[完结11章]技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统教程下载

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[完结11章]技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统 参考资料下载地址1:https://pan.baidu.com/s/1ANB63p3Alsu6ivFGlKKNLg 提取码: ksn2 参考资料下载地址2:https://share.weiyun.com/Tp6ewDIJ 密码:6crcwd 大家好,今天我将给大家分享关于如何开发一个数据库系统的知识,将从0到1手把手带着一步步去开发这个项目,希望我的分享对大家的学习和工作有所帮助,如果有不足的地方还请大家多多指正。 一、什么是数据库系统 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员构成 二、数据库管理系统的主要功能包括 数据定义功能:DBMS提供数据定义语言(Data Definition Language,DDL),用户通过它可以方便地对数据库中的对象进行定义 数据组织、存储和管理:DBMS要分类组织、存储和管理各种数据,包括数据字典、用户数据、数据的存取路径等。 数据操纵功能:DBMS提-供数据操纵语言(Data Manipulation Language,DML),用户可以使用DML操纵数据,实现对数据库的基本操作,如查询、插入、删除和修改等 数据库的事务管理和运行管理:数据库在建立、运用和维护时由数据管理系统统一管理、统一控制,以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复 数据库建立和维护功能:数据库初始数据的输入、转换功能,数据库的转储、恢复功能,数据库的重组织功能和性能监视、分析功能等。 三、数据库系统结构 1.1模式(概念模式或逻辑模式) 定义:数据库中全体数据的逻辑结构特征的描述,是所有用户的公用数据库结构。 特性: 一个数据库只有一个模式 模式与应用程序无关,只是数据的一个框架 1.2子模式(外模式或用户模式) 定义:数据库用户所见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是用户所用的数据库结构 特性: 子模式是模式的子集 一个数据库有多个子模式,每个用户至少使用一个子模式 同一个用户可以使用不同的子模式,每个子模式可为不同的用户所用 1.3内模式(存储模式) 定义:是数据物理结构和存储方法的描述。它是整个数据库的最低层结构的表示。 特性: 一个数据库只有一个内模式,内模式对用户透明 一个数据库由多种文件组成,如用户数据文件,索引文件及系统文件 内模式设计直接影响数据库的性能 以下是开发流程: 在idea中构建如下几个子模块工程: @PostMapping("/doLogin") @ApiOperation(value = "一键注册登录接口", notes = "一键注册登录接口", httpMethod = "POST") public GraceJSONResult doLogin(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, @RequestBody @Valid RegisterLoginBO registerLoginBO, BindingResult result); 验证的字段上方可以写一些相关的注解,系统识别后会自动检查 RegisterLoginBO.java public class RegisterLoginBO { @NotBlank(message = "手机号不能为空") private String mobile; @NotBlank(message = "短信验证码不能为空") private String smsCode; public String getMobile() { return mobile; } public void setMobile(String mobile) { this.mobile = mobile; } public String getSmsCode() { return smsCode; } public void setSmsCode(String smsCode) { this.smsCode = smsCode; } @Override public String toString() { return "RegisterLoginBO{" + "mobile='" + mobile + '\'' + ", smsCode='" + smsCode + '\'' + '}'; } } 如果校验有问题,那么可以直接获得并且放回给前端即可。 BaseController.java /** * 验证beanBO中的字段错误信息 * @param result * @return */ public Map<String, String> getErrors(BindingResult result) { Map<String, String> map = new HashMap<>(); List<FieldError> errorList = result.getFieldErrors(); for (FieldError error : errorList) { // 发生验证错误所对应的某一个属性 String errorField = error.getField(); // 验证错误的信息 String errorMsg = error.getDefaultMessage(); map.put(errorField, errorMsg); } return map; } 一般来说,admin系统不会有主动注册功能,账号都是分配的,那么默认就会存在一个基本账户,这也是预先通过代码生成用户名和密码的。