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H2 연결 모드
총 3가지 방식으로 연결 모드를 활용합니다.
1.
Embedded mode (local connections using JDBC)
2.
Server mode (remote connections using JDBC or ODBC over TCP/IP)
3.
Mixed mode (local and remote connections at the same time)
H2 연결 모드 장단점
Embedded Mode
![](https://oopy.lazyrockets.com/api/v2/notion/image?src=https%3A%2F%2Fs3-us-west-2.amazonaws.com%2Fsecure.notion-static.com%2F32fbdf86-543e-4bd2-891f-10f3eaf476ed%2FUntitled.png&blockId=df7a5d55-88bb-4ed4-8f3c-a8591cdd731e)
임베디드 모드에서 애플리케이션은 JDBC를 사용하여 동일한 JVM 내에서 데이터베이스를 엽니다. 가장 빠르고 쉬운 연결 모드입니다.
단점은 데이터베이스가 한 번에 하나의 가상 머신(및 클래스 로더)에서만 열릴 수 있습니다.
모든 모드에서와 마찬가지로 영구 데이터베이스와 메모리 내 데이터베이스가 모두 지원됩니다.
동시에 열려 있는 데이터베이스 수 또는 열려 있는 연결 수에는 제한이 없습니다.
임베디드 모드에서 I/O 작업은 SQL 명령을 실행하는 애플리케이션의 스레드에 의해 수행될 수 있습니다. 응용 프로그램은 이러한 스레드를 인터럽트하지 않을 수 있습니다.
JVM이 스레드 인터럽트 동안 I/O 핸들을 닫기 때문에 데이터베이스 손상으로 이어질 수 있습니다. 애플리케이션 실행을 제어하는 다른 방법을 고려해야합니다.
인터럽트가 가능한 경우 async: 파일 시스템을 해결 방법으로 사용할 수 있지만 완전한 안전은 보장되지 않습니다. 대신 클라이언트-서버 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 클라이언트 측에서 자체 스레드를 중단할 수 있습니다.
H2 Embedded Mode 초기 셋팅
2022/05/01 06:43
spring
h2
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I have a problem accessing Instance through Session Manager in AWS.That message is "An error occurred (TargetNotConnected) when calling the StartSession operation: {instance-id} is not connected.".In this post, We deal with how to solve this problem.We entered a command similar to the command below at the local terminal of Mac.
We got this error message.
It has two solutions about the error mentioned above.
![](https://oopy.lazyrockets.com/api/v2/notion/image?src=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2Fb7z6JF%2Fbtrros439V7%2F7OCMxI01OEdCjJAg28VkE1%2Fimg.png&blockId=be66449e-b532-4d7f-a2c6-dfbe1cbb21fc)
Eventually, Solutions has common reason. Link
First of all, We have to check settings for "Session Manager".
Let's check steps of solution.
1. Check instance settings of "Session Manager" to be connected.
2. Check instance settings of "Session Manager" to connect.
Solution : "An error occurred (TargetNotConnected) when calling the StartSession operation: {instance-id} is not connected."
2022/02/14 16:37
aws
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