数据库访问层的实现

数据库访问层的实现
数据库访问层的实现

系统数据库操作采用ADO技术,在进行代码设计时,把数据库操作的代码单独写在一个自定义的ado.cpp文件里,包括CADODatabase和CADORecordset两个类分别实现对数据库和记录集的操作,并将这些操作封装在两个类中。

(1)引入ado库

#import "C:\Program Files\Common Files\System\ADO\msado15.dll" \

no_namespace rename("EOF", "adoEOF"),rename("BOF","adoBOF")

(2)用_ConnectionPtr对象连接数据库

连接数据库操作中LPCTSTR lpstrConnection作为输入参数,在lpstrConnection参数中设置驱动driver={SQL Server},数据源(本地) Server=127.0.0.1,数据库名称DATABASE=QUEStoreDB,数据库用户名UID,数据库用户密码PWD。运用_ConnectionPtr连接数据源。主要代码如下:

BOOL CADODatabase::Open(LPCTSTR lpstrConnection)

{

HRESULT hr = S_OK;

if(IsOpen())

Close();

if(strcmp(lpstrConnection, _T("")) != 0)

m_strConnection = lpstrConnection;

ASSERT(!m_strConnection.IsEmpty());

try

{

hr = m_pConnection->Open(_bstr_t(m_strConnection), "", "", NULL);

return hr == S_OK;

}

catch(_com_error &e)

{

dump_com_error(e);

}

return FALSE;

}

(3)用_ConnectionPtr对象执行指令

当对数据库进行插入、删除、更新操作时用此方法。String sql为输入参数,传入SQL(Insert,Delete,Update)语句。主要代码如下:

BOOL CADODatabase::Execute(LPCTSTR lpstrExec)

{

ASSERT(m_pConnection != NULL);

ASSERT(strcmp(lpstrExec, _T("")) != 0);

try

{

m_pConnection->Execute(_bstr_t(lpstrExec), NULL, adExecuteNoRecords);

}

catch(_com_error &e)

{

dump_com_error(e);

}

return TRUE;

}

(4)使用_RecordsetPtr对象返回记录集

使用数据记录集指针_RecordsetPtr来实现ADO数据操作。lpstrExec为输入参数,传入SQL(Select)语句;通过_RecordsetPtr对象的操作提取记录集。主要代码如下:

BOOL CADORecordset::Open(_ConnectionPtr mpdb, LPCTSTR lpstrExec, int nOption)

{

if (IsOpen()) Close();

if(strcmp(lpstrExec, _T("")) != 0)

m_strQuery = lpstrExec;

ASSERT(!m_strQuery.IsEmpty());

m_strQuery.TrimLeft();

BOOL bIsSelect = m_strQuery.Mid(0, strlen("Select ")).CompareNoCase("select ") == 0;

try

{

m_pRecordset->CursorLocation = adUseClient;

if(bIsSelect || nOption == openQuery)

m_pRecordset->Open((LPCSTR)m_strQuery,

_variant_t((IDispatch*)mpdb, TRUE),

adOpenStatic, adLockOptimistic, adCmdText);

else if(nOption == openTable)

m_pRecordset->Open((LPCSTR)m_strQuery,

_variant_t((IDispatch*)mpdb, TRUE),

adOpenDynamic, adLockOptimistic, adCmdTable);

else if(nOption == openStoredProc)

{

m_pRecordset->Open((LPCSTR)m_strQuery,

_variant_t((IDispatch*)mpdb, TRUE),

adOpenStatic, adLockOptimistic, adCmdStoredProc);

}

else

{

TRACE( "Unknown parameter. %d", nOption);

return FALSE;

}

}

catch(_com_error &e)

{

dump_com_error(e);

return FALSE;

}

return m_pRecordset != NULL;

}

(5)使用_RecordsetPtr对象逐个取出数据

当对数据库进行读取某一数据操作时选用此方法,区别于控件的大段数据源绑定。LPCTSTR lpFieldName为输入参数,传入字段名;CString& strValue为输出参数,传出字段内容。主要代码如下:

BOOL CADORecordset::GetFieldValue(LPCTSTR lpFieldName, CString& strValue)

{

CString str = _T("");

_variant_t vtFld;

try

{

vtFld = m_pRecordset->Fields->GetItem(lpFieldName)->Value;

switch(vtFld.vt)

{

case VT_BSTR:

str = vtFld.bstrVal;

break;

case VT_I4:

str = IntToStr(vtFld.iVal);

break;

case VT_DATE:

{

COleDateTime dt(vtFld);

str = dt.Format("%Y-%m-%d %H:%M:%S");

