#jdbc — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #jdbc, aggregated by home.social.
-
UCanAccess: The Modern Pure-Java Bridge to Microsoft Access
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 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 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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
JDBC для профи: пулы, batch, транзакции и скрытые риски
JDBC — технология, которую каждый Java-разработчик учил на курсах, но мало кто применяет правильно. В этой статье расскажу о лучших практиках работы с базами данных из Java-приложений, которые обеспечивают максимальную производительность в продакшене.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/994148/
#java #JDBC #Базы_данных #Оптимизация_производительности #Connection_Pool #Batch_processing #Транзакции
-
I've just released firebird-testcontainers-java 2.0.0, a library to easily start/stop and access a Firebird Docker container in a Java unit or integration test.
For more information, see https://github.com/FirebirdSQL/firebird-testcontainers-java
-
#JDBC has so much depth.
Working with four different drivers at the moment, and you would assume just a bit of similarity in implementation.
Nope.
Probably only in those from CData or insight-software I guess.
-
I have just released Jaybird 6.0.4 and Jaybird 5.0.11. Jaybird is the JDBC driver for the Firebird DBMS.
See also https://lawinegevaar.nl/firebird/jaybird_6.0.4_and_Jaybird_5.0.11_released.html
-
Spring MCP, лучший HTTP-клиент и поддержка MyBatis
Amplicode 2025.3 — релиз про новые фичи для Spring Data JDBC, улучшения для HTTP-клиента Connekt (между прочим, убийца Postman), поддержку MyBatis и новые возможности по работе с инфраструктурой вокруг Kubernetes и Terraform. Ниже — ключевые изменения по блокам.
https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/980066/
#spring #amplicode #mcp #agent #llm #terraform #kubernetes #jdbc
-
Почему Я выбираю Spring Data JDBC
Реляционные базы данных по-прежнему остаются главным хранилищем наших данных. А значит, вопрос выбора инструмента отображения данных из БД на уровне приложения - всё так же актуален. Долгое время я выбирал: Spring Data JPA. Уверен, что большинства из вас — тоже. Но времена меняются, и в 2025 для своих новых проектов я использую — Spring Data JDBC. Почему? Если вам стало любопытно — добро пожаловать под кат.
https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/973124/
#jpa #springdata #jdbc #hibernate #java #spring #orm #springboot
-
[Перевод] ORM это Вьетнамcкая Война Компьютерных Наук
Данная публикация является переводом статьи Jeff-a Atwood-а почти 20-ти летней давности. Jeff Atwood, один из фаундеров StackOverFlow, написал эту статью как некоторое резюме того, как человечество боролось с проблемой O/R Impedance Mismatch. Я частично принимаю участие в написании разных ORM решений, например, Spring Data JDBC / R2DBC , и скоро
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/972316/
#java #orm #springdata #hibernate #jdbc #jooq #database #rdbms
-
[Перевод] ORM это Вьетнамcкая Война Компьютерных Наук
Данная публикация является переводом статьи Jeff-a Atwood-а почти 20-ти летней давности. Jeff Atwood, один из фаундеров StackOverFlow, написал эту статью как некоторое резюме того, как человечество боролось с проблемой O/R Impedance Mismatch. Я частично принимаю участие в написании разных ORM решений, например, Spring Data JDBC / R2DBC , и скоро
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/972316/
#java #orm #springdata #hibernate #jdbc #jooq #database #rdbms
-
[Перевод] ORM это Вьетнамcкая Война Компьютерных Наук
Данная публикация является переводом статьи Jeff-a Atwood-а почти 20-ти летней давности. Jeff Atwood, один из фаундеров StackOverFlow, написал эту статью как некоторое резюме того, как человечество боролось с проблемой O/R Impedance Mismatch. Я частично принимаю участие в написании разных ORM решений, например, Spring Data JDBC / R2DBC , и скоро
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/972316/
#java #orm #springdata #hibernate #jdbc #jooq #database #rdbms
-
[Перевод] ORM это Вьетнамcкая Война Компьютерных Наук
Данная публикация является переводом статьи Jeff-a Atwood-а почти 20-ти летней давности. Jeff Atwood, один из фаундеров StackOverFlow, написал эту статью как некоторое резюме того, как человечество боролось с проблемой O/R Impedance Mismatch. Я частично принимаю участие в написании разных ORM решений, например, Spring Data JDBC / R2DBC , и скоро
https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/972316/
#java #orm #springdata #hibernate #jdbc #jooq #database #rdbms
-
Understanding and Setting #PostgreSQL #JDBC Fetch Size https://shaneborden.com/2025/10/14/understanding-and-setting-postgresql-jdbc-fetch-size/
-
KRepo: Spring Data для Ktor — без Spring и без боли
KRepo: Никаких имплементаций или инъекций. Под капотом — динамический прокси, кэширование метаданных и независимость от фреймворков: плагины под Exposed, JDBC или MongoDB реализуются отдельно.
