【KDB】后端部署使用Kingbase数据库(人大金仓/电科金仓)

KDB数据库配置

驱动配置

Maven配置

点击查看官方驱动说明

PS:官方驱动说明中的9.0.0版本目前并未推送至公共仓库,因此使用8.6.0版本替代。

<kdb.version>8.6.0</kdb.version>

<dependency>
    <groupId>cn.com.kingbase</groupId>
    <artifactId>kingbase8</artifactId>
    <version>${kdb.version}</version>
</dependency>

离线驱动下载

kingbase8-8.6.0.jar

JDBC连接配置

pamirs:
  datasource:
    base:
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      driverClassName: com.kingbase8.Driver
      url: jdbc:kingbase8://127.0.0.1:4321/pamirs?currentSchema=base&autosave=always&cleanupSavepoints=true
      username: xxxxxx
      password: xxxxxx
      initialSize: 5
      maxActive: 200
      minIdle: 5
      maxWait: 60000
      timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
      testWhileIdle: true
      testOnBorrow: false
      testOnReturn: false
      poolPreparedStatements: true
      asyncInit: true
      validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.PGValidConnectionChecker

PS:validConnectionCheckerClassName配置非常重要,连接存活检查是连接池可以保持连接的重要配置。Druid连接池可以自动识别大多数的数据库类型,由于jdbc:kingbase8协议属于非内置识别的类型,因此需要手动配置。

连接url配置

点击查看官方JDBC连接配置说明

url格式
jdbc:kingbase8://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema}&autosave=always&cleanupSavepoints=true

在jdbc连接配置时,${database}和${schema}必须配置,不可缺省。autosave=alwayscleanupSavepoints=true属于必须配置的事务参数,否则事务回滚行为与其他数据库不一致,会导致部分操作失败。

其他连接参数如需配置,可自行查阅相关资料进行调优。

方言配置

pamirs方言配置
pamirs:
  dialect:
    ds:
      base:
        type: KDB
        version: 9
        major-version: V009R001C001B0030
      pamirs:
        type: KDB
        version: 9
        major-version: V009R001C001B0030
数据库版本 type version majorVersion
V009R001C001B0030 KDB 9 V009R001C001B0030
V008R006C008B0020 KDB 9 V009R001C001B0030

PS:由于方言开发环境为V009R001C001B0030版本,其他类似版本原则上不会出现太大差异,如出现其他版本无法正常支持的,可在文档下方留言。

schedule方言配置
pamirs:
  event:
    enabled: true
    schedule:
      enabled: true
      dialect:
        type: PostgreSQL
        version: 14
        major-version: 14.3
type version majorVersion
PostgreSQL 14 14.3

PS:由于schedule的方言与PostgreSQL数据库并无明显差异,Kingbase数据库可以直接使用PostgreSQL数据库方言。

其他配置

逻辑删除的值配置
pamirs:
  mapper:
    global:
      table-info:
        logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint

KDB数据库关键参数检查

PS:以下参数为Oinone平台接入KDB时使用的数据库参数,参数不一致时可尝试启动。

数据库模式

推荐配置:DB_MODE=oracle

数据库安装/初始化时配置

是否大小写敏感

推荐配置:enable_ci=off

是否启用语句级回滚

推荐配置:ora_statement_level_rollback = off

show ora_statement_level_rollback;

set ora_statement_level_rollback=off;

此参数在Oinone平台接入时使用的版本中未体现出应有的效果。从官方提供的文档来看,此参数与数据库连接串上的autosave=always&cleanupSavepoints=true配置结果应该是一致的,由于此参数配置无效,因此在数据库连接串上必须指定这两个参数。

Oinone平台在最初开发时使用的是基于mysql数据库的事务特性,即不支持语句级回滚的事务行为。因此,为了保证Oinone平台功能正常,需要使得事务行为保持一致。

如不一致,则可能出现某些功能无法正常使用的情况。如:流程设计器首次发布定时触发的工作流时会出现报错;导入/导出任务出现异常无法正常更新任务状态等。

是否将空字符串视为NULL

推荐配置:ora_input_emptystr_isnull = off

show ora_input_emptystr_isnull;

set ora_input_emptystr_isnull=off;