}

break;

case VT_EMPTY:

case VT_NULL:

break;

default:

strValue.Empty();

return FALSE;

}

strValue = str;

return TRUE;

}

catch(_com_error &e)

{

dump_com_error(e);

strValue= _T("");

return FALSE;

}

}

(6)关闭数据库

在所有数据操作结束后,关闭数据库。

void CADODatabase::Close()

{

try

{ if (IsOpen())

m_pConnection->Close();

}

catch (_com_error e)

{

dump_com_error(e);

}

}

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图,针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计:数据存储和读取,基础服务,应用层(APP/业务/Proxy),日志监控等,下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性,采用不同的数据存储和读取方案,主要有以下几种可选方案: 1)内存型数据库。内存型的数据库,以高并发高性能为目标,在事务性方面没那么严格, 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时,也需要满足事务性,可通过 读写分离,分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle,Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问,传统的关系型数据库提供读写分离的方案, 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案;对于越来越多的海量数据,传统的数据库采用的是分库分表,实现起来比较复杂,后期要不断的进行迁移维护;对

于高可用和伸缩方面,传统数据采用的是主备、主从、多主的方案,但是本身扩展性比较差,增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题,分布式数据库HBase有一套完善的解决方案,适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由,Cache,搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题,需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置,可根据一致性Hash,维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲,使用Cache可以减轻对后端系统的压力,所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache,redis比memcache有丰富的数据操作的API,redis对数据进行了持久化,而memcache没有这个功能,因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索,搜索提示,搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx,选择搜索引擎主要考虑以下三个方面: a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索,来应对海量的数据,支持读写分离,提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器,满足以上三个方面的考虑,而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用,网站、APP等,还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域,不同的业务域有不同的集群, 可以用DNS做域名解析的分发或轮询,DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性;一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发,当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑,采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件,可用作反向代理的工具。

分布式数据库设计报告

分布式数据库设计报告

目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) (4)可靠性: (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)

成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高,我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成,一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足,一台机器既要读取数据,又要写入数 据,遇到大批量超过单台数据库的处理能力,就会出现卡顿,在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈,包括(硬盘、CPU、内存),使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库,oracle,sql sever,交叉使用不方便管 理维护,出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱,现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行,统计难度高,效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高,各个节点产生的数据量越来越大,对数据系统要求越来越高,我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种,分别分布在2台计算机中,柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库,主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题,那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务,导致停线。 2、数据库出现故障,必须停线,故障修复之后才可以上线使用。

分布式数据库TDSQL架构原理概述

腾讯分布式数据库TDSQL金融级能力的架构原理概述

目录

TDSQL是什么:腾讯如何打造一款金融级分布式数据库 我们先初步了解TDSQL产品,以及它的适用场景。第一章包括四个方面:使用场景、发展历程、核心特性,以及兼容性。 首先,TDSQL是腾讯推出的一款兼容MySQL的自主可控、高一致性分布式数据库产品。这里我们强调一点,高度兼容MySQL——TDSQL完全兼容MySQL协议,并且做到完全自主可控、数据强一致性。第二是TDSQL具备分布式的特性,具备一个弹性扩展、高可用的架构。在互联网行业,海量的用户流量场景很常见,如果数据库不具备可伸缩性、可扩展性,是很难应对如:电商的大型促销,春节抢红包等突增流量的场景,这些其实都是对数据库应对海量用户流量的考验。

目前TDSQL已经服务超过500+的金融政企,行业覆盖银行、保险、证券、政务、互联网金融等各个领域。 我们再看一下TDSQL的前世今生。TDSQL最早可以追溯到2002年,那个时候其实还不叫TDSQL,它是腾讯计费平台部的一个数据库服务,当时使用了开源的MySQL。2002年-2007年随着公司业务的发展,腾讯所面临的用户量的压力也越来越大。这个时候我们提出了7×24小时不宕机的高可用设计方案,来保证数据库能提供7×24小时不间断连续高可用服务。那个时候,腾讯的增值业务日渐成规模,业务对数据也越来越敏感,对数据可用性的要求越来越高,甚至平时还要防备一些像运营商的光纤被挖断等各种各样的异常场景。

