JavaWeb - 数据库连接池、C3P0、Druid、JDBCTemplate
1.数据库连接池
1.概念:其实就是一个容器(集合),存放数据库连接的容器
当系统初始化好后,容器被创建,容器会申请一些连接对象,当用户来访问数据库时,从容器中连接对象,用户访问完后,会将连接对象归还给容器
2.好处:节约资源 用户访问高效
3.实现:
1.标准接口:DataSource javax.sql包下的
1.方法:
*获取连接:getConnection()
*归还连接:如果连接对象Connection是从连接池中获取的,那么调用Connection的close()方法,则不会再关闭连接了,而是归还连接
2.一般我们不去实现它,由数据库厂商来实现
1.C3P0:数据库连接池技术
2.Druid:数据库连接池实现技术,由阿里巴巴提供的
4.C3P0:数据库连接池技术
*步骤:
1.导入jar包 (两个) c3p0-0.9.5.2.jar 和 mchange-commons-java-0.2.12.jar,不要忘记导入数据库的驱动jar包
2.定义配置文件:
*名称:c3p0.properties 或者 c3p0-config.xml (会自动寻找到配置文件,自动加载)
*路径:直接将文件放置src目录下即可
3.创建核心对象 数据库连接池对象 ComboPoolDataSource
4.获取连接:getConnection()
public class c3p0Demo1 {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
//1.创建数据库连接池对象
DataSource ds = new ComboPooledDataSource(); //使用默认配置 DataSource ds1 = new ComboPooledDataSource("otherc3p0"); //使用的是配置文件中第二种配置 最大连接数不一样 可以自己设置
//2.获取连接对象
Connection conn = ds.getConnection();
System.out.println(conn);
}
}5.Druid :数据库连接池实现技术,由阿里巴巴提供的
*步骤:
1.导入jar包 druid-1.0.9.jar
2.定义配置文件:
*是properties形式的
*可以叫任意名称,可以放在任意目录下
driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/practise username=root password=woaini1314 #初始化连接数量 initialSize=5 # 最大连接数量 maxActive=10 #最大等待时间 maxWait=3000
3.加载配置文件 properties
4.获取数据库连接池对象:通过工厂类来获取 DruidDataSourceFactory
5.获取连接:getConnection
2.定义工具类
1.定义一个类 JDBCUtils
2.提供静态代码块加载配置文件,初始化成员变量的连接池对象 配置文件需要放在src目录下
3.提供方法
1.获取连接方法:通过数据库连接池获取连接
2.释放资源
3.获取连接池的方法(有些时候不需要连接池的连接对象,只需连接池的时候)
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import javax.sql.DataSource;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;
/**
* Druid连接池的工具类
*/
public class JDBCUtils {
//1.定义一个成员变量 DataSource
private static DataSource ds;
static {
try {
//1.加载配置文件
Properties pro = new Properties();
pro.load(JDBCUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"));
//2.获取DataSource 并赋值
ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取连接
*/
public static Connection getConnection() throws SQLException {
return ds.getConnection();
}
/**
* 释放资源
*/
public static void close(Statement stmt, Connection conn){
close(null,stmt,conn); //直接调用三个参数的方法 简化编译
}
public static void close(ResultSet rs,Statement stmt, Connection conn){
if(rs!=null){
try {
rs.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if(stmt!=null){
try {
stmt.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if(conn!=null){
try {
conn.close();//归还连接
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
* 获取连接池的方法
*/
public static DataSource getDateSource(){
return ds;
}
}工具类的定义
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
public class druidDemo2 {
public static void main(String[] args) {
//完成添加操作 给account表添加一条记录
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
try {
//1.获取连接
conn = JDBCUtils.getConnection();
//2.定义sql
String sql = "insert into account values(null,?,?)";
//3.获取pstmt对象
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
//4.给问号赋值
pstmt.setString(1,"liudanao");
pstmt.setDouble(2,8000);
//5.执行sql
int count = pstmt.executeUpdate();
System.out.println(count);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
JDBCUtils.close(pstmt,conn);
}
}
}使用工具类添加数据
2.Spring JdbcTemplate
*Spring框架对JDBC的简单封装。提供了一个JDBCTemplate对象简化JDBC的开发 不需要申请链接 不需要释放资源了 内部封装会自动帮你做
*步骤:
1.导入jar包
2.创建JdbcTemplate对象。依赖于数据源DateSource
*JdbcTemplate template = new JdbcTemplate(ds);
3.调用JdbcTemplate的方法来完成CRUD的操作
*update():执行DML语句。增删改语句
*queryForMap():查询结果,将结果集封装为map集合,将列名作为key,将值作为value
*注意:这个方法查询的结果集长度只能是1
*queryForList():查询结果,讲结果封装list集合
*注意:将每一条记录封装为一个map集合,再将map集合装载到list集合
*query():查询结果,将结果封装为JavaBean对象 !!!!重点
*query的参数:RowMapper
*一般我们使用BeanPropertyRowMapper实现类。可以完成数据到JavaBean的自动封装 注意要将类中的数据类型改为包装类兼容!!!!
*new BeanPropertyRowMapper<类型> (类型.class)
*queryForObject():查询结果,将结果封装为对象 !!!重点
*一般用于聚合函数的查询
4.练习:
*需求
1.修改1号数据的salary为10000
2.添加一条记录
3.删除刚才添加的记录
4.查询id为1的记录,将其封装为map集合
5.查询所有记录,将其封装为list
****6.查询所有记录,将其封装为Emp对象的list集合!!!!!*****
7.查询总记录数 //用于执行聚合函数
import cn.itcast.dataSource.utils.JDBCUtils;
import org.junit.Test;
import org.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class JdbcTemplateDemo2 {
//Junit单元测试,可以让方法独立执行 //1.获取JdbcTemplate对象
private JdbcTemplate template = new JdbcTemplate(JDBCUtils.getDateSource());
//1.修改1号数据的salary为10000
@Test
public void test1(){
//2.定义sql
String sql = "update emp set salary = 10000 where id = ?";
int count = template.update(sql, 1001);
System.out.println(count);
}
//2.添加一条记录
@Test
public void test2(){
String sql = "insert into emp(id,ename,dept_id) values(?,?,?)";
int count = template.update(sql, 1015, "郭靖", 10);
System.out.println(count);
}
//3.删除刚才添加的记录
@Test
public void test3(){
String sql = "delete from emp where id = ?";
int count = template.update(sql, 1015);
System.out.println(count);
}
//4.查询id为1的记录,将其封装为map集合
@Test
public void test4(){
String sql = "select * from emp where id = ?";
Map<String, Object> map = template.queryForMap(sql, 1001);
//注意:这个方法查询的结果集长度只能是1
System.out.println(map);
//{id=1001, ename=孙悟空, job_id=4, mgr=1004, joindate=2000-12-17, salary=10000.00, bonus=null, dept_id=20}
}
//5.查询所有记录,将其封装为list
@Test
public void test5(){
String sql = "select * from emp";
List<Map<String, Object>> list = template.queryForList(sql);
for (Map<String, Object> result : list) {
System.out.println(result);
}
}
//6.查询所有记录,将其封装为Emp对象的list集合
@Test
public void test6(){
String sql = "select * from emp";
List<Emp> list = template.query(sql, new BeanPropertyRowMapper<Emp>(Emp.class));
for (Emp emp : list) {
System.out.println(emp);
}
}
//7.查询总记录数
@Test
public void test7(){
String sql = "select count(id) from emp";
Long total = template.queryForObject(sql, Long.class);
System.out.println(total);
}
}练习方法实现
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