国产信创数据库（DM 达梦、大金、OpenGauss、瀚高、OceanBase、TongRDS）
# 1. DM 达梦数据库
# 1.1 如何安装？
可以使用 Windows 或 Docker 等多种方式。
注意，目前我们使用的是 DM 8.0 的版本。
# 1.1 Windows 方式
① 访问 https://eco.dameng.com/download/ (opens new window) 地址，点击“开发版 (X86平台)”选项，进行下载。
② 傻瓜式安装、数据库实例化，一路下去就好，不用修改任何参数。
# 1.2 Docker 方式
① 访问 https://eco.dameng.com/download/ (opens new window) 地址，点击“Docker 镜像”选项，进行下载。
② 执行如下脚本，启动 Docker 服务：
docker load -i dm8_20240715_x86_rh6_rq_single.tar
docker run -d -p 5236:5236 \
--restart=unless-stopped \
--name dm8_test \
--privileged=true \
-e PAGE_SIZE=16 \
-e LD_LIBRARY_PATH=/opt/dmdbms/binn \
-e EXTENT_SIZE=32 \
-e BLANK_PAD_MODE=1 \
-e LOG_SIZE=1024 \
-e UNICODE_FLAG=1 \
-e LENGTH_IN_CHAR=1 \
-e INSTANCE_NAME=dm8_test \
-v $PWD/dm8_test:/opt/dmdbms/data \
dm8_single:dm8_20240715_rev232765_x86_rh6_64
备注：可以尝试使用大小写不敏感配置 -e CASE_SENSITIVE=N。需要停止并删除容器后，删除 dm8_test 目录，重新docker run。
# 1.2 如何导入数据？
使用 DM 管理工具 (opens new window) 进行数据的导入。如果你不是很了解，已可以看看文档：
具体步骤如下：
① 使用 DM 管理工具，新建一个名字为 RUOYI_VUE_PRO 的 schema 模式。如下图所示：
为什么名字是 RUOYI_VUE_PRO 呢？
因为稍后使用的 sql/dm/ruoyi-vue-pro-dm8.sql 文件，使用的 schema 是它噢。后续跑通了，你可以按照自己的修改。
② 点击 DM 管理工具的 [执行 -> 执行脚本] 菜单，选中项目中的 sql/dm/ruoyi-vue-pro-dm8.sql 文件，之后点击 [绿色箭头] 进行执行即可。
友情提示：如果你不想 DM 管理工具，也可以使用其它工具：
# 1.3 如何启动项目？
① 修改 yudao-spring-boot-starter-mybatis 模块的 pom.xml 文件，将 DM 依赖的 DmJdbcDriver18 的 optional 移除（注意，需要使用 IDEA 刷新下 Maven 的依赖）。如下图所示：
② 修改 application-local.yaml 配置文件，将数据库的 url、username、password 修改为 DM 数据库。例如说：
③ 后续启动项目，就可以了。
疑问：启动报“无效的模式名[RUOYI_VUE_PRO]”错误，怎么解决？
可以把上图的 url 中的 ?schema=RUOYI_VUE_PRO 部分去掉后，再重启下，试试看。
# 1.4 常见问题？
# 1.4.1 大小写敏感？
参考 《详解 DM 数据库字符串大小写敏感》 (opens new window) 文档
# 1.4.2 Quartz 定时任务？
Quartz 定时任务，已经适配，直接参考 《定时任务》 使用。
实现思路非常简单：
- Quartz 初始化使用
tables_oracle(opens new window) 脚本，去掉前面的delete和drop部分 spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.driverDelegateClass使用org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate类。不过网上也有人说使用org.quartz.impl.jdbcjobstore.oracle.OracleDelegate类，我暂时没跑成功
# 1.4.3 Flowable 工作流？
Flowable 工作流的适配，可参考 《工作流（达梦适配）》。
短期内暂时没时间适配，欢迎你搞了之后，pull request 贡献给项目，从而帮助到更多人！
# 2. KingbaseES 大金数据库
# 1.1 如何安装？
可以使用 Windows 或 Docker 等多种方式。
注意，目前我们使用的是 V008R006C008B0020 的版本。
# 1.1 Windows 方式
# 1.2 Docker 方式
① 访问 https://www.kingbase.com.cn/xzzx/index.htm (opens new window) 地址，点击左侧的“软件版本 -> 数据库” 菜单，再点击“docker镜像”选项，进行下载：
- x86_64 版本 (opens new window) 【Windows 选择这个】
- aarch64 版本 (opens new window) 【MacBook Apple Silicon 选择这个】
② 执行如下脚本，启动 Docker 服务：
docker load -i kdb_x86_64_V009R001C001B0025.tar
docker run -d -p 54321:54321 \
--restart=unless-stopped \
--name kingbase_test \
--privileged=true \
-e NEED_START=yes \
-e DB_USER=root \
-e DB_PASSWORD=123456 \
-e DB_MODE=oracle \
