多数据源

若依微服务中配置 MySQL + DM 多数据源本文将详细说明如何在若依（RuoYi）微服务架构中集成 MySQL 和达梦（DM）数据库，实现多数据源配置。通过配置多个数据源，可以灵活管理数据库资源，满足不同的数据存储需求。

不懂的浪漫

Redis 多数据源 Spring Boot 实现本文为大家提供一个 redis 配置多数据源的实现方案，在实际项目中遇到，分享给大家。后续如果有时间会写一个升级版本，升级方向在第5点。

springboot整合redis多数据源(附带RedisUtil)单数据源RedisUtil,我这里implements ApplicationContextAware在setApplicationContext注入redisTemplate,工具类可以直接类RedisUtil.StringOps.get()使用

Spark Structured Streaming 分流或双写多表 / 多数据源（Multi Sinks / Writes）在 Spark Structured Streaming 中，我们有时候需要将最后的处理结果分流或双写到多张表或多个数据源（Multi Sinks / Writes），一个典型的例子是：在 CDC 数据入湖场景里，一个 Kafka Topic 上存放着整库或多张表的 CDC 消息，使用 Spark 从 Kafka 中摄取这些消息后，需要根据消息中提供的数据库名和数据表名对 CDC 消息分流，然后写到数据湖上对应的 ODS 表中，这就是一种典型的“数据分流”场景。在 Spark Structured Str

数据仓库原理（一）1、多数据源数据仓库和数据挖掘的数据通常来自多种数据库或计算机应用系统或数据文件、web页面。2、多数据源在集成的问题

基于SpringBoot+Druid实现多数据源：原生注解式本博客姊妹篇

Spring Boot整合Mybatis配置多数据源Spring Boot 专栏：https://blog.csdn.net/dkbnull/category_9278145.html Spring Cloud 专栏：https://blog.csdn.net/dkbnull/category_9287932.html GitHub：https://github.com/dkbnull/SpringBootDemo Gitee：https://gitee.com/dkbnull/SpringBootDemo

SpringBoot 整合多数据源的事务问题先贴代码：核心就是：Spring给我们提供的一个类 AbstractRoutingDataSource，然后我们再写一个切面来切换数据源，肯定要有一个地方存储key还要保证上下文都可用，所以我们使用 ThreadLocal 来存储数据源的key

Spring Boot整合Mybatis配置多数据源在之前的事件管理系统博客中有提到动态的多数据源配置工作中难免需要做几个工具方便自己偷懒，加上之前的挡板，数据源肯定没法单一配置，所以需要多数据源配置。这里介绍两种配置：动态数据源和固定数据源模式。这两种我在目前的工作的工具开发中都有用到。

放羊的牧码

Redis - 多数据源切换最近遇到一个 Redis 多数据源切换问题，不过我这个没有那么动态切换需求，所以就写了一种比较硬编码的方式来做『切换』

装不满的克莱因瓶

Django同时连接多种数据库我的使用场景需要同时连接达梦数据库和MYSQL数据库，有的功能需要查询达梦，有的功能则需要查询MYSQL。

Springboot+mybatis-plus+dynamic-datasource 切换数据源失败问题总结背景 dynamic-datasource 是苞米豆(baomidou) 团队中@小锅盖开源的一款很优秀的多数据源管理组件，特别方便也很强大，在spring boot中简直就是开箱即用。但是也有很多小问题，主要是在多数据源切换失效这块。我们公司也是重依赖dynamic-datasource.也修复了一些问题。特此整理总结一下。首先我们拉出来一些issue 大家看下。

【mybatis-plus进阶】多租户场景中多数据源自定义来源dynamic-datasource实现我们低代码平台是支持多租户的模式，用户在平台上配置了多数据源后，数据源会持久化到低代码的数据库中。多租户场景中多数据源自定义来源是从数据库中通过查询数据源配置信息表，获取到数据库的链接信息和配置信息，然后利用 dynamic-datasource创建多数据源对象注入到容器里。

逛窑子的李靖

SpringBoot动态切换数据源低代码服务需要给多套系统进行功能配置，要求表结构必须生成在对应系统的数据库中，所以表结构的生成需要动态的获取目标系统的数据库信息，切换当前数据源到目标数据库，然后再生成。