mysql连接池 mysql连接池配置参数

mysql连接池多大合适

mysql连接池多少合适

系统可采取设置最小连接数和最大连接数等参数来控制连接池中的连接。最小连接数是系统启动时创建的数据库连接数。最小连接数小,则启动快,响应慢。通常设置较大一些。最小连接数可以设置为5个-10个。最大连接数根据硬件配置设置,4核心机器可以设为10个,8核

c#连接mysql数据，设置数据库连接池

可以使用ADO进行连接，也可以选择使用oci进行连接。

使用oci进行连接，可以使用官方的api，更简单的可以使用ocilib，这是一个oracle数据库的封装库，提供了C和C++两套API，地址：

OCILIB (C and C++ Driver for Oracle) - Open source C and C++ library for accessing Oracle databases

ocilib文档里还有更多的示例，包括绑定向量、数据库连接池、12c隐式结果集、使用Oracle对象和数据库通知等,这种连接方式还可以运行在没有客户端的环境。

OCILIB 连接Oracle数据库——安装配置

OCILIB 连接Oracle数据库——插入数据

官方文档：

Some OCILIB C++ sample codes

spring是如何管理数据库连接池的

造一个db.properties如下配置 jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/db?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull jdbc.username=root jdbc.password=root 在spring配置中读取

用 spring管理线程池，mybits的各种映射也用spring读取管理就好

spark可以增加写入MySQL的并行度吗

是的，Spark可以通过多种方式来增加写入MySQL的并行度，以提高写入数据的效率。以下是一些常见的方法：

分区：Spark可以使用DataFrame或RDD的repartition或coalesce方法，将数据划分为多个分区。这样可以使数据写入MySQL时并行化，提高写入速度。

批量写入：使用Spark对MySQL进行批量写入，可以减少写入MySQL的次数，从而提高写入速度。可以使用JDBC批处理方式，即使用addBatch方法实现批量写入，然后使用executeBatch方法提交数据。

并行连接：创建多个MySQL连接，并将数据分别写入多个数据库连接，从而实现并行写入。可以使用连接池来管理数据库连接，以提高效率。

分布式数据库：如果MySQL支持分布式部署，可以使用Spark对多个MySQL实例进行并行写入，从而提高写入速度。

需要注意的是，使用Spark进行MySQL并行写入时，需要根据具体情况进行参数优化，例如设置合理的并行度和批量写入大小等，以达到最佳的写入性能。同时，还需要考虑数据正确性和完整性，特别是在并行写入的情况下，可能会出现数据冲突和重复写入等问题，需要进行处理和优化。