1.几十行的源码Java代码实现主流数据库JDBC驱动连接性测试
2.PostgreSQL JDBC 驱动（pgjdbc）支持读写分离和负载均衡

几十行的Java代码实现主流数据库JDBC驱动连接性测试

       引言

       目前许多企业级应用采用Java语言构建其业务逻辑和复杂架构。JDBC作为Java语言中访问数据库的源码标准应用程序接口，市面上大多数数据库均兼容了JDBC规范和接口，源码使得应用可以通过JDBC驱动连接到数据库进行相关操作。源码

       本文通过与ChatGPT的源码交流，完成了一个简单的源码安卓办公系统源码通过JDBC实现对数据库连接性测试的Java程序。仅几十行代码即可帮助我们测试各类数据连接性功能。源码文中涉及国内外常见数据库连接性测试及对应JDBC驱动程序的源码验证，包括MySQL生态的源码MySQL、MariaDB、源码Percona、源码TiDB、源码Oceanbase、源码TDSQL、源码GoldenDB，源码PostgreSQL系列的PostgreSQL、openGauss、GBase 8c、MogDB，横盘震荡指标源码以及其他Oracle、DB2、GBase 8a、GBase8s、达梦8数据库等。

       程序实现主要功能

       -h 输出帮助信息；接受参数文件（如mysql.properties）读取JDBC连接的driver、url、username和password，即对应的萝卜app影视源码驱动名称、连接串、用户号和密码；打印出java版本，通过参数文件解析出来的信息连接数据库并输出jdbc驱动信息、数据库版本信息等。

       程序 DatabaseConnectivityTester.java

       编译及运行

       以上仅作为连接Oracle数据库的简单测试。接下来，将包DatabaseConnectivityTester.jar拷贝到所需环境，配置JDBC驱动包即可对目标数据库进行连接测试。接下来分别对各个类数据数据库进行连接性测试。仿APPDJ音乐源码

       MySQL生态：MySQL 8.0、MariaDB、Percona、TiDB、Oceanbase、TDSQL、GoldenDB

       PostgreSQL系列：PostgreSQL 、openGauss、GBase 8c

       其他：Oracle c/c、影视解析首页源码LUW DB2、zOS DB2

       相比于LUW DB2，zOS DB2还需要对应的一些jar包，否则会碰到如下的报错

       GBase 8a、GBase 8s、DM8

       总结

       本文的几十行Java代码兼容了十几种常见数据库的JDBC驱动连接性测试，也足以说明JDBC标准的规范。文中还涉及三种系列多种类型数据库的环境安装、JDBC驱动包的下载和简单的连接性测试。有兴趣的朋友可以在上述代码上进行适当的增加以获取更多信息。

PostgreSQL JDBC 驱动（pgjdbc）支持读写分离和负载均衡

       PostgreSQL JDBC 驱动（pgjdbc）为数据库操作提供了强大的支持，特别是针对读写分离和负载均衡。通过灵活的配置，您可以优化数据库性能和资源分配。

       实现读写分离的关键在于配置两个独立的数据库服务器，一个专注于读操作，另一个负责写操作。这样可以避免读写冲突，提升并发处理能力。例如，您可以设置 host1:port1 为读服务器，host2:port2 为写服务器。

       负载均衡则通过数据库代理服务器实现，确保请求均匀地分散到多个数据库节点。如 Pgpool-II 或 pgBouncer这样的工具，它们可以根据负载自动调整请求路由。通过 loadBalanceHosts 参数和 targetServerType 参数，您可以指定服务器类型，并按需调整请求处理方式。

       下面是一个示例代码，展示了如何使用这些参数进行配置：

       loadBalanceHosts="host1:port1,host2:port2,host3:port3" targetServerType="read-only,read-write"

       database_name="your_database" username="your_username" password="your_password"

       getReadOnlyConnection 方法将请求导向只读主机，而 getReadWriteConnection 则会将写操作转发到读写服务器，从而确保高效处理读请求和稳定的写操作。总的来说，pgjdbc 的这种灵活性为数据库系统的扩展和优化提供了有力支持。