Клиентский JDBC-драйвер#

Клиентский JDBC-драйвер подключается к кластеру с помощью соединения клиентского узла. Для этого необходимо предоставить полный файл XML-конфигурации Spring в составе строки подключения JDBC, а также скопировать указанные ниже JAR-файлы в classpath приложения или SQL-инструмента:

• все JAR-файлы из директории {IGNITE_HOME}\libs;

• все JAR-файлы из директорий {IGNITE_HOME}\ignite-indexing и {IGNITE_HOME}\ignite-spring.

Клиентский драйвер более надежен, но может не поддерживать последние SQL-функции DataGrid. Но поскольку клиентский драйвер использует клиентское подключение к узлу, он может выполнять и распределять запросы, а также агрегировать их результаты непосредственно на стороне приложения.

Формат URL-подключения JDBC:

jdbc:ignite:cfg://[<params>@]<config_url>

где:

• <config_url> — обязательный параметр, URL-адрес конфигурационного файла клиентского узла. Этот узел будет запущен внутри клиентского JDBC-драйвера DataGrid при попытке установить соединение с кластером.

• <params> — необязательный параметр в формате: param1=value1:param2=value2:...:paramN=valueN.

Имя класса драйвера: org.apache.ignite.IgniteJdbcDriver.

// Регистрация JDBC-драйвера.
Class.forName("org.apache.ignite.IgniteJdbcDriver");

// Открытие JDBC-соединения (имя кеша не указано, используется кеш по умолчанию).
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:ignite:cfg://config/ignite-jdbc.xml");

Поддерживаемые параметры#

Режим потоковой передачи (Streaming Mode)#

Добавление данных в кластер возможно в режиме потоковой передачи (bulk mode) с использованием JDBC-драйвера. В этом режиме драйвер внутренне создает IgniteDataStreamer и передает данные в него. Чтобы активировать этот режим, добавьте параметр streaming=true в строку подключения JDBC:

// Регистрация JDBC-драйвера.
Class.forName("org.apache.ignite.IgniteJdbcDriver");

// Открытие соединения в режиме потоковой передачи.
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:ignite:cfg://streaming=true@file:///etc/config/ignite-jdbc.xml");

На данный момент режим потоковой передачи поддерживается только для операций INSERT. Этот режим полезен, когда требуется быстро загрузить данные в кеш. JDBC-драйвер поддерживает несколько параметров соединения, которые влияют на поведение потоковой передачи данных. Они описаны выше в разделе «Поддерживаемые параметры».

Параметры потоковой передачи охватывают почти все настройки стандартного IgniteDataStreamer и позволяют настроить DataStreamer в соответствии с требованиями. Подробнее о настройке потоковой передачи написано в разделе «Data Streaming» документа «Руководство прикладного разработчика».

// Регистрация JDBC-драйвера.
   Class.forName("org.apache.ignite.IgniteJdbcDriver");

   // Открытие соединения в режиме потоковой передачи с принудительной отправкой данных по таймеру.
   Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:ignite:cfg://streaming=true:streamingFlushFrequency=1000@file:///etc/config/ignite-jdbc.xml");

   PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(
     "INSERT INTO Person(_key, name, age) VALUES(CAST(? as BIGINT), ?, ?)");

   // Добавление данных.
   for (int i = 1; i < 100000; i++) {
         // Вставка объекта `Person` с ключом типа `long`.
         stmt.setInt(1, i);
         stmt.setString(2, "John Smith");
         stmt.setInt(3, 25);

         stmt.execute();
   }

   conn.close();

   // После закрытия соединения все данные гарантированно будут записаны в кеш.

Пример использования#

Для работы с данными в кластере необходимо создать объект JDBC Connection:

// Регистрация JDBC-драйвера.
Class.forName("org.apache.ignite.IgniteJdbcDriver");

// Открытие JDBC-соединения (имя кеша не указано, используется кеш по умолчанию).
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:ignite:cfg://file:///etc/config/ignite-jdbc.xml");

После этого можно выполнять стандартные SQL-запросы (SELECT, INSERT, MERGE, UPDATE, DELETE) и использовать DML-операторы для изменения данных.

SELECT#

// Запрос имен всех людей.
ResultSet rs = conn.createStatement().executeQuery("select name from Person");

while (rs.next()) {
    String name = rs.getString(1);
}

// Запрос людей определенного возраста с помощью подготовленного выражения (`PreparedStatement`).
PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("select name, age from Person where age = ?");

stmt.setInt(1, 30);

ResultSet rs = stmt.executeQuery();

while (rs.next()) {
    String name = rs.getString("name");
    int age = rs.getInt("age");
}

Можно использовать DML-операторы для изменения данных.

INSERT#

// Вставка новой записи в таблицу `Person` с ключом типа `long`.
PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO Person(_key, name, age) VALUES(CAST(? as BIGINT), ?, ?)");

stmt.setInt(1, 1);
stmt.setString(2, "John Smith");
stmt.setInt(3, 25);

stmt.execute();

MERGE#

// Объединение (merge) записи в таблицу `Person` с ключом типа `long`.
PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("MERGE INTO Person(_key, name, age) VALUES(CAST(? as BIGINT), ?, ?)");

stmt.setInt(1, 1);
stmt.setString(2, "John Smith");
stmt.setInt(3, 25);

stmt.executeUpdate();

UPDATE#

// Обновление данных в таблице `Person`.
conn.createStatement().
  executeUpdate("UPDATE Person SET age = age + 1 WHERE age = 25");

DELETE#

// Удаление записей из таблицы `Person`.
conn.createStatement().execute("DELETE FROM Person WHERE age = 25");