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数据库
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Canal 原理、使用
这是一篇介绍Canal的文章。Canal是一个基于数据库增量日志解析的中间件，主要用于MySQL的binlog解析，实现增量数据同步。它通过binlog同步获取数据变更，并将数据发送到存储目的地，如MySQL、Kafka、ElasticSearch等。其应用场景包括缓存更新、抓取业务数据生成拉链表和实时统计等。Canal的工作原理是通过模拟从库与主库同步数据。文章还介绍了如何将Canal与Spring Boot集成，通过配置Canal和RocketMQ的依赖和配置文件，创建监听器处理数据库变更事件，并将这些事件发送到RocketMQ。通过设置Canal客户端连接Canal服务器，消费数据变更并通过RocketMQ进行处理，最终实现数据同步和消费。
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MyCat 原理、使用
这是一篇关于MyCat数据库中间件的文章。MyCat是一个开源的数据库中间件，提供了分库分表和读写分离功能，能够将数据库请求分发到多个数据库实例，从而实现数据的水平切分和负载均衡。文章介绍了MyCat的工作原理，包括客户端连接、SQL解析与路由、分库分表、读写分离和数据聚合等。接着，讨论了MyCat的优势（如分库分表、读写分离、高可用性）和劣势（如学习成本、单点故障、一致性问题）。最后，提供了MyCat的实战配置示例和如何在Spring Boot中集成MyCat的步骤，涉及MyCat的安装、配置以及Spring Boot的连接设置。
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ShardingSphere 原理、使用
这是一篇关于ShardingSphere的文章，介绍了ShardingSphere作为一个分布式数据库中间件框架的概念及其工作原理。ShardingSphere通过将数据分片到多个数据库实例，实现透明的数据访问和管理，支持多种分片策略、路由算法以及读写分离、分布式事务等功能。文章详细阐述了ShardingSphere的使用方法，包括配置数据源、分片策略、路由决策和执行SQL等操作。接着，介绍了如何在Spring Boot项目中集成ShardingSphere，包括依赖引入、配置分片规则和实现分片算法的步骤。最后，展示了如何在业务逻辑中使用ShardingSphere进行数据操作和启动应用程序。
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Druild 原理、使用
这是一篇介绍Druid的文章，Druid是一个开源的分布式数据存储和分析系统，主要用于处理大规模实时数据。它采用列存储和分布式计算，支持高性能、低延迟的查询，适用于数据探索、实时分析和可视化。Druid使用维度和指标进行数据建模，具有实时处理、高扩展性和灵活查询等特点。文章还介绍了如何将Druid集成到Spring Boot应用中，包括配置Druid连接池、数据库连接、监控功能等，通过添加相关依赖和配置类来实现。