在2007年-2012年,这可能是互联网时代从互联网到移动互联网的发展的快速5年。当然,公司的业务也是突飞猛进。我们开始把这个高可用的数据库产品化。到2012年,TDSQL的雏形就已经出来了,作为一款内部产品,开始在公司内部提供金融级的数据强一致性、可靠性服务。 从2012年起,TDSQL已经在腾讯内部做得已经比较成熟,已经是一个知名的产品了,但是它一直没有对外做商业化。2014年恰逢一个很好的机会——微众银行的成立。微众银行做数据库选型的时候关注到了TDSQL,经过反复测试验证,发现当时的TDSQL已经完全具备了微众银行对数据可用性和一致性的要求。借此机会,TDSQL成功在微众银行投产,成为微众银行唯一的数据库,覆盖了银行的核心业务。 所以说2014年,TDSQL完成了商业化,也实现了私有化部署。2014年以后,TDSQL推广到了很多银行、金融机构,这过程中是借鉴了2014年TDSQL在微众银行成功实施的宝贵的经验。 因为在2014年微众银行的部署中,我们也踩了很多坑,也认识到在私有化部署环境的各种各样的挑战,并一一攻克了这些挑战。当2014年在私有化部署完成之后,再到2015年TDSQL上公有云,我们继续通过公有云服务打磨自己的产品。

几款分布式数据库的对比

1 概述 随着海量数据问题的出现,海量管理能力,多类型,变化快,高可用性,低成本,高端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨大的挑战。企业数据仓库、数据中心的技术选型变得尤其重要!所以在选型之前,有必要对目前市场上各种大数据量的解决方案进行分析。 2 主流分布式并行处理数据库产品介绍 2.1 Greenplum 2.1.1 基础架构 Greenplum是基于Hadoop的一款分布式数据库产品,在处理海量数据方面相比传统数据库有着较大的优势。 Greenplum整体架构如下图: SQL MapReduce 数据库由Master Severs和Segment Severs通过Interconnect互联组成。 Master主机负责:建立与客户端的连接和管理;SQL的解析并形成执行计划;执行计划向Segment的分发收集Segment的执行结果;Master不存储业务数据,只存储数据字典。 Segment主机负责:业务数据的存储和存取;用户查询SQL的执行。 2.1.2 主要特性 Greenplum整体有如下技术特点: ◆ Shared-nothing架构 海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构,每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源,节点之间通过网络来通信。 ◆ 基于gNet Software Interconnect 数据库的内部通信通过基于超级计算的“软件Switch”内部连接层,基于通用的gNet (GigE, 10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据,采用高扩展协议,支持扩展到1000个以上节点。

◆ 并行加载技术 利用并行数据流引擎,数据加载完全并行,加载数据可达到4。5T/小时(理想配置)。并且可以直接通过SQL语句对外部表进行操作 ◆ 支持行、列压缩存储技术 海量数据库支持ZLIB和QUICKLZ方式的压缩,压缩比可到10:1。压缩数据不一定会带来性能的下降,压缩表通过利用空闲的CPU资源,而减少I/O资源占用。 海量数据库除支持主流的行存储模式外,还支持列存储模式。如果常用的查询只取表中少量字段,则列模式效率更高,如查询需要取表中的大量字段,行模式效率更高。 海量数据库的多种压缩存储技术在提高数据存储能力的同时,也可根据不同应用需求提高查询的效率 2.1.3 主要局限 ● 列存储模式的使用有限制,不支持delete/update操作。 ● 用户不可灵活控制事务的提交,用户提交的处理将被自动视作整体事 务,整体提交,整体回滚。 ● 数据库需要额外的空间清理维护(vacuum),给数据库维护带来额外的 工作量。 ● 用户不能灵活分配或控制服务器资源。 ● 对磁盘IO有比较高的要求。 ● 备份机制还不完善,没有增量备份。 2.2 Vertica 2.2.1 基础架构 与以往常见的行式关系型数据库不同,Vertica 是一种基于列存储(Column-Oriented)的数据库体系结构,这种存储机构更适合在数据仓库存储和商业智能方面发挥特长。 常见的RDBMS 都是面向行(Row-Oriented Database)存储的,在对某一列汇总计算的时候几乎不可避免的要进行额外的I/O 寻址扫描,而面向列存储的数据库能够连续进行I/O 操作,减少了I/O 开销,从而达到数量级上的性能提升。 同时,Vertica 支持海量并行存储(MPP)架构,实现了完全无共享,因此扩展容易,可以利用廉价的硬件来获取高的性能,具有很高的性价比。

OceanBase企业级分布式数据库介绍

透明可扩展的企业级数据库

?目录什什么是透明可扩展 透明可扩展的理论基础 透明可扩展的关键设计 OceanBase实践

?企业级数据库:Oracle、SQLServer、DB2 ?云数据库:Amazon Aurora、Amazon Redshift ? 魔力四象限 ?行行业现状 A B I L I T Y T O E X E C U T E CHALLENGERS LEADERS NICHE PLAYERS VISIONARIES MongoDB MarkLogic Intersystems Amazon Web Services Microsoft Oracle SAP IBM EnterpriseDB DataStax MapR Actian Google Alibaba Cloud COMPLETENESS OF VISION As of June 2018 ?Gartner.Inc

