前提
这篇文章是《SpringBoot2.x入门》专辑的第7篇文章，使用的SpringBoot版本为2.3.1.RELEASE，JDK版本为1.8。
这篇文章会简单介绍jdbc模块也就是spring-boot-starter-jdbc组件的引入、数据源的配置以及JdbcTemplate的简单使用。为了让文中的例子相对通用，下文选用MySQL8.x、h2database（内存数据库）作为示例数据库，选用主流的Druid和HikariCP作为示例数据源。
引入jdbc模块
引入spring-boot-starter-jdbc组件，如果在父POM全局管理spring-boot依赖版本的前提下，只需要在项目pom文件的dependencies元素直接引入：
org.springframework.boot spring-boot-starter-jdbc
通过IDEA展开该依赖的关系图如下：
其实spring-boot-starter-jdbc模块本身已经引入了spring-jdbc（间接引入spring-core、spring-beans、spring-tx）、spring-boot-starter和HikariCP三个依赖，如果希望启动Servlet容器，可以额外引入spring-boot-starter-jdbc。
spring-boot-starter-jdbc提供了数据源配置、事务管理、数据访问等等功能，而对于不同类型的数据库，需要提供不同的驱动实现，才能更加简单地通过驱动实现根据连接URL、用户口令等属性直接连接数据库（或者说获取数据库的连接），因此对于不同类型的数据库，需要引入不同的驱动包依赖。对于MySQL而言，需要引入mysql-connector-java，而对于h2database而言，需要引入h2（驱动包和数据库代码位于同一个依赖中），两者中都具备数据库抽象驱动接口java.sql.Driver的实现类：
- 对于
mysql-connector-java而言，常用的实现是com.mysql.cj.jdbc.Driver（MySQL8.x版本）。 - 对于
h2而言，常用的实现是org.h2.Driver。
如果需要连接的数据库是h2database，引入h2对应的数据库和驱动依赖如下：
com.h2database h2 1.4.200
如果需要连接的数据库是MySQL，引入MySQL对应的驱动依赖如下：
mysql mysql-connector-java 8.0.20
上面的类库版本选取了编写本文时候的最新版本，实际上要根据软件对应的版本选择合适的驱动版本。
数据源配置
spring-boot-starter-jdbc模块默认使用HikariCP作为数据库的连接池。
HikariCP，也就是Hikari Connection Pool，Hikari连接池。HikariCP的作者是日本人，而Hikari是日语，意义和light相近，也就是"光"。Simplicity is prerequisite for reliability（简单是可靠的先决条件）是HikariCP的设计理念，他是一款代码精悍的高性能连接池框架，被Spring项目选中作为内建默认连接池，值得信赖。
如果决定使用HikariCP连接h2数据库，则配置文件中添加如下的配置项以配置数据源HikariDataSource：
spring.datasource.driver-class-name=org.h2.Driver spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:test spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 # 可选配置,是否启用h2数据库的WebUI控制台 spring.h2.console.enabled=true # 可选配置,访问h2数据库的WebUI控制台的路径 spring.h2.console.path=/h2-console # 可选配置,是否允许非本机访问h2数据库的WebUI控制台 spring.h2.console.settings.web-allow-others=true
如果决定使用HikariCP连接MySQL数据库，则配置文件中添加如下的配置项以配置数据源HikariDataSource：
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver # 注意MySQL8.x需要指定服务时区属性 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/local?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root
有时候可能更偏好于使用其他连接池，例如Alibaba出品的Durid，这样就要禁用默认的数据源加载，改成Durid提供的数据源。引入Druid数据源需要额外添加依赖：
com.alibaba druid 1.1.23
如果决定使用Druid连接MySQL数据库，则配置文件中添加如下的配置项以配置数据源DruidDataSource：
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver # 注意MySQL8.x需要指定服务时区属性 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/local?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root # 指定数据源类型为Druid提供的数据源 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
上面这样配置DruidDataSource，所有数据源的属性值都会选用默认值，如果想深度定制数据源的属性，则需要覆盖由DataSourceConfiguration.Generic创建的数据源，先预设所有需要的配置，为了和内建的spring.datasource属性前缀避嫌，这里自定义一个属性前缀druid，配置文件中添加自定义配置项如下：
druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/local?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false druid.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver druid.username=root druid.password=root # 初始化大小 druid.initialSize=1 # 最大 druid.maxActive=20 # 空闲 druid.minIdle=5 # 配置获取连接等待超时的时间 druid.maxWait=60000 # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒 druid.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 druid.minEvictableIdleTimeMillis=60000 druid.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL druid.testWhileIdle=true druid.testOnBorrow=false druid.testOnReturn=false # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 druid.poolPreparedStatements=true druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20 # 配置监控统计拦截的filters，后台统计相关 druid.filters=stat,wall # 打开mergeSql功能；慢SQL记录 druid.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