-
KRepo: Spring Data для Ktor — без Spring и без боли
KRepo: Никаких имплементаций или инъекций. Под капотом — динамический прокси, кэширование метаданных и независимость от фреймворков: плагины под Exposed, JDBC или MongoDB реализуются отдельно.
-
KRepo: Spring Data для Ktor — без Spring и без боли
KRepo: Никаких имплементаций или инъекций. Под капотом — динамический прокси, кэширование метаданных и независимость от фреймворков: плагины под Exposed, JDBC или MongoDB реализуются отдельно.
-
KRepo: Spring Data для Ktor — без Spring и без боли
KRepo: Никаких имплементаций или инъекций. Под капотом — динамический прокси, кэширование метаданных и независимость от фреймворков: плагины под Exposed, JDBC или MongoDB реализуются отдельно.
-
Как оптимизация перформанса Debezium JDBC Sink Connector помогла улучшить Open-source версию решения
Debezium — популярный фреймворк для Change Data Capture (CDC), позволяющий отслеживать изменения в источниках данных (таких как базы данных) и передавать их в потоковые платформы вроде Apache Kafka. Одним из компонентов Debezium является JDBC Sink Connector, предназначенный для записи данных из Kafka в реляционные базы данных посредством интерфейса Java Database Connectivity (JDBC). Debezium JDBC Sink Connector может решать множество задач: от репликации данных между БД и синхронизации обновлений между микросервисами до создания резервных копий данных для целей тестирования или разработки. Мы в VK Tech используем Debezium JDBC sink connector, чтобы строить перформанс-интеграции. Но в нагрузочных тестах столкнулись с проблемой производительности, которая не решалась никакими обходными путями. Поэтому нам пришлось детально погрузиться в нюансы обработки событий в Debezium JDBC connector. Привет, Хабр. Меня зовут Артём Дубинин. Я старший разработчик Backend в команде Tarantool CDC — решения для репликации данных в реальном времени между системами управления базами данных (СУБД). В этой статье я изложу свою интерпретацию создания Debezium, расскажу о том, как работает Debezium JDBC connector, а также о нашем варианте оптимизации перформанса, который попал в Open-source версию.
https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/967558/
#Tarantool #архитектура #отказоустойчивость #debezium #Kafka #JDBC_Sink_Connector #jdbc #vk_tech #tarantool_cdc #перформанс
-
Как оптимизация перформанса Debezium JDBC Sink Connector помогла улучшить Open-source версию решения
Debezium — популярный фреймворк для Change Data Capture (CDC), позволяющий отслеживать изменения в источниках данных (таких как базы данных) и передавать их в потоковые платформы вроде Apache Kafka. Одним из компонентов Debezium является JDBC Sink Connector, предназначенный для записи данных из Kafka в реляционные базы данных посредством интерфейса Java Database Connectivity (JDBC). Debezium JDBC Sink Connector может решать множество задач: от репликации данных между БД и синхронизации обновлений между микросервисами до создания резервных копий данных для целей тестирования или разработки. Мы в VK Tech используем Debezium JDBC sink connector, чтобы строить перформанс-интеграции. Но в нагрузочных тестах столкнулись с проблемой производительности, которая не решалась никакими обходными путями. Поэтому нам пришлось детально погрузиться в нюансы обработки событий в Debezium JDBC connector. Привет, Хабр. Меня зовут Артём Дубинин. Я старший разработчик Backend в команде Tarantool CDC — решения для репликации данных в реальном времени между системами управления базами данных (СУБД). В этой статье я изложу свою интерпретацию создания Debezium, расскажу о том, как работает Debezium JDBC connector, а также о нашем варианте оптимизации перформанса, который попал в Open-source версию.