KDB数据库用户初始化及授权

-- init root user (user name can be modified by oneself)

CREATE USER root WITH PASSWORD 'password';

-- if using automatic database and schema creation, this is very important.
ALTER USER root CREATEDB;

SELECT * FROM pg_roles;

-- if using kingbase database, this authorization is required.
GRANT CREATE ON DATABASE kingbase TO root;

常用数据库运维脚本

PS:以下脚本在docker容器中可直接执行,其他环境请参考官方部署文档

# 停止数据库服务
/home/kingbase/install/kingbase/bin/sys_ctl -D /home/kingbase/userdata/data/ stop

# 启动数据服务
/home/kingbase/install/kingbase/bin/sys_ctl -D /home/kingbase/userdata/data/ start

# 修改配置文件后加载配置文件
/home/kingbase/install/kingbase/bin/sys_ctl reload -D  /home/kingbase/userdata/data/

Oinone社区 作者:张博昊原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/install/18659.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
张博昊的头像张博昊数式管理员
上一篇 2024年10月26日 pm2:48
下一篇 2024年10月29日 pm3:03

相关推荐

  • 如何自定义SQL(Mapper)语句

    场景描述 在实际业务场景中,存在复杂SQL的情况,具体表现为: 单表单SQL满足不了的情况下 有复杂的Join关系或者子查询 复杂SQL的逻辑通过程序逻辑难以实现或实现代价较大 在此情况下,通过原生的mybatis/mybatis-plus, 自定义Mapper的方式实现业务功能 1、编写所需的Mapper SQL Mapper写法无限制,与使用原生的mybaits/mybaits-plus用法一样; Mapper(DAO)和SQL可以写在一个文件中,也分开写在两个文件中。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import org.apache.ibatis.annotations.Param; import org.apache.ibatis.annotations.Select; import java.util.List; import java.util.Map; @Mapper public interface DemoItemMapper { @Select("<script>select sum(item_price) as itemPrice,sum(inventory_quantity) as inventoryQuantity,categoryId from ${demoItemTable} as core_demo_item ${where} group by category_id</script>") List<Map<String, Object>> groupByCategoryId(@Param("demoItemTable") String pamirsUserTable, @Param("where") String where); } 2.调用mapper 调用Mapper代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import com.google.api.client.util.Lists; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.api.datasource.DsHintApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.convert.DataConverter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spring.BeanDefinitionUtils; import java.util.List; import java.util.Map; @Component public class DemoItemDAO { public List<DemoItem> customSqlDemoItem(){ try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)) { String demoItemTable = PamirsSession.getContext().getModelCache().get(DemoItem.MODEL_MODEL).getTable(); DemoItemMapper demoItemMapper = BeanDefinitionUtils.getBean(DemoItemMapper.class); String where = " where status = 'ACTIVE'"; List<Map<String, Object>> dataList = demoItemMapper.groupByCategoryId(demoItemTable,where); DataConverter persistenceDataConverter = BeanDefinitionUtils.getBean(DataConverter.class); return persistenceDataConverter.out(DemoItem.MODEL_MODEL, dataList); } return Lists.newArrayList(); } } 调用Mapper一些说明 启动类需要配置扫描包MapperScan @MapperScan(value = "pro.shushi", annotationClass = Mapper.class) @SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, FreeMarkerAutoConfiguration.class}) public class DemoApplication { 调用Mapper接口的时候,需要指定数据源;即上述示例代码中的 DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL), 实际代码中使用 try-with-resources语法。 从Mapper返回的结果中获取数据 如果SQL Mapper中已定义了resultMap,调用Mapper(DAO)返回的就是Java对象 如果Mapper返回的是Map<String, Object>,则通过 DataConverter.out进行转化,参考上面的示例 其他参考:Oinone连接外部数据源方案:https://doc.oinone.top/backend/4562.html