这里要确保本地安装了一个8.x版本的MySQL服务，并且建立了一个命名为local的数据库。
需要在项目中添加一个数据源自动配置类，这里命名为DruidAutoConfiguration，通过注解@ConfigurationProperties把druid前缀的属性注入到数据源实例中：
@Configuration
public class DruidAutoConfiguration {
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "druid")
public DataSource dataSource() {
return new DruidDataSource();
}
@Bean
public ServletRegistrationBean statViewServlet() {
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean
= new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 添加IP白名单
servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");
// 添加控制台管理用户
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "admin");
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
// 是否能够重置数据
servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "true");
return servletRegistrationBean;
}
@Bean
public FilterRegistrationBean webStatFilter() {
WebStatFilter webStatFilter = new WebStatFilter();
FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean<>();
filterRegistrationBean.setFilter(webStatFilter);
// 添加过滤规则
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
// 忽略过滤格式
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*,");
return filterRegistrationBean;
}
}
可以通过访问${requestContext}/druid/login.html跳转到Druid的监控控制台，登录账号密码就是在statViewServlet中配置的用户和密码：
Druid是一款争议比较多的数据源框架，项目的Issue中也有人提出过框架中加入太多和连接池无关的功能，例如SQL监控、属性展示等等，这些功能本该让专业的监控软件完成。但毫无疑问，这是一款活跃度比较高的优秀国产开源框架。
配置schema和data脚本
spring-boot-starter-jdbc可以通过一些配置然后委托DataSourceInitializerInvoker进行schema（一般理解为DDL）和data（一般理解为DML）脚本的加载和执行，具体的配置项是：
# 定义schema的加载路径，可以通过英文逗号指定多个路径 spring.datasource.schema=classpath:/ddl/schema.sql # 定义data的加载路径，可以通过英文逗号指定多个路径 spring.datasource.data=classpath:/dml/data.sql # 可选 # spring.datasource.schema-username= # spring.datasource.schema-password= # 项目数据源初始化之后的执行模式,可选值EMBEDDED、ALWAYS和NEVER spring.datasource.initialization-mode=always
类路径的resources文件夹下添加ddl/schema.sql：
DROP TABLE IF EXISTS customer; CREATE TABLE customer ( id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键', customer_name VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '客户名称', create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', edit_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间' ) COMMENT '客户表';
由于spring.datasource.initialization-mode指定为ALWAYS，每次数据源初始化都会执行spring.datasource.schema中配置的脚本，会删表重建。接着类路径的resources文件夹下添加dml/data.sql：
INSERT INTO customer(customer_name) VALUES ('throwable');
添加一个CommandLineRunner实现验证一下：
@Slf4j
@SpringBootApplication
public class Ch7Application implements CommandLineRunner {
@Autowired
private DataSource dataSource;
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Ch7Application.class, args);
}
@Override
public void run(String... args) throws Exception {
Connection connection = dataSource.getConnection();
ResultSet resultSet = connection.createStatement().executeQuery("SELECT * FROM customer WHERE id = 1");
while (resultSet.next()) {
log.info("id:{},name:{}", resultSet.getLong("id"), resultSet.getString("customer_name"));
}
resultSet.close();
connection.close();
}
}
启动后执行结果如下：
这里务必注意一点，spring.datasource.schema指定的脚本执行成功之后才会执行spring.datasource.data指定的脚本，如果想仅仅执行spring.datasource.data指定的脚本，那么需要至少把spring.datasource.schema指向一个空的文件，确保spring.datasource.schema指定路径的文件初始化成功。
使用JdbcTemplate
spring-boot-starter-jdbc中自带的JdbcTemplate是对JDBC的轻度封装。这里只简单介绍一下它的使用方式，构建一个面向前面提到的customer表的具备CURD功能的DAO。这里先在前文提到的DruidAutoConfiguration中添加一个JdbcTemplate实例到IOC容器中：
@Bean
public JdbcTemplate jdbcTemplate(DataSource dataSource){
return new JdbcTemplate(dataSource);
}
添加一个Customer实体类：
// 实体类
@Data
public class Customer {
private Long id;