kingbase_v009r001c001b0025_single_x86:v1
# 2.2 如何导入数据？
① 使用 Navicat 工具，选择 PostgreSQL 数据库，即可连接。如下图所示：
② 选择 test 数据库的 public 模式，右键选择“运行 SQL 文件”，选择项目中的 sql/kingbasees/ruoyi-vue-pro.sql 文件，之后点击 [开始] 按钮。
# 2.3 如何启动项目？
① 修改 yudao-spring-boot-starter-mybatis 模块的 pom.xml 文件，将 KingbaseES 依赖的 kingbasees-jdbc 的 optional 移除（注意，需要使用 IDEA 刷新下 Maven 的依赖）。如下图所示：
② 修改 application-local.yaml 配置文件，将数据库的 url、username、password 修改为 KingbaseES 数据库。例如说：
③ 后续启动项目，就可以了。
# 2.4 常见问题？
# 2.4.1 Quartz 定时任务？
Quartz 定时任务，已经适配，直接参考 《定时任务》 使用。
实现思路非常简单：
- Quartz 初始化使用
tables_postgres(opens new window) 脚本 spring.quartz.properties.org.quartz.jobStore.driverDelegateClass使用org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate类。
# 2.4.2 Flowable 工作流？
Flowable 工作流的适配，可参考如下文章：
- 《球友基于 AI + 文档适配成功》 (opens new window)
- 《flowable 6.7.2 在 spring boot 项目中兼容人大金仓》 (opens new window)
- 《flowable 适配人大金仓 Kingbase 数据库》 (opens new window)
- 《【Kingbase8 数据库】flowable兼容人大金仓 Kingbase8 过程》 (opens new window)
短期内暂时没时间适配，欢迎你搞了之后，pull request 贡献给项目，从而帮助到更多人！
# 3. 华为 OpenGauss
# 3.1 如何安装？
可以使用 Linux 或 Docker 等多种方式。
注意，目前我们使用的是 openGauss 5.0.0 的版本。
友情提示：openGauss 不支持 Windows 系统，所以请使用 Linux 或 Docker 等方式。
# 3.1 Docker 方式
执行如下脚本，启动 Docker 服务：
docker run -d \
--name opengauss-test \
--restart unless-stopped \
-e GS_USERNAME=root \
-e GS_PASSWORD=Yudao@2024 \
-e LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opengauss/lib:/usr/lib \
-p 5432:5432 \
opengauss/opengauss:5.0.0
# 3.2 如何导入数据？
① 参考 《用 JetBrains DataGrip 连接 Huawei openGauss》 (opens new window) 文档，连接 openGauss 数据库。
疑问：为什么不使用 Navicat 进行连接？
因为 Navicat 不支持 openGauss 数据库，而使用 PostgreSQL 进行连接，会出现 “none of the server's SASL authentication mechanisms are supported” 报错。
② 选择 postgres 数据库，右键选择“SQL Scripts -> Run SQL Script...”，选择项目中的 sql/opengauss/ruoyi-vue-pro.sql 文件，之后执行。
# 3.3 如何启动项目？
① 修改 yudao-spring-boot-starter-mybatis 模块的 pom.xml 文件，将 openGauss 依赖的 opengauss 的 optional 移除（注意，需要使用 IDEA 刷新下 Maven 的依赖）。如下图所示：
② 修改 application-local.yaml 配置文件，将数据库的 url、username、password 修改为 openGauss 数据库。例如说：
::: 疑问：为什么 jdbc 使用 postgres 数据库连接？
因为 openGauss 是兼容 PostgreSQL 的，所以 JDBC 驱动使用的是 org.postgresql.Driver。这样，后续和 Quartz 定时任务、Flowable 工作流等等，都是可以兼容的。
:::
③ 后续启动项目，就可以了。
# 3.4 常见问题？
# 3.4.1 Quartz 定时任务？
Quartz 定时任务，已经适配，直接参考 《定时任务》 使用。
实现思路非常简单（因为 jdbc 使用 postgres 数据库连接）：
- Quartz 初始化使用
tables_postgres(opens new window) 脚本
# 3.4.2 Flowable 工作流？
Flowable 工作流，已经适配，直接参考 《工作流》 使用。
也是因为 jdbc 使用 postgres 数据库连接，所以无需去兼容。
# 4. HighGo 瀚高数据库
# 4.1 如何安装？
可以使用 Linux 或 Docker 等多种方式。
注意，目前项目按照 PostgreSQL 兼容模式适配瀚高数据库。
# 4.1 Docker 方式
① 下载瀚高官方 Docker 镜像，并加载镜像文件。加载后，将镜像打成本地标签：
docker load -i <highgo-image>.tar
docker tag <image>:<tag> highgo:local
