1.配置多个数据源 dataSource1" class="org.logicalcobwebs.proxool.ProxoolDataSource" > dataSource1" /> dataSource2" class="org.logicalcobwebs.proxool.

需求：一个项目中需要链接多个数据源，(操作多个数据库数据表) 项目实战：项目是采用spring + ibatis，采用jetty容器实现。 针对jdbc和jndi实现：  jdbc我是单元测试需要使用，所以也需要配置。  jndi是web容器中...

Spring动态配置多数据源，即在大型应用中对数据进行切分，并且采用多个数据库实例进行管理，这样可以有效提高系统的水平伸缩性。而这样的方案就会不同于常见的单一数据实例的方案，这就要程序在运行时根据当时的请求...

废话少说吧，直接进入主题，首先新建一个maven项目，pom.xml引入基本的jar包这个是boot基本版本包，因为我用的打包方式是war所以去除掉了boot内置的tomcat，但是为了方便测试又引入了内置tomcat，只要添加&...

说明：最近因为项目需要，经过多方努力和救助，终于实现了spring+ibatis的动态数据源切换配置，在此贴出，以供大家参考，同时希望大家多提意见……下面是详细代码： 1. spring的applicationContext.xml配置文件：a...

项目中经常会有集成其他数据库的情况，我们项目是使用spring Boot+Druid+Mybatis Plus开发，本文简述在项目通过AOP的方式动态的切换数据库 版本号 框架 版本号 maven依赖 druid 1.1.10 <groupId>...

最后使用到Spring+Ibatis多数据源，但使用过程中发生了用户访问错乱的现象，具体表现为：使用数据源B的用户去访问数据源A的表，导致拒绝访问。 这个问题，经过多次尝试及网上搜索，发现问题所在：当一个事务发现...

项目中需要用到两个数据库 采取配置 案例源码下载地址： ... 项目结构 ...首先在application.properties中配置两个数据源 数据源1 import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory; import or...

spring中xml文件中的配置：  class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">  oracle.jdbc.driver.OracleDriver  jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:ORACLE  htctposp  htctposp  1  5 ...

springmvc+ibatis 引入多数据源配置文件代码块如下<!-- oracle 信用卡数据源 --> destroy-method="close"> <property name="driverClassNa

Ssi整合首先需要导入相关的jar包 &lt;classpath&gt;  &lt;classpathentry kind="src" path="src"/&gt;  &lt;classpathentry kind="con"... 

spring + ibatis 多数据源事务（分布式事务）管理配置方法(转) 1、我先要给大家讲一个概念：spring 的多数据源事务，这是民间的说法。官方的说法是：spring 的分布式事务。明白了这个概念，问题就好解决了。 2、...

在仅使用ibatis时，多数据源简直就是梦魇，每多一个数据源就需要多一份sql-map-config配置文件。   采用spring的AbstractRoutingDataSource就可以简单的解决这个问题。   ...

最近接手了一个Spring Cloud + Mybatis架构的项目，本身用的是sqlserver的数据库，因为业务需要，需要连接另一个项目的mysql数据库，于是就想到了多数据源配置，费了些时间，终于弄好了，现把流程和注意事项mark一下...

上一篇博客讲述了Struts2+Spring的集成合并，主要是利用了一个中间jar包，这篇博客在加上Ibatis持久层框架，三个框架进行合并。其中Struts2和Spring部分和前边的一样，主要是讲解Spring和Ibatis之间的合并，这里也...

1、多数据源相关类 1.1 数据源路由器 ...AbstractRoutingDataSource 是spring提供的一个多数据源抽象类。 package cn.hadron.dao.datasource; import org.springframework.jdbc.datasource.lookup....

spring cloud mybatis动态配置多数据源 /** * 使用本地线程保存数据源对应的key值,在动态获取数据源时将在此获取key值 */ public class DatabaseContextHolder { private static final ThreadLocal<String>...

转自：... 1.需求说明 实现用户通过数据库验证登录需求，采用Myeclipse+Tomcat 6.0+Mysql 5.0+JDK 1.6 ...开发所用是Mysql数据库,只建立单张用户表T_USER,表结构如下： ...数据类型 字段描述

俩个数据库db1,db2， db1数据库的mapper.xml和db2数据库的mapper.xml分别放到不同的目录下, 通过给不同的目录配置不同的数据源，并分别监控各自的事务。 二. sql脚本 db1数据库的user表： CREATE TABLE `user`...

springboot+druid双数据源动态配置 进行动态切换，需要在类里面配置，顺便解决mybatis-plus自带代码无法使用问题，直接上代码： 一.yml配置： 数据源可以都是oracle的也可以一个是oracle一个是mysql的。 spring...

ibatis项目中用到了一些基本配置，需要和spring集成，看了看这些配置大部分同hibernate中是一样的，也比较好理解，只是需要他们的配置中每个类的含义，还有其中的一些细节还是需要我们了解的，知识不在多，而在不断...

Spring原生支持多数据源动态切换，继承AbstractRoutingDataSource类重写determineCurrentLookupKey方法即可，为了方别切换可通过切面拦截自定义注解实现，代码如下： 1、SpringBoot使用Druid配置多数据源 spring: #...

最近项目中需要整合各系统，需要在一个项目中访问mysql，两个oracle的数据源，记录一下。 1.pom文件配置 <!-- mybatis依赖包 --> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</...

spring+springMVC+ibatis集成

使用的spring boot 2.1.9 RELEASE ;druid的版本是 1.1.20 ；mybatis的版本是 2.1.0 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> ...

之前写过一篇博客《Spring+Mybatis+Mysql搭建分布式数据库访问框架》描述如何通过Spring+Mybatis配置动态数据源访问多个数据库。但是之前的方案有一些限制(原博客中也描述了)：只适用于数据库数量不多且固定的情况。...

我们新做的系统可能是很多个数据源，所以我闲来无事研究一下Mybatis多数据源的配置，然后连接池只要你不配置默认就是HikariCP，被称为最快速的连接池。所以我们使用HikariCP数据库连接池，需要用到aop动态切换，话不...

文章目录一、综述1.1 项目说明1.2 项目结构二、配置多数据源并支持分布式事务2.1 导入基本依赖2.2 在yml中配置多数据源信息2.3 进行多数据源的配置1. 在启动类关闭springboot对数据源的自动化配置，由我们手动进行多...

最近手头自己基于springboot2.0+mybatis搭建的开发框架遇到一个需求,需要在项目中引入多数据源,于是网上搜索了一把,搜到最多的方案是(注入多个DataSource,然后注入多个SqlSessionFactory,SqlSessionTemplate,并且在...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。