值及对应的作用如下：

       测试环境情况如下表：在测试数据库中建表psname，psdept，psobj并插入数据，表结构如下：

       在Oracle中每次程序调用前清空数据库缓存（alter system flush shared_pool清空缓存便于观察SQL执行情况），程序调用结束后查询V$SQL视图，查看解析执行的SQL。

       参数设置对解析影响如下：

       ROWID是Oracle用于查询表中一行记录的地址，一旦查询中出现了SUM,DISTINCT等聚合或去重函数，获取的数据与单行记录地址不再一一对应，因此多表连接、单表查询带聚合函数、数据去重等SQL解析过程不会出现ROWID，如果出现ROWID则会报解析错误。

       测试方法：

       测试一，单表简单SQL1：select ID,NAME from psname。测试结果如下表，执行过程后台未见解析报错。测试过程中当ResultSetType为TYPE_SCROLL_SENSITIVE时数据库执行会自动加入rowid列。其中C给rowid自动增加一个别名，G则不会。

       测试二，单表带聚合函数或去重SQL语句。测试结果显示，设置ResultSetType为TYPE_FORWARD_ONLY，TYPE_SCROLL_INSENSITIVE编译不报错，解析执行正常。设置为TYPE_SCROLL_SENSITIVE时，解析会报错，数据库通过内部纠错机制得到正确SQL再执行。

       测试三，表关联查询SQL3。测试结果显示，设置ResultSetType为TYPE_FORWARD_ONLY，TYPE_SCROLL_INSENSITIVE时SQL解析都不会增加ROWID，此两种情况下SQL执行前后完全一致，数据库日志无解析报错输出。

       测试四，带条件全列查询SQL4。测试结果显示，设置ResultSetType为TYPE_FORWARD_ONLY，TYPE_SCROLL_INSENSITIVE时SQL解析都不会增加ROWID，此两种情况下SQL执行前后完全一致，数据库日志无解析报错输出。

       当ResultSetType等于TYPE_SCROLL_SENSITIVE时，所有SQL编译过程均会在查询结果集前增加ROWID列。当增加ROWID产生语法解析错误时，数据库通过内部纠错算法得到正确SQL再执行。当JDBC参数ResultSetType等于TYPE_FORWARD_ONLY，TYPE_SCROLL_INSENSITIVE时SQL解析都不会增加ROWID，此两种情况下SQL执行前后完全一致，数据库日志无解析报错输出。

有趣的 Oracle JDBC 驱动包命名问题 - ojdbc6 和 ojdbc 哪个新?!

       在探索中，我发现了Oracle JDBC驱动包的命名问题，特别是ojdbc6与ojdbc版本之间的混淆。初看起来，这两个版本的命名似乎指向了不同的更新周期，这确实引起了我的注意。

       问题现象主要体现在使用sqoop采集oracle数据时的作业失败上。深入分析后，我发现问题源于驱动包的选取。具体来说，问题出在使用了ojdbc版本的驱动包，而非预期的ojdbc6版本。

       问题的原因在于，开发团队在配置过程中误选了ojdbc版本的驱动包，而非应使用的ojdbc6版本。这导致sqoop无法正确识别和连接oracle数据库，从而引发了作业失败的现象。

       为了解决这一问题，我们采取了相对简单的解决方案。首先，我们从各个节点目录的$SQOOP_HOME/lib中移除了ojdbc.jar文件。随后，上传了正确的ojdbc6.jar文件，问题随之得到了解决。

       进一步盘点Oracle JDBC驱动的常见版本及其对应的JDK版本，会发现Oracle对驱动包的更新策略较为明确。通常，新版本的驱动包在功能和性能上会有改进，同时也与更高级的JDK版本兼容。然而，具体到ojdbc6与ojdbc版本，两者之间的命名差异并未明确反映出版本更新的顺序，这可能导致开发者在选择驱动包时产生混淆。

       因此，明确Oracle JDBC驱动包的命名逻辑以及它们与JDK版本的对应关系，对于确保数据集成作业的顺利进行至关重要。通过了解这些细节，开发团队可以避免类似的配置错误，确保sqoop等工具能够正确识别和使用oracle数据库的连接驱动，从而避免作业失败的问题。