直接手动生成即可: <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency> 同理,查询操作也是类似JPA的操作,再继承Repository后直接使用其内置api即可: FriendLinkMngControllerApi.java @PostMapping("getFriendLinkList") @ApiOperation(value = "查询友情链接列表", notes = "查询友情链接列表", httpMethod = "POST") public GraceJSONResult getFriendLinkList(); 首先可以在数据库通过写sql脚本实现查询 SELECT c.id as commentId, c.father_id as fatherId, c.article_id as articleId, c.comment_user_id as commentUserId, c.comment_user_nickname as commentUserNickname, c.content as content, c.create_time as createTime, f.comment_user_nickname as quoteUserNickname, f.content as quoteContent FROM comments c LEFT JOIN comments f on c.father_id = f.id WHERE c.article_id = '2006117B57WRZGHH' order by c.create_time desc 目前我们所搭建的eureka是单机单实例的注册中心,如果挂了,那么整个微服务体系完全不可以,这是不应该的,所以为了实现eureka的高可用,我们可以搭建集群。 在进行集群构建之前,大家先参照目前的eureka再去构建一个一模一样的工程,可以取名为 springcloud-eureka-cluster。 为集群中各个eureka节点配置host eureka: instance: hostname: eureka-cluster-${port:7001} # 集群中每个eureka的名字都要唯一 # 自定义eureka集群中另外的两个端口号 other-node-port2: ${p2:7002} other-node-port3: ${p3:7003} client: # register-with-eureka: false # fetch-registry: false service-url: # 集群中的每个eureka单实例,都需要相互注册到其他的节点,在此填入集群中其他eureka的地址进行相互注册 defaultZone: http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port2}:${eureka.other-node-port2}/eureka/,http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port3}:${eureka.other-node-port3}/eureka/ 我们自己测试的时候时间可以设置为10秒内有10次,我认定非法请求,直接限制这个ip访问15秒,15秒后释放。(像有的网站会出现二维码让你扫描通过,或者手机验证码或者人机交互判断你当前是否是人还是机器,因为有可能是爬虫请求) 开发步骤: 首先在yml中设置基本参数: @Override public Object run() throws ZuulException { System.out.println("执行【IP黑名单】Zuul过滤器..."); // 获得上下文对象requestContext RequestContext requestContext = RequestContext.getCurrentContext(); HttpServletRequest request = requestContext.getRequest(); // 获得ip String ip = IPUtil.getRequestIp(request); /** * 需求: * 判断ip在10秒内请求的次数是否超过10次, * 如果超过,则限制访问15秒,15秒过后再放行 */ final String ipRedisKey = "zuul-ip:" + ip; final String ipRedisLimitKey = "zuul-ip-limit:" + ip; // 获得剩余的限制时间 long limitLeftTime = redis.ttl(ipRedisLimitKey); // 如果剩余时间还存在,说明这个ip不能访问,继续等待 if (limitLeftTime > 0) { stopRequest(requestContext); return null; } // 在redis中累加ip的请求访问次数 long requestCounts = redis.increment(ipRedisKey, 1); // 从0开始计算请求次数,初期访问为1,则设置过期时间,也就是连续请求的间隔时间 if (requestCounts == 1) { redis.expire(ipRedisKey, timeInterval); } // 如果还能取得到请求次数,说明用户连续请求的次数落在10秒内 // 一旦请求次数超过了连续访问的次数,则需要限制这个ip了 if (requestCounts > continueCounts) { // 限制ip访问一段时间 redis.set(ipRedisLimitKey, ipRedisLimitKey, limitTimes); stopRequest(requestContext); } return null; } private void stopRequest(RequestContext requestContext){ // 停止继续向下路由,禁止请求通信 requestContext.setSendZuulResponse(false); requestContext.setResponseStatusCode(200); String result = JsonUtils.objectToJson( GraceJSONResult.errorCustom( ResponseStatusEnum.SYSTEM_ERROR_BLACK_IP)); requestContext.setResponseBody(result); requestContext.getResponse().setCharacterEncoding("utf-8"); requestContext.getResponse().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE); } 上面这些都是通过不同key要执行多次才能得到结果,一般来说我们会使用es的aggs功能做聚合统计,会更好。 通过一个脚本来统计男女数量: POST http://192.168.1.203:9200/fans/_doc/_search { "size": 0, "query":{ "match":{ "writerId":"201116760SMSZT2W" } }, "aggs": { "counts": { "terms": { "field": "sex" } } } } 以下就是数据库系统开发的整个流程讲解,感谢大家的阅读

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