https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/967558/
#Tarantool #архитектура #отказоустойчивость #debezium #Kafka #JDBC_Sink_Connector #jdbc #vk_tech #tarantool_cdc #перформанс
-
Как оптимизация перформанса Debezium JDBC Sink Connector помогла улучшить Open-source версию решения
Debezium — популярный фреймворк для Change Data Capture (CDC), позволяющий отслеживать изменения в источниках данных (таких как базы данных) и передавать их в потоковые платформы вроде Apache Kafka. Одним из компонентов Debezium является JDBC Sink Connector, предназначенный для записи данных из Kafka в реляционные базы данных посредством интерфейса Java Database Connectivity (JDBC). Debezium JDBC Sink Connector может решать множество задач: от репликации данных между БД и синхронизации обновлений между микросервисами до создания резервных копий данных для целей тестирования или разработки. Мы в VK Tech используем Debezium JDBC sink connector, чтобы строить перформанс-интеграции. Но в нагрузочных тестах столкнулись с проблемой производительности, которая не решалась никакими обходными путями. Поэтому нам пришлось детально погрузиться в нюансы обработки событий в Debezium JDBC connector. Привет, Хабр. Меня зовут Артём Дубинин. Я старший разработчик Backend в команде Tarantool CDC — решения для репликации данных в реальном времени между системами управления базами данных (СУБД). В этой статье я изложу свою интерпретацию создания Debezium, расскажу о том, как работает Debezium JDBC connector, а также о нашем варианте оптимизации перформанса, который попал в Open-source версию.
https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/967558/
#Tarantool #архитектура #отказоустойчивость #debezium #Kafka #JDBC_Sink_Connector #jdbc #vk_tech #tarantool_cdc #перформанс
-
Как оптимизация перформанса Debezium JDBC Sink Connector помогла улучшить Open-source версию решения
Debezium — популярный фреймворк для Change Data Capture (CDC), позволяющий отслеживать изменения в источниках данных (таких как базы данных) и передавать их в потоковые платформы вроде Apache Kafka. Одним из компонентов Debezium является JDBC Sink Connector, предназначенный для записи данных из Kafka в реляционные базы данных посредством интерфейса Java Database Connectivity (JDBC). Debezium JDBC Sink Connector может решать множество задач: от репликации данных между БД и синхронизации обновлений между микросервисами до создания резервных копий данных для целей тестирования или разработки. Мы в VK Tech используем Debezium JDBC sink connector, чтобы строить перформанс-интеграции. Но в нагрузочных тестах столкнулись с проблемой производительности, которая не решалась никакими обходными путями. Поэтому нам пришлось детально погрузиться в нюансы обработки событий в Debezium JDBC connector. Привет, Хабр. Меня зовут Артём Дубинин. Я старший разработчик Backend в команде Tarantool CDC — решения для репликации данных в реальном времени между системами управления базами данных (СУБД). В этой статье я изложу свою интерпретацию создания Debezium, расскажу о том, как работает Debezium JDBC connector, а также о нашем варианте оптимизации перформанса, который попал в Open-source версию.
https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/967558/
#Tarantool #архитектура #отказоустойчивость #debezium #Kafka #JDBC_Sink_Connector #jdbc #vk_tech #tarantool_cdc #перформанс
-
Super happy about the last two releases of the #Neo4j #JDBC driver
https://github.com/neo4j/neo4j-jdbc/releases/tag/6.9.0
https://github.com/neo4j/neo4j-jdbc/releases/tag/6.9.1
Create relationships (start and end-node and the relationship), via one simple #SQL insert statement.
