java通过jdbc查询数据

前言:

工作中经常需要查询数据库中的数据,之前一直是通过第三方图形界面工具来操作的,最近在学习java数据库相关的内容,现通过java实现对数据库的查询操作。

说明:

该项目是通过maven来构建的,现主要记录下该项目的整体结构,以及对应的代码,如下:

  • 1.项目整体结构图
  • 2.pom.xml中引入依赖
  • 3.添加数据库和日志的配置文件
  • 4.编写操作数据库的核心代码(通过jdbc实现)
  • 5.测试结果
该代码特点:

查询出来的数据是以字段名组成键的键值对,可以直接转换为json数据,如:

  • 查询出来的数据格式:
      {total=2, data=[{full_name=null}, {full_name=北京百度有限公司}]}
  • 转换后的数据格式:
      {"total":2,"data":[{"full_name":null},{"full_name":"北京百度有限公司"}]}
项目整体结构图:
java通过jdbc查询数据_第1张图片
pom.xml中引入依赖:

    4.0.0

    com.tools
    operate_db
    1.0-SNAPSHOT
    jar
    
        
        
            com.alibaba
            fastjson
            1.2.39
        
        
        
            junit
            junit
            RELEASE
        

        
        
            org.apache.hive
            hive-jdbc
            1.2.1
        

        
        
            postgresql
            postgresql
            9.1-901.jdbc4
        

        
        
            org.apache.hadoop
            hadoop-common
            2.4.1
        

        
        
            org.apache.logging.log4j
            log4j-api
            2.11.2
        
    

    
        
            
            
                ${basedir}/src/main/java
                
                    **/*.properties
                    **/*.xml
                
            
            
                ${basedir}/src/main/resources
            
        
    

添加数据库和日志的配置文件:
  • 数据库配置文件-DB.properties
# ================  操作hive库  =================
# 驱动
#className=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
## 数据库url
#url=jdbc:hive2://127.0.0.1:10000/default
## 用户名
#username=username
## 密码
#password=password
# ================  操作pg库  =================
# 驱动
className=org.postgresql.Driver
# 数据库url
url=jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/dbname
# 用户名
username=username
# 密码
password=password
  • 日志配置文件-log4j.properties
# 日志输出等级
log4j.rootLogger=WARN, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
编写操作数据库的核心代码(通过jdbc实现):
  • DBUtils.java
package com.tools.utils;

import java.io.*;
import java.sql.*;
import java.util.*;


public class DBUtils {
    private static String className;
    private static String url;
    private static String username;
    private static String password;

    static {
        //读取配置文件
        try {
            // 获取hive.properties文件的路径
            InputStream is = DBUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("DB.properties");
            Properties prop = new Properties();
            prop.load(is);
            // 读取配置文件的值
            className = prop.getProperty("className");
            url = prop.getProperty("url");
            username = prop.getProperty("username");
            password = prop.getProperty("password");

        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //加载驱动
        try {
            Class.forName(className);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static Map query(String sql) {

        Connection conn = null;
        PreparedStatement pstsm = null;
        ResultSet rs = null;
        // 定义map
        Map resultMap = new HashMap();
        try {

            // 获取连接对象
            conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);

            pstsm = conn.prepareStatement(sql);
            rs = pstsm.executeQuery();
            // 获取结果集的元数据信息
            ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();

            // 获取列字段的个数
            int colunmCount = rsmd.getColumnCount();

            // 存储列名的数组
            String[] columnNames = new String[colunmCount];

            for (int i = 0; i < colunmCount; i++) {
                // 获取所有的字段名称
                columnNames[i] = rsmd.getColumnLabel(i + 1);

            }
            // 将数据存储到数据中
            ArrayList list = new ArrayList();
            while (rs.next()) {
                Map perMap = new HashMap();
                for (int i = 0; i < colunmCount; i++) {
                    // 获取列名
                    String columnName = columnNames[i];
                    // 获取该列对应的值
                    Object value = rs.getObject(columnName);
                    perMap.put(columnName, value);
                }
                list.add(perMap);
            }

            // 计算数据的总数
            int total = list.size();
            resultMap.put("data", list);
            resultMap.put("total", total);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //
            close(conn, pstsm, rs);
        }

        return resultMap;
    }

    // 关闭数据库连接
    public static void close(Connection conn, PreparedStatement pstsm, ResultSet rs) {
        try {
            rs.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        try {
            pstsm.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        try {
            conn.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

 
 
测试结果:
package com.tools.utils;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import org.junit.Test;

import java.util.Map;

public class TestHive {

    /**
     * 查询数据库数据
     */
    @Test
    public void query() {
        // sql语句
        String sql = "select * from custom";
        // 查询数据
        Map data = DBUtils.query(sql);
        System.out.println(data);
        // 转换为json字符串,WriteMapNullValue:表示保留为null的字段
        String result = JSON.toJSONString(data, SerializerFeature.WriteMapNullValue);
        System.out.println(result);// {"total":2,"data":[{"full_name":null},{"full_name":"北京百度有限公司"}]}
    }
}

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