#jdbc — Public Fediverse posts

I'm happy to announce the release of Jaybird 6.0.6 and Jaybird 5.0.13. See https://lawinegevaar.nl/firebird/jaybird_6.0.6_and_Jaybird_5.0.13_released.html for more information

#firebird #jaybird #JDBC #java

Hoy en un curso de full stack haciendo JDBC ha aparecido una linea Class.forName("org.mariadb....") y el profe dice esto tenéis que ponerlo sino no funciona y me digo uhm y esto por que se pone...

y buscando aparece @danirod y lo explica en makigas :pika_love: (y es cierto funciona igual y java no se me queja con una Exception no recuerdo si era una NullPoinerException u otra pero era una clase hija de Exception)

(Luego hemos empezado Servlets aunque no se si se usan ya ahora parece que es Spring el que se comió el mercado pero parece que usa Servlets por debajo :nkoOwO: )

https://www.makigas.es/series/jdbc-moderno/class-forname

#JDBC #DejadeponerClassForName #java #programacion #basesdedatos

Standards are when…

SELECT [1,2, 3]

Gives you an array.
The JDBC driver of that vendor turns that into an array shaped string.

Reports VARCHAR when I asked it for getColumnType, and trolls me by giving ARRAY when asking for getColumnTypeName.

At what point do these things justify to start drinking again or when do I turn full Lukas Eder?

#Databases #SQL #JDBC #Standards

If you use HikariCP 7.1, you may omit `setConnectionTestQuery()` from your configuration. HikariCP now uses JDBC4's `Connection.isValid()` behind the scenes to validate connections.

https://medium.com/@slow_tech/hikaricp-understanding-the-common-parameters-based-on-source-code-analysis-359de07cf03f#bf3b

#java #jdbc #database #hikaricp #sql

Что внутри JDBC: архитектура, объектная модель и Driver/SPI

Когда в проекте используются Spring Data, Hibernate, jOOQ или Slick, доступ к реляционной БД на JVM чаще всего заканчивается JDBC. Разберём архитектуру JDBC: где заканчивается API и начинается драйвер, как Java находит реализацию, какую роль играют DataSource, Connection и пул соединений, а также какие ресурсы удерживаются на каждом этапе. Материал для тех, кому важно понимать не только вызов executeQuery(), но и поведение системы под нагрузкой.

https://habr.com/ru/articles/1058080/

#JDBC #Java #JVM #базы_данных #JDBC_Driver #DataSource #Connection_Pool #HikariCP #PostgreSQL #архитектура_бэкенда

Ускоряем федеративные запросы в StarRocks

Когда речь заходит про Lakehouse и федеративный доступ , многие вспоминают про Trino и… часто на этом все. Но федеративные запросы поддерживаются в том или ином виде довольно большим количеством СУБД, SQL-движков и систем для виртуализации данных. В этой статье постараемся немного расширить кругозор читателей, которым интересна данная тема: рассмотрим федеративные запросы на примере набирающего популярность и активно развивающегося StarRocks . Из статьи вы узнаете: что такое федеративные запросы, как обстоят дела с реализацией гетерогенного федеративного доступа в этой СУБД и какие изменения команда решения Data Ocean Nova реализовала для оптимизации в StarRocks и Impala с целью улучшения функционала доступа к внешним данным.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/1057930/

#starrocks #федеративные_системы #lakehouse #datalakehouse #dwh #mpp #jdbc #greenplum #trino

Prepared Statement и Java: как не облажаться на собеседовании

На PreparedStatement обычно заканчивается вводный курс по JDBC / PostgreSQL. Все довольно просто, пока не задумываешься: а работает ли оно как надо в моем крутом инновационном приложении? Дальше интереснее: как PostgreSQL выбирает custom или generic plan? кто именно кэширует statements? как с этим дружат ORM и внешние пулы? По закону подлости все выясняется на собеседовании, в контексте “начальных банальных вопросов по БД”. Разберемся в подробностях и закроем эту тему

