​ 博客又断了一段时间，本篇将记录一下基于ignite对jdbc支持的特性在实际使用过程中的使用。

使用ddl和dml脚本初始化ignite

由于spring-boot中支持通过spring.datasource.schema属性指定初始化DDL脚本，spring.datasource.data指定初始化DML脚本。而ignite支持jdbc协议，测试了一下，发现一样可以通过该配置初始化ignite。

spring.datasource.url=jdbc:ignite:thin://127.0.0.1/
spring.datasource.driver-class-name=org.apache.ignite.IgniteJdbcThinDriver
spring.datasource.schema=classpath:db/schema.sql
spring.datasource.data=classpath:db/data.sql

说明ignite数据源同样可以作为一个DataSource实例。

DDL的规范

创建表

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] tableName (tableColumn [, tableColumn]...
[, PRIMARY KEY (columnName [,columnName]...)])
[WITH "paramName=paramValue [,paramName=paramValue]..."]

WITH语法中支持的选项以及含义如下(可参见xml配置中CacheConfiguration的相关配置)：

创建索引

CREATE [SPATIAL] INDEX [[IF NOT EXISTS] indexName] ON tableName
    (columnName [ASC|DESC] [,...]) [(index_option [...])]

示例：

schema.sql

--student学生信息表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS PUBLIC.STUDENT (
 STUDID INTEGER,
 NAME VARCHAR,
 EMAIL VARCHAR,
 dob Date,
 PRIMARY KEY (STUDID))
WITH "template=replicated,atomicity=ATOMIC,cache_name=student,key_type=java.lang.Long";

CREATE INDEX IF NOT EXISTS STUDENT_NE_INDEX ON PUBLIC.STUDENT (NAME, EMAIL);

-- grade成绩表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS PUBLIC.GRADE (
 STUDID INTEGER,
 grade DOUBLE,
 PRIMARY KEY (STUDID))
WITH "template=replicated,atomicity=ATOMIC,cache_name=grade,key_type=java.lang.Long";

DML规范

ignite中dml与标准sql中的基本一致，唯一区别在于ignite中底层是KV结构，所以insert语句可以处理key对应的值。示例如下：

INSERT INTO student (_key, studid, name, email, dob) VALUES (1, '1', 'student_1', 'student_1gmail.com', '2017-09-28');

完整dml初始化脚本：

-- student
INSERT INTO student (_key, studid, name, email, dob) VALUES (1, '1', 'student_1', 'student_1gmail.com', '2017-09-28');
INSERT INTO student (_key, studid, name, email, dob) VALUES (2, '2', 'student_2', 'student_2gmail.com', '2017-09-28');
...

--grade
INSERT INTO grade (_key, studid, grade) VALUES (1, '1',   3);
INSERT INTO grade (_key, studid, grade) VALUES (2, '2',   64);
...

初始化完成后可通过监控程序看到如下监控情况 :

可以发现缓存和数据均已初始化成功。

使用Mybatis查询ignite缓存

由于ignite可以作为DataSource的实例，所以猜想应该也可以通过Mybatis去查询ignite，这样可以替代原来需要SqlFieldsQuery查询并对结果进行逐行解析的方式。经验证后发现ignite能完美支持myabtis，所以在查询ignite的方式上有了一个更便捷的方式。

与普通使用mybatis的方式一样，定义IgniteMapper.xml和IgniteMapper.java

IgniteMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="org.cord.ignite.data.mapper.IgniteMapper">

    <resultMap type="org.cord.ignite.data.domain.Student" id="StudentResult">
        <result property="studId" column="studid"/>
        <result property="name" column="name"/>
        <result property="email" column="email"/>
        <result property="dob" column="dob"/>
    </resultMap>

    <select id="findStudentsById" parameterType="java.lang.String" resultMap="StudentResult">
        SELECT * FROM student WHERE studid = #{studentId}
    </select>

    <select id="findGradeByName" parameterType="java.lang.String" resultType="java.lang.Double">
        SELECT g.grade FROM student s,grade g WHERE s.STUDID=g.STUDID and s.name= #{name}
    </select>

</mapper>

IgniteMapper.java

public interface IgniteMapper {

    /**
     * 根据studentId查询学生信息
     * @param studentId
     * @return Student
     */
    Student findStudentsById(String studentId);

    /**
     * 根据学生姓名查询学生分数
     * @param name
     * @return 学生分数
     */
    Double findGradeByName(String name);
}

查询：

    ...
    @Autowired
    private IgniteMapper igniteMapper;
    ...
    Student student = igniteMapper.findStudentsById(studentId);
    ...
    double grade = igniteMapper.findGradeByName(name);

注：由于ignite中可以自定义sql函数，测试过，在mybatis中ignite的自定义sql函数同样支持。

性能

由于ignite中jdbc的方式属于轻客户端，所以性能要比api的方式差，而在通过mybatis查询的方式其性能表现通过测试得出的结果如下：

在相同的sql相同数据的情况下，100并发查询：

mybatis查询

/findStudentsById 耗时 [13]ms.
/findStudentsById 耗时 [9]ms.
/findStudentsById 耗时 [3]ms.
/findStudentsById 耗时 [10]ms.
/findStudentsById 耗时 [11]ms.
/findStudentsById 耗时 [11]ms.
/findStudentsById 耗时 [13]ms.
/findStudentsById 耗时 [8]ms.
/findStudentsById 耗时 [8]ms.
/findStudentsById 耗时 [14]ms.
/findStudentsById 耗时 [17]ms.
/findStudentsById 耗时 [11]ms.
/findStudentsById 耗时 [8]ms.
/findStudentsById 耗时 [13]ms.
/findStudentsById 耗时 [11]ms.
/findStudentsById 耗时 [10]ms.
/findStudentsById 耗时 [9]ms.
/findStudentsById 耗时 [10]ms.
/findStudentsById 耗时 [12]ms.
/findStudentsById 耗时 [9]ms.
/findStudentsById 耗时 [3]ms.
/findStudentsById 耗时 [3]ms.
...
/findStudentsById 耗时 [1]ms.
/findStudentsById 耗时 [2]ms.
/findStudentsById 耗时 [2]ms.
/findStudentsById 耗时 [2]ms.
/findStudentsById 耗时 [2]ms.
/findStudentsById 耗时 [2]ms.
/findStudentsById 耗时 [2]ms.
/findStudentsById 耗时 [2]ms.
/findStudentsById 耗时 [1]ms.
/findStudentsById 耗时 [1]ms.
/findStudentsById 耗时 [1]ms.
/findStudentsById 耗时 [0]ms.

吞吐量为537/sec, 性能有波动情况，稳定后在2ms左右。

api查询

/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [1]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [1]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.
/cpFindStudentsById 耗时 [0]ms.

吞吐量为1256/sec，性能比较稳定，稳定后在1ms以内。

完整代码请参考：https://github.com/cording/ignite-example

结论

​ 对于不是要求极限性能的场景，mybatis查询方式完全能满足，这使得对于很多现有基于myabtis的项目代码，能相对平滑的使用ignite作为加速层，而又不用做过多改动。

​ 还有，写博客确实有点费时间………………..