Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Не удалось найти таблицу Java Glassfish

Я делаю распределенный проект Java. Я создал новый ресурс JDBC и пул соединений в своем GlassFish (Localhost: 4848). Мой проект Java создан с помощью net bean. В настройках конфигурации (web.xml) на вкладке ссылок -> ссылки на ресурсы. Имя моего ресурса точно указывает на имя ресурса, которое я создал. Я также использую тестовый код, чтобы распечатать все мои таблицы в источнике данных.

Распечатать все таблицы из источника данных

Context initCtx = new InitialContext();
Context envCtx = (Context) initCtx.lookup("java:comp/env");
DataSource ds = (DataSource) envCtx.lookup("jdbc/GiftDB");
con = ds.getConnection();
DatabaseMetaData md = con.getMetaData();
ResultSet rs = md.getTables(null, null, "%", null);
while (rs.next()) {
   System.out.println("DEBUG(RS):" + rs.getString(3));
}

Вот результат, которого я не ожидал

Info:   DEBUG(RS):SYSALIASES
Info:   DEBUG(RS):SYSCHECKS
Info:   DEBUG(RS):SYSCOLPERMS
Info:   DEBUG(RS):SYSCOLUMNS
Info:   DEBUG(RS):SYSCONGLOMERATES
Info:   DEBUG(RS):SYSCONSTRAINTS
Info:   DEBUG(RS):SYSDEPENDS
Info:   DEBUG(RS):SYSFILES 
Info:   DEBUG(RS):SYSFOREIGNKEYS
Info:   DEBUG(RS):SYSKEYS
Info:   DEBUG(RS):SYSPERMS
Info:   DEBUG(RS):SYSROLES
Info:   DEBUG(RS):SYSROUTINEPERMS
Info:   DEBUG(RS):SYSSCHEMAS
Info:   DEBUG(RS):SYSSEQUENCES
Info:   DEBUG(RS):SYSSTATEMENTS
Info:   DEBUG(RS):SYSSTATISTICS
Info:   DEBUG(RS):SYSTABLEPERMS
Info:   DEBUG(RS):SYSTABLES
Info:   DEBUG(RS):SYSTRIGGERS
Info:   DEBUG(RS):SYSUSERS
Info:   DEBUG(RS):SYSVIEWS
Info:   DEBUG(RS):SYSDUMMY1

Я добавил поле User, Password, URL в MYSQLPool на GlassFish на вкладке дополнительных свойств. Я также тестирую сервер ping, и он работает. Я могу получить доступ к базе данных в стороннем приложении, таком как SequelPro.

Я понятия не имею, что происходит, MySQL успешно подключен, но вывод таблиц неожидан.

mysql java glassfish
10.12.2015

Ответы:


1

Ваш запрос также дает вам системные таблицы, которые вам не нужны.

Ограничьте поиск по типу таблицы:

DatabaseMetaData.html#getTableTypes()

ResultSet getTableTypes() выдает SQLException

Извлекает типы таблиц, доступные в этой базе данных. Результаты упорядочены по типу таблицы. Тип таблицы:

TABLE_TYPE Строка => тип таблицы. Типичными типами являются "TABLE", "VIEW", "SYSTEM TABLE", "GLOBAL TEMPORARY", "LOCAL TEMPORARY", "ALIAS", "SYNONYM".

ResultSet rs = md.getTables(null, null, null,new String[] {"TABLE"});
              System.out.println("List of tables: "); 
              while (rs.next()) {
                 System.out.println(
                    "   "+rs.getString("TABLE_CAT") 
                   + ", "+rs.getString("TABLE_SCHEM")
                   + ", "+rs.getString("TABLE_NAME")
                   + ", "+rs.getString("TABLE_TYPE")
                   + ", "+rs.getString("REMARKS")); 
              }
10.12.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..