https://habr.com/ru/articles/1052404/

#postgresql #jdbc #prepared_statements #pgbouncer #spring_boot #orm

Skill of the week: Spring Data JDBC — качество Opus на модели за копейки

Ранее в рубрике Skill of the Week мы уже разбирали Skill для Spring Data JPA . И, что предсказуемо, в комментариях нашлись те, кто увидел в нём лишнее доказательство простого тезиса: «вот видите, JPA не нужна, она слишком сложная». Аргумент понятный — у AI Agent-а с JPA действительно регулярно случаются «пожары»: ошибки в настройке связей между сущностями, странности с конфигурацией базовых типов, путаница с контекстом персистентности и разными состояниями сущности. Что характерно, ровно на этих же местах спотыкаются и живые разработчики — так что претензия скорее к технологии, чем к модели. Раз JPA такая сложная — почему бы не взять что-нибудь попроще? Чистый JDBC многим кажется слишком низкоуровневым, и взгляд естественным образом падает на Spring Data JDBC: те же репозитории и сущности, но без прокси, lazy loading и кэша первого уровня. Технология проще — значит, и никакой Skill тут не нужен, верно? А вот и нет. Умение AI «пользоваться» той или иной технологией зависит не столько от её когнитивной сложности, сколько от того, сколько кода с её использованием модель видела на этапе обучения. Spring Data JDBC объективно проще JPA, но кода с ней в открытом доступе на порядки меньше. Парадокс, но именно для технологий «с малым количеством кода» Skill даёт наибольший эффект: он закрывает ровно тот пробел, который модели нечем заполнить самостоятельно. В сегодняшнем эпизоде еженедельной рубрики Skill of the Week разберёмся, как, используя Spring Data JDBC Skill, научить своего агента важным навыкам при работе со Spring Data JDBC.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1050834/

#spring_data_jdbc #spring #spring_boot #java #kotlin #jdbc #ddd #aiагенты #llm #claudecode

Один ко многим в Java: когда коллекция в родителе оправдана, а когда — нет

Реляционная модель хранит FK на стороне дочерней таблицы. В Java у нас два способа отразить эту связь: коллекция в родительской сущности ( @OneToMany / List) или ссылка в дочерней ( @ManyToOne / long parentId). Выбор между ними влияет на поведение при записи — и именно здесь большинство решений принимаются без достаточного обоснования. Тест, который даёт однозначный ответ Влад Михалча формулирует так: ассоциация @ManyToOne является наиболее естественным способом отображения связи «один ко многим» в базе данных и, как правило, наиболее эффективной альтернативой. Практический критерий: если убрать коллекцию и заменить её отдельным запросом, какое бизнес-правило перестанет работать? Если ответ — «никакое, просто список будет получаться отдельным запросом» — коллекция не нужна как часть модели. Если ответ — «нарушится инвариант» — коллекция оправдана. Типичные случаи:

https://habr.com/ru/articles/1050776/

#java #jpa #hibernate #spring #spring_data #jdbc #onetomany #manytoone #ddd #aggregate

:doom-mad-emoji:

```
@override
public void setObject(int parameterIndex, Object x) {
// TODO :NOT IMPLEMENTED
}
```

From a FANG company that just released version 1.0.0 of their big query #JDBC Driver…

JPA отлично справляется с полными графами. А что насчёт частичных?

JPA не предоставляет first-class модель для частичных вложенных графов как концепта. Для этого нужны JDBC (ручная сборка), jOOQ (MULTISET) или Blaze Persistence (Entity Views). Большинство обсуждений вокруг persistence начинается не с той проблемы. Мы сравниваем фреймворки, SQL-инструменты, ORM… Но реальная проблема проще и фундаментальнее: Реляционный JOIN результат имеет плоскую форму по умолчанию. Приложениям нужны вложенные объектные графы или специализированные формы данных. Реляционная реальность Рассмотрим простую модель: Owner → Pet → Visit В реляционной базе — три таблицы с foreign key связями. После JOIN:

https://habr.com/ru/articles/1044354/

#jpa #Hibernate #Blaze_Persistence #Entity_Views #jOOQ #MULTISET #JDBC #SQL #ORM #EntityGraph

Почему я перестал передавать Spring Pageable в контракты слоя приложения

Контракт use case должен описывать потребность приложения, а не API выбранного persistence фреймворка. Spring Data пагинация хорошо работает в CRUD приложениях. Для многих проектов Pageable в application service — это разумный компромисс. Проблема возникает, когда Pageable становится частью публичного контракта use case.

https://habr.com/ru/articles/1044352/

#Clean_Architecture #Pageable #pagination #Repository_Pattern #CQRS #Read_Model #JDBC #java

UCanAccess is a pure Java library that provides JDBC read- and write-access to various versions of Microsoft Access databases.