    2023年11月27日
    1.4K00
  • Oinone请求调用链路

    Oinone请求调用链路 请求格式与简单流程 在Oinone中请求数据存储在请求体中,以GQL的方式进行表示,也就是GQL格式的请求。 当我们发送一个GQL格式的请求,后端会对GQL进行解析,确定想要执行的方法,并对这个方法执行过程中所用到的模型进行构建,最后返回响应。 请求 # 请求路径 pamirs/base http://127.0.0.1:8090/pamirs/base # 请求体内容 query{ petShopProxyBQuery{ sayHello(shop:{shopName:"cpc"}){ shopName } } } 解析 # 简单理解 query 操作类型 petShopProxyBQuery 模块名称 + Query sayHello 方法 fun sayHello() 可以传入参数,参数名为 shop shopName 需要得到的值 响应 # data中的内容 "data": { "petShopQuery": { "hello": { "shopName": "cpc" } } } 具体流程 Oinone是基于SpringBoot的,在Controller中处理请求 会接收所有以 /pamirs 开始的POST请求,/pamirs/后携带的是模块名 @RequestMapping( value = "/pamirs/{moduleName:^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+[a-zA-Z0-9]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { …….. } 整体脉络 第四步执行中有两大重要的步骤,一步是动态构建GQL,一步是执行请求。 动态构建GQL 请求执行

    2024年12月1日
    88100
  • 如何选择适合的模型类型?

    介绍 通过Oinone 7天从入门到精通的模型的类型章节我们可以知道模型有抽象模型、存储模型、代理模型、传输模型这四种。但是在在定义模型的时候我们可能不知道该如何选择类型,下面结合业务场景为大家讲解几种模型的典型使用场景。 抽象模型 抽象模型往往是提供公共能力和字段的模型,它本身不会直接用于构建协议和基础设施(如表结构等)。 场景:猫、鸟都继承自动物这个抽象模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.IdModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractAnimal.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "动物") public abstract class AbstractAnimal extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "demo.AbstractAnimal"; @Field.String @Field(displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(displayName = "颜色") private String color; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Cat.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "猫") public class Cat extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5104390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Cat"; @Field.Integer @Field(displayName = "尾巴长度") private Integer tailLength; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Bird.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "鸟") public class Bird extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5144390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Bird"; @Field.Integer @Field(displayName = "翼展宽度") private Integer wingSpanWidth; } 存储模型 存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查(数据管理器)功能,是直接与连接器进行交互的数据容器。 场景:存储模型对应传统开发模式中的数据表,上面例子中的Cat和Birdd都属于传输模型,由于模型定义的注解@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.STORE)默认值就是存储模型,所以一般不用手动指定 代理模型 代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力,同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 场景一:隔离数据权限 场景二:增强列表的搜索项 场景三:导入导出的时候增加其他特殊信息 场景四:重写下拉组件的查询逻辑做数据过滤 传输模型 传输模型不会在数据库生成的表,只是作为数据的传输使用,跟传统开发模式中的DTO有一点相似。 场景一:批量处理数据 场景二:处理一些跟数据表无关的操作,如:清理指定业务的缓存、查看一些系统监控信息,可以根据业务信息建立对应的传输模型,在传输模型上创建action动作 场景三:通过传输模型完成复杂页面数据传输

    2024年4月7日
    1.3K00
  • 字段类型之关系描述的特殊场景(常量关联)

    场景概述 【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法,还有一些特殊场景如:关系映射中存在常量,或者M2M中间表是大于两个字段构成。 场景描述 1、PetTalent模型增加talentType字段2、PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType(达人类型),3、PetItemRelPetTalent中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType,PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents字段,关系中增加常量描述。示意图如下: 实际操作步骤 Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段,在关系描述中增加talentType(达人类型) @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = PetItemRelPetTalent.MODEL_MODEL ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#1#"}, domain = " talentType == DOG") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 PetCatItem增加petTalents字段,many2one关系示例 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Model.model(PetPet.MODEL_MODEL) @Model(displayName…

