JDBC连接池&JDBCTemplate课堂笔记

今日内容

1. 数据库连接池

2. Spring JDBC : JDBC Template

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，容器中会申请一些连接对象，当用户来访问数据库时，从容器中获取连接对象，用户访问完之后，会将连接对象归还给容器。

2. 好处：
    1. 节约资源
    2. 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：Connection.close()。如果连接对象Connection是从连接池中获取的，那么调用Connection.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，有数据库厂商来实现
        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 mchange-commons-java-0.2.12.jar ，
            * 不要忘记导入数据库驱动jar包
        2. 定义配置文件：
            * 名称： c3p0.properties 或者 c3p0-config.xml
            * 路径：直接将文件放在src目录下即可。

        3. 创建核心对象 数据库连接池对象 ComboPooledDataSource
        4. 获取连接： getConnection
    * 代码：
         //1.创建数据库连接池对象
        DataSource ds  = new ComboPooledDataSource();
        //2. 获取连接对象
        Connection conn = ds.getConnection();
5. Druid：数据库连接池实现技术，由阿里巴巴提供的
    1. 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
        3. 加载配置文件。Properties
        4. 获取数据库连接池对象：通过工厂来来获取  DruidDataSourceFactory
        5. 获取连接：getConnection
    * 代码：
         //3.加载配置文件
        Properties pro = new Properties();
        InputStream is = DruidDemo.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
        pro.load(is);
        //4.获取连接池对象
        DataSource ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
        //5.获取连接
        Connection conn = ds.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，初始化连接池对象
        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


    * 代码：
        public class JDBCUtils {

            //1.定义成员变量 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
                    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){
               /* 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();
                    }
                }*/

               close(null,stmt,conn);
            }


            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();
                    }
                }
            }

            /**
             * 获取连接池方法
             */

            public static DataSource getDataSource(){
                return  ds;
            }

        }

Spring JDBC

* Spring框架对JDBC的简单封装。提供了一个JDBCTemplate对象简化JDBC的开发
* 步骤：
    1. 导入jar包
    2. 创建JdbcTemplate对象。依赖于数据源DataSource
        * 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 将这条记录封装为一个map集合
            * 注意：这个方法查询的结果集长度只能是1
        * queryForList():查询结果将结果集封装为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集合中
        * query():查询结果，将结果封装为JavaBean对象
            * 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
                * new BeanPropertyRowMapper<类型>(类型.class)
        * queryForObject：查询结果，将结果封装为对象
            * 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

        * 代码：

            import cn.itcast.domain.Emp;
            import cn.itcast.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.Date;
            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.getDataSource());
                /**
                 * 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 = 1001";
                    //3. 执行sql
                    int count = template.update(sql);
                    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1001的记录，将其封装为Map集合
                 * 注意：这个方法查询的结果集长度只能是1
                 */
                @Test
                public void test4(){
                    String sql = "select * from emp where id = ? or id = ?";
                    Map map = template.queryForMap(sql, 1001,1002);
                    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> list = template.queryForList(sql);

                    for (Map stringObjectMap : list) {
                        System.out.println(stringObjectMap);
                    }
                }

                /**
                 * 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 list = template.query(sql, new RowMapper() {

                        @Override
                        public Emp mapRow(ResultSet rs, int i) throws SQLException {
                            Emp emp = new Emp();
                            int id = rs.getInt("id");
                            String ename = rs.getString("ename");
                            int job_id = rs.getInt("job_id");
                            int mgr = rs.getInt("mgr");
                            Date joindate = rs.getDate("joindate");
                            double salary = rs.getDouble("salary");
                            double bonus = rs.getDouble("bonus");
                            int dept_id = rs.getInt("dept_id");

                            emp.setId(id);
                            emp.setEname(ename);
                            emp.setJob_id(job_id);
                            emp.setMgr(mgr);
                            emp.setJoindate(joindate);
                            emp.setSalary(salary);
                            emp.setBonus(bonus);
                            emp.setDept_id(dept_id);

                            return emp;
                        }
                    });


                    for (Emp emp : list) {
                        System.out.println(emp);
                    }
                }

                /**
                 * 6. 查询所有记录，将其封装为Emp对象的List集合
                 */

                @Test
                public void test6_2(){
                    String sql = "select * from emp";
                    List list = template.query(sql, new BeanPropertyRowMapper(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);
                }

            }