② 在项目 sql/tools 目录下运行：
docker compose up -d highgo
注意：不同瀚高镜像的数据目录可能不同，如果容器无法启动，请按镜像实际
PGDATA修改docker-compose.yaml中的highgo数据卷挂载目录。
③ 启动完成后，需要手动导入 Quartz 和项目 SQL。瀚高兼容 PostgreSQL，具体客户端命令以当前镜像为准，可使用 psql 或瀚高镜像内置的兼容客户端执行 /tmp/quartz.sql、/tmp/schema.sql。
# 4.2 如何导入数据？
① 使用 DataGrip、DBeaver 等数据库工具，选择 PostgreSQL 数据库类型，连接瀚高数据库。
② 先执行项目中的 sql/highgo/quartz.sql 文件，再执行 sql/highgo/ruoyi-vue-pro.sql 文件。
友情提示
瀚高数据库兼容 PostgreSQL，所以项目 SQL、Quartz、Flowable 都按照 PostgreSQL 兼容模式处理。
# 4.3 如何启动项目？
① 项目已经在 yudao-server/pom.xml 引入 PostgreSQL JDBC 驱动。若你裁剪过依赖，请确认最终运行包包含 org.postgresql:postgresql 依赖。例如说：
<dependency>
<groupId>org.postgresql</groupId>
<artifactId>postgresql</artifactId>
</dependency>
② 修改 application-local.yaml 配置文件，将数据库的 url、username、password 修改为瀚高数据库。例如说：
spring:
datasource:
dynamic:
druid:
validation-query: SELECT 1
datasource:
master:
url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5866/ruoyi-vue-pro
driver-class-name: org.postgresql.Driver
username: root
password: 123456
注意，如果本地配置里 validation-query 仍然是 SELECT 1 FROM DUAL，需要改成 SELECT 1，否则 PostgreSQL/瀚高会因为不存在 DUAL 表导致连接校验失败。
疑问：为什么 jdbc 使用 postgres 数据库连接？
因为瀚高数据库兼容 PostgreSQL，所以 JDBC 驱动使用的是 org.postgresql.Driver。这样，后续和 Quartz 定时任务、Flowable 工作流等等，都是可以兼容的。
③ 后续启动项目，就可以了。
# 4.4 常见问题？
# 4.4.1 Quartz 定时任务？
Quartz 定时任务，已经适配，直接参考 《定时任务》 使用。
实现思路非常简单（因为 jdbc 使用 postgres 数据库连接）：
- Quartz 初始化使用
tables_postgres(opens new window) 脚本
# 4.4.2 Flowable 工作流？
Flowable 工作流，已经适配，直接参考 《工作流》 使用。
也是因为 jdbc 使用 postgres 数据库连接，所以无需去兼容。
# 5. OceanBase 数据库
# 5.1 如何安装？
可以使用 Linux 或 Docker 等多种方式。
注意，目前我们使用的是 OceanBase 社区版 4.4.2.1 的 MySQL 模式。
# 5.1 Docker 方式
在项目 sql/tools 目录下运行：
docker compose up -d --wait --wait-timeout 300 oceanbase
注意：Docker 建议至少分配 8 GB 内存；同时运行 MySQL、Elasticsearch 等服务时，建议分配 12 GB 或更多。启动失败时，可执行
docker compose logs oceanbase，检查内存和租户初始化日志。
# 5.2 如何导入数据？
① 使用 DataGrip、DBeaver 等数据库工具，选择 MySQL 数据库类型，连接 OceanBase 数据库。默认地址为 127.0.0.1:2881，账号为 root@test，密码为 123456。
② 创建一个名字为 ruoyi-vue-pro、字符集为 utf8mb4 的数据库，依次执行项目中的 sql/oceanbase/ruoyi-vue-pro.sql、sql/oceanbase/quartz.sql 文件。
友情提示：如果使用 Docker，也可以直接导入：
在项目 sql/tools 目录下运行，自动创建数据库并导入上述 SQL 文件：
docker compose exec oceanbase bash /tmp/create_schema.sh
注意，导入脚本会重建同名表，仅用于初始化测试数据库。
# 5.3 如何启动项目？
① 项目已经引入 MySQL JDBC 驱动，无需新增 OceanBase 驱动依赖。
② 修改 application-local.yaml 配置文件，将数据库的 url、username、password 修改为 OceanBase 数据库。例如说：
spring:
datasource:
dynamic:
datasource:
master:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:2881/ruoyi-vue-pro?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true&nullCatalogMeansCurrent=true&rewriteBatchedStatements=true
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
username: root@test