Great help from @meistermeier and another colleague finding all the edges when this thing is deployed to AWS Glue.
Good fun.
-
Did you know #Postgres #JDBC driver by default switches to server side prepared statements after the same query has been executed 5 times?
Did you know that, for server side prepared statements, a generic (rather than parameter value specific) execution plan might get cached and reused from that point forward?
Did you know that, besides potentially slowing down the query, this might have other effects, such as trying to acquire different locks?
This can lead to interesting WTF-worthy bugs!!!
-
Still wondering when to use #JDBC #JPA, or just plain #SQL? @FranckPachot gives devs a map: when to abstract, when to go low-level, & when to leave SQL behind. No more guesswork. Just better architecture.
Read #JAVAPRO: https://javapro.io/2025/06/19/java-and-databases-from-sql-to-jpa-and-nosql/
@Hibernate #SpringData #ORM #NoSQL
-
Hey folks, is there an equivalent to the AWS JDBC Driver (github.com/aws/aws-adva...) for #golang? Specifically looking for support for fast(er) failover on Amazon Aurora #PostgreSQL. #aws #aws_rds #Aurora #AmazonWebServices #jdbc #failover
GitHub - aws/aws-advanced-jdbc... -
Hey folks, is there an equivalent to the AWS JDBC Driver (https://github.com/aws/aws-advanced-jdbc-wrapper) for #golang?
Specifically looking for support for fast(er) failover on Amazon Aurora #PostgreSQL. -
Как мы в Java-проекте UDT для PostgreSQL поддерживали
PostgreSQL позволяет создавать хранимые функции и процедуры. И если при их вызове с простыми данными проблем не возникает, то сложные иерархические структуры могут вызвать трудности. В статье мы разберёмся, как передавать и получать вложенные объекты в процедурах и функциях PostgreSQL с помощью JDBC.
-
Как мы в Java-проекте UDT для PostgreSQL поддерживали
PostgreSQL позволяет создавать хранимые функции и процедуры. И если при их вызове с простыми данными проблем не возникает, то сложные иерархические структуры могут вызвать трудности. В статье мы разберёмся, как передавать и получать вложенные объекты в процедурах и функциях PostgreSQL с помощью JDBC.
-
Как мы в Java-проекте UDT для PostgreSQL поддерживали
PostgreSQL позволяет создавать хранимые функции и процедуры. И если при их вызове с простыми данными проблем не возникает, то сложные иерархические структуры могут вызвать трудности. В статье мы разберёмся, как передавать и получать вложенные объекты в процедурах и функциях PostgreSQL с помощью JDBC.
-
Как мы в Java-проекте UDT для PostgreSQL поддерживали
PostgreSQL позволяет создавать хранимые функции и процедуры. И если при их вызове с простыми данными проблем не возникает, то сложные иерархические структуры могут вызвать трудности. В статье мы разберёмся, как передавать и получать вложенные объекты в процедурах и функциях PostgreSQL с помощью JDBC.
-
#SpringModulith 2.0 M1 released! Upgrades to Boot 4 and Framework 7. Primary feature: revamped event publication registry and the #JDBC implementation making use of it (also suitable for #JPA projects). 🍃📦
https://spring.io/blog/2025/07/26/spring-modulith-2-0-M1-released
-
Peak jdbc performance
-
Tired of fighting #ORM magic, broken #SQL mappings & runtime surprises? @FranckPachot lays out why these issues exist and how to regain control.
From #JDBC to #SpringData to #NoSQL—here’s what actually works in 2025.👉 Know your tools: https://javapro.io/2025/06/19/java-and-databases-from-sql-to-jpa-and-nosql/
@springcentral