企业级数据库?面临的问题 $$$单机不不可扩展成本?高

DB(写?入)DB(只读)?云数据库:开源数据库 + 存储计算分离 ?解决了存储可扩展问题,但事务和SQL不可扩展 ?开源数据库核心能力距离企业级数据库仍有较大差距 存储集群Hybrid clouds require excellent distributed OLTP DBMS, and the memory/storage architecture still requires a lot of work. In addition, data security and data management are both issues that need to be considered. —C Mohan@ICDE 2019, IBM Fellow

分布式数据中心架构发展概述

分布式数据中心架构发展概述

目录 一、数据中心发展概述 (3) 二、为什么需要分布式数据中心 (3) 三、集中和分布式架构两种数据中心的区别 (6) 四、分布式架构建设的挑战 (11) 五、结束语 (14)

一、数据中心发展概述 什么是数据中心?百度百科给出定义是:数据中心是全球协作的特定设备网络,用来在因特网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。数据中心大部分电子元件都是由低直流电源驱动运行的。 数据中心的产生致使人们的认识从定量、结构的世界进入到不确定和非结构的世界中,它将和交通、网络通讯一样逐渐成为现代社会基础设施的一部分,进而对很多产业都产生了积极影响。不过数据中心的发展不能仅凭经验,还要真正的结合实践,促使数据中心发挥真正的价值作用,促使社会的快速变革。 二、为什么需要分布式数据中心 说到发展,数据中心正随着各个行业的蓬勃发展而不断高速的建设着。云计算、大数据和物联网等新技术的大规模使用,让数据中心成为了医疗、政府、互联网和金融等行业建设的重点。特别是在银行、保险等领域,数据中心由于承载核心业务,不允许任何数据中断、要求能够快速响应业务变化和具备一定的灵活性,已经成为了名副其实的“生产中心”。反观数据中心,传统的集中式架构已经无法满足新时代业务的需求。而基于分布式架构的数据中心是一个和集中式架构相对应的技术体系,包括了分布式业务部署、分布式计算、存储、网络安全等多种分布式技术的集合。在传统数据中心无法保证业务响应能力、连续性和灵活性,发展达到一定瓶颈的时候,分布式架构就自然成为了一种必然的选择。

在早期的数据中心建设中,大多数IT建设者们并不太关注采用何种技术架构,觉得没有那么重要。数据中心的建设重点就是让承载的业务系统稳定运行,为服务器、存储和网络设备提供一个良好的运行环境,让业务系统没那么容易“宕机”即可。所以早期大部分数据中心都是烟囱式的架构设计,每个业务系统都会配置一套独立硬件设备,数据完全是割裂的,导致设备利用率非常低,资源完全无法共享。典型的“标配”方案为两台高端小型机(或X86服务器)做数据库服务器双机,然后再加两台或以上应用服务器,后端连接两台FC交换机(或IPSAN交换机)和一台存储设备。直到现在,仍然可以看到许多招标文件中有类似的配置方案。当然,并不能说明这种配置方案不好或者不对,只能说在没有很好规划和合理利用的情况下,这样的配置会导致数据中心空间、能耗、制冷大规模增加,而且设备数量的随意增加还会严重影响运维和管理的效率。 为了应对信息化的快速发展,提高设备利用率和灵活性,云计算技术被大规模推广和采用。云计算可以提供可用的、便捷的、按需的资源提供,逐渐成为了主流的数据中心架构,目前大多数行业的数据中心都已经具备了云计算的能力。除了大规模数据库等少数业务场景以外,新业务应用基本都是使用云模式进行构建,同时还有大量现有的业务应用正不断向云计算环境进行迁移。将应用系统运行在虚拟化环境中似乎已经成为了一种常态。在云计算环境中,服务器虚拟化是基本的云计算技术之一。虚拟化软件厂商正在逐步将基于物理资源的数据中心向虚拟化资源的数据中心进行转变,有效的控制了数据中心内服务器数量和规模的增长,提高了服务器的利用效率。同时,虚拟化系统所具备的特性极大的提高了数据中心系统的可靠性。特别在主动运维、灾备建设和故障切换等方面对数据中心的业务连续性是一种质的飞跃。在这一阶段,虚拟化技术的大规模应用让传统数据中心在不改变集中式的架构条件下,获得了最大化的资源整合和共享,但是架构仍然没有太大的变化,更多的是一种服务模式的转变。

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