password: 123456
注意，root@test 连接的是 MySQL 模式的 test 租户。如果配置了 slave 等多个数据源，也需要同步修改对应配置。
疑问：为什么 jdbc 使用 mysql 数据库连接？
因为 OceanBase 的 MySQL 模式兼容 MySQL 协议，所以 JDBC 驱动使用的是 com.mysql.cj.jdbc.Driver，初始化 SQL 也直接复用 MySQL 脚本。
③ 后续启动项目，就可以了。
# 5.4 常见问题？
# 5.4.1 Quartz 定时任务？
Quartz 的初始化 SQL 已验证可以导入，对应项目中的 sql/oceanbase/quartz.sql 文件。使用方式可参考 《定时任务》。
# 5.4.2 Flowable 工作流？
Flowable 工作流，已经适配，直接参考 《工作流》 使用。
也是因为 jdbc 使用 mysql 数据库连接，所以无需去兼容。
# 6. 东方通 TongRDS 缓存
TongRDS 用于替换 Redis，提供缓存、登录令牌、分布式锁、限流和消息等能力。它不替换 MySQL 等关系型数据库，也不需要导入项目 SQL。
TongWeb、TongHttpServer 的部署，可参考 《东方通服务器部署》。
# 6.1 如何安装？
可以使用 Linux 或 Docker 等多种方式。安装介质、授权和配置说明，可通过 东方通官方资料中心 (opens new window) 获取。授权缺失或过期时，需要获取对应版本的有效授权。
注意，本节使用的是第三方公开镜像中的 TongRDS 2.2.1.3 Lite。
# 6.1 Docker 方式
① 创建 JVM 参数文件，将堆上限设置为 2 GB：
mkdir -p tongrds-test
cat > tongrds-test/external.vmoptions <<'EOF'
-Xms128m
-Xmx2g
-server
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=100
EOF
② 执行如下命令，创建并启动测试容器：
docker create --name tongrds-test --platform linux/amd64 \
--memory 3g --memory-swap 3g \
-p 127.0.0.1:16381:6379 \
snapcastify/tongrds@sha256:beedc840193aa6a884c303833a7e412f26a3ceee5e2c1252bd04b618fc8d8946
docker cp tongrds-test/external.vmoptions tongrds-test:/opt/pmemdb/bin/external.vmoptions
docker start tongrds-test
docker logs tongrds-test
该 公开镜像 (opens new window) 是 AMD64 架构，Apple Silicon 使用 Docker 的模拟运行能力。镜像内的 TongRDS 使用 JDK 8，与后端应用的 JDK 版本独立。
③ 使用 redis-cli 检查连接和版本：
REDISCLI_AUTH=123456 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 16381 PING
REDISCLI_AUTH=123456 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 16381 INFO server
PING 应返回 PONG，INFO server 应显示 TongRDS 的版本和授权模式。默认密码为 123456，上述端口只绑定本机，用于测试；正式部署需要按产品说明配置密码、网络和数据持久化。
# 6.2 如何启动项目？
① 修改 application-local.yaml 中的 Redis 地址和密码，保留原有关系型数据库配置：
spring:
data:
redis:
host: 127.0.0.1
port: 16381
database: 0
password: ${TONGRDS_PASSWORD}
以上适用于 Spring Boot 3.x 项目；Spring Boot 2.x 项目使用 spring.redis 配置前缀。
② 设置 TONGRDS_PASSWORD=123456 后启动项目。后端位于 Docker 容器内时，请使用 TongRDS 的容器网络地址，不能使用后端容器自身的 127.0.0.1。
项目继续使用现有 Redis 客户端依赖，不需要添加 TongRDS JDBC 驱动。
# 6.3 常见问题？
# 6.3.1 空 pending 报错？
TongRDS 2.2.1.3 在消费组没有待处理消息时，XPENDING 返回 RESP 错误 -null，导致 opsForStream().pending() 抛出 InvalidDataAccessApiUsageException，影响项目的待处理消息重发任务。
可以在 yudao-server 模块的 cn.iocoder.yudao.server.config 包中增加如下连接工厂，只兼容该特定响应。非空摘要继续使用原 Redisson 实现；异常响应还需要通过原始 XINFO GROUPS 确认消费组存在、待处理数量确实为零。
友情提示
下面的代码在 Redisson 4.7.0、redisson-spring-data-35 上验证通过，用于处理 TongRDS 2.2.1.3 的空 pending 响应。
查看完整兼容代码
package cn.iocoder.yudao.server.config;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.client.RedisException;
import org.redisson.client.codec.StringCodec;
import org.redisson.client.protocol.RedisCommand;
