自定义MySQL连接池

import java.sql.Statement; /** * mysql操作的基础类 *

用于存储数据，多用于爬虫

MySQL性能测试之select&update【FunTester框架】

package com.funtest.mysqlt import com.funtester.base.constaint.FixedThread import com.funtester.db.mysql.SqlBase com.funtester.frame.execute.Concurrent import com.funtester.httpclient.FunLibrary /** * MySQL insert语句实践 */ class MysqlSelect extends SqlBase 测试脚本 import com.funtester.base.constaint.FixedThread import com.funtester.db.mysql.SqlBase import com.funtester.frame.execute.Concurrent com.funtester.httpclient.FunLibrary import com.funtester.utils.StringUtil /** * MySQL insert语句实践 */ class MysqlUpdate extends SqlBase

MySQL性能测试之insert&delete【FunTester框架】

脚本用例 /** * MySQL insert语句实践 */ class MysqlInsert extends SqlBase { static final String url = 测试用例 /** * MySQL insert语句实践 */ class MysqlDelete extends SqlBase { static final String url = "

JDBC ResulSet资源释放和Statement并发调用源码分析

我写了个Demo测试了一下，内容如下： def connection = SqlBase.getConnection("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/funtester ", "root", "funtester") def statement = SqlBase.getStatement(connection) def test = {

【转载】数据库链接字符串大集合

SQLBase OLE DB 标准 Provider=SQLBaseOLEDB;Data source=myServerAddress; Location=myDataBase; User Id=myUsername ; Password=myPassword; SQLBase .NET Data Provider 标准SQLBase连接 DataSource=myServerAddress; UserId=myUsername ; Password=myPassword;Poolsize=5;Connection Lifetime=60; "Poolsize" 表示多少SQLBase连接被打开，不论它们是否被立即使用。

JDBC ResulSet资源释放和Statement并发调用源码分析

我写了个Demo测试了一下，内容如下： def connection = SqlBase.getConnection("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/funtester ", "root", "funtester") def statement = SqlBase.getStatement(connection) def test = {

基于spark源码做单元测试

Hive源码系列（六）编译模块之词法、语法解析（上） Hive源码系列（七）编译模块之词法、语法解析（中） Hive源码系列（七）编译模块之词法、语法解析（下） Spark SQL的语法规则文件是：SqlBase.g4

探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr

在presto中有完整的SqlBase.g4文件，定义了presto支持的所有SQL语法，涵盖了DDL语法和DML语法。该文件体系较为庞大，并不适合学习探究某个具体的细节点。 裁剪后的内容如下： grammar SqlBase; tokens { DELIMITER } singleStatement : statement EOF ; statement \SqlBase.g4 这样就生成了基础的框架代码。接下来就是自行处理业务逻辑的工作了。 4.2 遍历语法树封装SQL结构信息 接下来基于SQL语法定义语法树的节点类型，如下图所示。

[Spark SQL] 源码解析之Parser

antlr4的使用需要定义一个语法文件，sparksql的语法文件的路径在sql/catalyst/src/main/antlr4/org/apache/spark/sql/catalyst/parser/SqlBase.g4

扩展 Spark SQL 解析

return newlines to parser (is end-statement signal) WS : [ \t]+ -> skip ; // toss out whitespace SqlBase.g4

探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr

在presto中有完整的SqlBase.g4文件，定义了presto支持的所有SQL语法，涵盖了DDL语法和DML语法。该文件体系较为庞大，并不适合学习探究某个具体的细节点。 裁剪后的内容如下： grammar SqlBase; tokens { DELIMITER } singleStatement : statement EOF ; statement \SqlBase.g4 这样就生成了基础的框架代码。接下来就是自行处理业务逻辑的工作了。 4.2 遍历语法树封装SQL结构信息 接下来基于SQL语法定义语法树的节点类型，如下图所示。

Antlr4 语法解析器(下)

这个sqlBase.g4文件我们也可以直接复制出来，用antlr相关工具就可以生成一个生成一个解析SQL的图 ? 将SELECT A.B FROM A，转换成一棵语法树。

一文了解函数式查询优化器Spark SQL Catalyst

Spark2.x SQL语句的解析采用的是ANTLR4，ANTLR4根据语法文件SqlBase.g4自动解析生成两个Java类：词法解析器SqlBaseLexer和语法解析器SqlBaseParser。

Spark SQL 架构核心深度解析：Catalyst 优化器与 Tungsten 执行引擎

Spark SQL 使用预定义的语法规则文件（SqlBase.g4）来解析 SQL 语句，识别关键字、表达式和操作符，但此时尚未验证表名、列名是否存在或正确。