With UCanAccess you can access Access :)

API reference documentation of its latest release 5.1.5 is now on APIdia:

https://apidia.net/mvn/io.github.spannm/ucanaccess

Github: https://github.com/spannm/ucanaccess
Home: https://spannm.github.io/ucanaccess/

#java #jdbc #javadoc #apidia

HikariCP в проде: пять настроек, которые часто крутят неправильно

В проде connection pool редко падает громко — чаще он тихо превращает сервис в очередь ожидания: запросы висят, база задыхается, Kubernetes начинает перезапускать поды, а в логах всплывает знакомое Connection is not available . В этой статье разбираем пять настроек HikariCP, которые чаще всего крутят «на глаз»: размер пула, minimumIdle, maxLifetime, keepaliveTime и connectionTimeout. Покажем, почему «поставить побольше» почти всегда плохая идея, как таймауты инфраструктуры ломают соединения и какие метрики стоит вывести в Grafana, чтобы увидеть проблему до инцидента.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1039958/

#HikariCP #JDBC #Spring_Boot #connection_pool #Postgres #пул_соединений #таймауты #production #настройка_сервиса #мониторинг

For #Neo4j #VirtualGraph we made massive use of #JDBC. A technology that is older than many colleagues.

“How old are you again?”–“From your perspective about 346 years.” 😅

Me venting about various #JDBC drivers might gave away some clues 😅

UCanAccess: The Modern Pure-Java Bridge to Microsoft Access

#java #jdbc #microsoftaccess

https://foojay.io/today/ucanaccess-java-ms-access-jdbc-guide/

Оптимизируем JDBC connection pool HikariCP. Прод, ресурсы и типовые ошибки

Продолжаем разбирать HikariCP: как выбирать размер пула, что учитывать в Kubernetes и при нескольких сервисах, почему большой maximumPoolSize не всегда помогает, какие настройки стоит пересмотреть перед продом и какие ошибки чаще всего приводят к проблемам с базой.

https://habr.com/ru/articles/1031770/

#HikariCP #JDBC #connection_pool #PostgreSQL #Spring_Boot #JVM #Java #Scala #Kubernetes #пул_соединений

Оптимизируем JDBC connection pool: гайд по HikariCP 2026

HikariCP давно стал де-факто стандартом JDBC connection pooling в JVM-проектах. Но подключить его мало: важно правильно выбрать размер пула, таймауты, maxLifetime, keepaliveTime, leak detection и метрики. Разбираем, как настроить HikariCP для Java, Kotlin, Scala и Spring Boot, какие ошибки чаще всего встречаются в проде и почему maximumPoolSize нельзя просто копировать из соседнего сервиса.

https://habr.com/ru/articles/1030880/

#HikariCP #JDBC #connection_pool #PostgreSQL #Spring_Boot #Java #Kotlin #Scala #пул_соединений #настройка_базы_данных

БАЗЫ ДАННЫХ db. SQL, REDIS, СУБД

Если серьезно, то сегодня мы поговорим про БАЗЫ данных. Как-то один мой друг разработчик сказал, что программирование можно понимать как

https://habr.com/ru/articles/1023194/

#redis #sql #sqlite #in_memory #java #query #jdbc #jpa

Firebird: Jaybird 6.0.5 and Jaybird 5.0.12 released

#database #firebird #java #jaybird #jdbc

https://firebirdsql.org/en/news/jaybird-6-0-5-and-jaybird-5-0-12-released

Jaybird 6.0.5 and Jaybird 5.0.12 released

https://firebirdsql.org/en/news/jaybird-6-0-5-and-jaybird-5-0-12-released

#Jaybird #Java #JDBC #FirebirdSQL

I have just released Jaybird 6.0.5 and Jaybird 5.0.12. Jaybird is the JDBC driver for the Firebird database system. See https://lawinegevaar.nl/firebird/jaybird_6.0.5_and_Jaybird_5.0.12_released.html for details

#firebird #jdbc #java #jaybird