import org.redisson.client.protocol.decoder.ListMultiDecoder2;
import org.redisson.client.protocol.decoder.ObjectListReplayDecoder;
import org.redisson.spring.data.connection.RedissonConnection;
import org.redisson.spring.data.connection.RedissonConnectionFactory;
import org.redisson.spring.data.connection.RedissonStreamCommands;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStreamCommands;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.PendingMessagesSummary;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class TongRdsConnectionFactory extends RedissonConnectionFactory {
private final RedissonClient client;
public TongRdsConnectionFactory(RedissonClient client) {
super(client);
this.client = client;
}
@Override
public RedisConnection getConnection() {
return new RedissonConnection(client, isFilterOkResponses()) {
@Override
public RedisStreamCommands streamCommands() {
return new RedissonStreamCommands(this, redisson.getCommandExecutor()) {
@Override
public PendingMessagesSummary xPending(byte[] key, String groupName) {
try {
return super.xPending(key, groupName);
} catch (DataAccessException ex) {
Throwable cause = ex.getMostSpecificCause();
if (!(cause instanceof RedisException) || cause.getMessage() == null
|| !cause.getMessage().startsWith("null. channel:")) {
throw ex;
}
List<List<Object>> groups = sync(redisson.getCommandExecutor().readAsync(key,
StringCodec.INSTANCE, new RedisCommand<List<List<Object>>>("XINFO", "GROUPS",
new ListMultiDecoder2(new ObjectListReplayDecoder<>(), new ObjectListReplayDecoder<>())), key));
boolean empty = groups.stream().anyMatch(group -> isEmptyGroup(group, groupName));
if (!empty) {
throw ex;
}
return new PendingMessagesSummary(groupName, 0,
org.springframework.data.domain.Range.unbounded(), Collections.emptyMap());
}
}
};
}
};
}
private static boolean isEmptyGroup(List<Object> fields, String groupName) {
String name = null;
Long pending = null;
for (int i = 0; i + 1 < fields.size(); i += 2) {
if ("name".equals(fields.get(i))) {
name = fields.get(i + 1).toString();
} else if ("pending".equals(fields.get(i))) {
pending = Long.valueOf(fields.get(i + 1).toString());
}
}
return groupName.equals(name) && Long.valueOf(0).equals(pending);
}
}
再增加 TongRdsConfiguration 配置类：
package cn.iocoder.yudao.server.config;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnProperty(name = "yudao.tongrds.enabled", havingValue = "true")
public class TongRdsConfiguration {
@Bean
public TongRdsConnectionFactory redisConnectionFactory(RedissonClient client) {
return new TongRdsConnectionFactory(client);
}
}
最后，在对应环境的配置文件中启用：
yudao:
tongrds:
enabled: true