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在大数据处理的领域中,Apache Doris(原百度 Palo)是一个高效的MPP(大规模并行处理)数据仓库,最初由百度开发,现在已经成为Apache的孵化项目。
(图片取自百度)
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Doris基于Google的Dremel和F1技术构建,设计目标是通过简洁易用的SQL界面,为超大规模实时分析提供解决方案。它使用面向列的存储设计和并行计算来满足数据查询和分析的需求。
Doris独特的特性包括:
实时流式加载:Doris直接由生产系统中摄取数据,以支持近实时查询。
高并发低延迟查询处理:Doris通过并行执行计划和大规模并行处理技术,实现高并发和低延迟的查询。
基于向量化和编码的高效存储扫描:Doris通过向量化和编码进行大规模的列式存储扫描,显著提高查询的效率和系统的吞吐量。
首先,我们需要在项目的pom.xml中添加MySQL的JDBC依赖:
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.17</version>
</dependency>
然后在application.properties
中添加与Doris的连接属性:
spring.datasource.url=jdbc:mysql://dorisEndPoint:9030/testDb
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
mybatis-plus.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
请注意,Doris使用的是MySQL的连接协议,因此可以使用MySQL的JDBC驱动进行连接。
接着是Mybatis-Plus的相关配置与使用,在你的配置类中添加以下配置:
@Autowired
private DataSource dataSource;
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
MybatisSqlSessionFactoryBean sqlSessionFactory = new MybatisSqlSessionFactoryBean();
sqlSessionFactory.setDataSource(dataSource);
sqlSessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:mapper/*Mapper.xml"));
return sqlSessionFactory.getObject();
}
再创建对应的Mapper接口和Mapper.xml文件,就可以开始使用Mybatis-Plus进行增删改查操作了。
public interface UserMapper extends BaseMapper<User>{
}
这样,我们就完成了在Spring Boot中通过MyBatis-Plus操作Doris数据库的设置。
结语:大规模并行处理(MPP)引擎Doris和Spring Boot以及Mybatis-Plus之间的相结合,使得我们在使用简单且强大的Spring Boot编程模型的同时,也能享受到Doris在大数据处理中的强大能力。
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