    2024年5月25日
    1.5K00
  • Oinone开发的业务应用部署与升级

    应用部署 中间件及资源要求 用Oinone开发的业务工程后端本质是一个Springboot工程,其部署方式与其他Springboot工程类似; 中间件及版本 Oinone支持的操作系统和中间件版本参考:https://doc.oinone.top/install/middleware/20713.html Oinone启动最小集 包括:Java, MySQL、zk,redis和nginx(或其他httpserver) 中间件 版本 说明 Java(jdk) 1.8 1.8_221+,低于这个版本需要覆盖JCE Reids 4.x、5.x Nginx 版本无特殊要求 MySQL 5.7.x, 8.0.x 推荐8.0.x zk 3.4.x, 3.5.x RocketMQ 4.x,推荐4.7+ 按需安装 硬件资源建议 这里列出的资源列表仅是建议值;实际情况需根据业务数据量和用户访问量进行综合评估。 总体说明:线上部署时数据库强烈建议使用云资源 或者 公司提供的公共资源,并配置完整的数据备份策略(线上环境数据备份很重要) 推荐指标:考虑系统余量(内存峰值使用率<=85%,硬盘三年的使用量<=80%) Oinone业务应用部署,所需要的中间件与用标准的SpringBoot工程相比,并无多大的区别(对Redis性能要求稍等高点,其他的中间件参考项目部署的资源就可以)。下面列举出来的资源是预估值,实际项目可以根据访问量等做对应的调整。 组件 CPU核数 内存 硬盘 实例数 说明 Nginx – – 5G 1 静态资源 zk 2c 1.5G+ 20G 1/3 建议集群版安装 Redis 2c 8G+ 20G 1 可自己搭建,也可用云上资源 MySQL 4c 8G+ 300G+ 1 使用已有资源/云资源, 建议使用云资源 OSS 2c 4G – 1. 使用云上资源或搭建MINIO Oinone业务应用 4c 8G 50G 部署包数 * 2+ 项目初期业务访问量不大的情况下,高可用的场景初期可以使用 2台 4c16G的机器; 不考虑高可用的情况 1台 4c16G机器;强烈建议线上使用高可用的部署策略 后端部署 设计器页面数据导出 若项目中没有用到界面设计器设计器页面,则忽略该步骤。 1、项目中有用到界面设计器设计器页面,首先需要把设计页面导出1.1 通过接口的方式执行导出, 并把调用页面导出的结果JSON数据保存下来; 先执行登录 mutation { pamirsUserTransientMutation { login(user: { login: "admin", password: "admin" }) { needRedirect broken errorMsg errorCode errorField } } } 执行界面数据导出,请求示例: mutation { uiDesignerExportReqMutation { export( data: { module: "demo_core", fileName: "demo_meta", moduleBasics: false } ) { jsonUrl } } } 更多导出方式(如:按菜单导出、按页面导出),参考: https://doc.oinone.top/designer/uidesigner/7294.html 1.2 在应用中心执行导出导出成功后,在应用环境的设计导出中找到导入记录,把到处结果的JSON文件保存下来; 目标环境有设计器 数据数据在应用中心可视化的方式进行设计数据的导入和导出 业务工程中导入设计页面数据 后端工程中把界面设计器的页面数据导入,若无通过界面设计器设计页面时忽略 把上面导出的页面数据(JSON文件)放入到resources目录下,如防止的位置:resources/install/hr_demo_ui.json 业务工程中导入示例代码 package pro.shushi.pamirs.hr.core.init; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.core.annotation.Order; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCommand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.extend.MetaDataEditor; import pro.shushi.pamirs.core.common.InitializationUtil; import pro.shushi.pamirs.hr.api.HrSimpleModule; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.meta.Meta; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.DesignerInstallHelper; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.WidgetInstallHelper; import java.util.Map; @Slf4j @Order(Integer.MAX_VALUE-1) @Component public class DemoAppMetaInstall implements MetaDataEditor {…

    2025年3月18日
    75100

Leave a Reply

登录后才能评论