private String customerName;
private LocalDateTime createTime;
private LocalDateTime editTime;
}
接着添加一个CustoemrDao类，实现增删改查：
// CustoemrDao
@RequiredArgsConstructor
@Repository
public class CustomerDao {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 增
*/
public int insertSelective(Customer customer) {
StringJoiner p = new StringJoiner(",", "(", ")");
StringJoiner v = new StringJoiner(",", "(", ")");
Optional.ofNullable(customer.getCustomerName()).ifPresent(x -> {
p.add("customer_name");
v.add("?");
});
Optional.ofNullable(customer.getCreateTime()).ifPresent(x -> {
p.add("create_time");
v.add("?");
});
Optional.ofNullable(customer.getEditTime()).ifPresent(x -> {
p.add("edit_time");
v.add("?");
});
String sql = "INSERT INTO customer" + p.toString() + " VALUES " + v.toString();
KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder();
int updateCount = jdbcTemplate.update(con -> {
PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);
int index = 1;
if (null != customer.getCustomerName()) {
ps.setString(index++, customer.getCustomerName());
}
if (null != customer.getCreateTime()) {
ps.setTimestamp(index++, Timestamp.valueOf(customer.getCreateTime()));
}
if (null != customer.getEditTime()) {
ps.setTimestamp(index, Timestamp.valueOf(customer.getEditTime()));
}
return ps;
}, keyHolder);
customer.setId(Objects.requireNonNull(keyHolder.getKey()).longValue());
return updateCount;
}
/**
* 删
*/
public int delete(long id) {
return jdbcTemplate.update("DELETE FROM customer WHERE id = ?", id);
}
/**
* 查
*/
public Customer queryByCustomerName(String customerName) {
return jdbcTemplate.query("SELECT * FROM customer WHERE customer_name = ?",
ps -> ps.setString(1, customerName), SINGLE);
}
public List queryAll() {
return jdbcTemplate.query("SELECT * FROM customer", MULTI);
}
public int updateByPrimaryKeySelective(Customer customer) {
final long id = Objects.requireNonNull(Objects.requireNonNull(customer).getId());
StringBuilder sql = new StringBuilder("UPDATE customer SET ");
Optional.ofNullable(customer.getCustomerName()).ifPresent(x -> sql.append("customer_name = ?,"));
Optional.ofNullable(customer.getCreateTime()).ifPresent(x -> sql.append("create_time = ?,"));
Optional.ofNullable(customer.getEditTime()).ifPresent(x -> sql.append("edit_time = ?,"));
StringBuilder q = new StringBuilder(sql.substring(0, sql.lastIndexOf(","))).append(" WHERE id = ?");
return jdbcTemplate.update(q.toString(), ps -> {
int index = 1;
if (null != customer.getCustomerName()) {
ps.setString(index++, customer.getCustomerName());
}
if (null != customer.getCreateTime()) {
ps.setTimestamp(index++, Timestamp.valueOf(customer.getCreateTime()));
}
if (null != customer.getEditTime()) {
ps.setTimestamp(index++, Timestamp.valueOf(customer.getEditTime()));
}
ps.setLong(index, id);
});
}
private static Customer convert(ResultSet rs) throws SQLException {
Customer customer = new Customer();
customer.setId(rs.getLong("id"));
customer.setCustomerName(rs.getString("customer_name"));
customer.setCreateTime(rs.getTimestamp("create_time").toLocalDateTime());
customer.setEditTime(rs.getTimestamp("edit_time").toLocalDateTime());
return customer;
}
private static ResultSetExtractor> MULTI = rs -> {
List result = new ArrayList<>();
while (rs.next()) {
result.add(convert(rs));
}
return result;
};
private static ResultSetExtractor SINGLE = rs -> rs.next() ? convert(rs) : null;
}
测试结果如下：
JdbcTemplate的优势是可以应用函数式接口简化一些值设置和值提取的操作，并且获得接近于原生JDBC的执行效率，但是它的明显劣势就是会产生大量模板化的代码，在一定程度上影响开发效率。
小结
本文简单分析spring-boot-starter-jdbc引入，以及不同数据库和不同数据源的使用方式，最后简单介绍了JdbcTemplate的基本使用。
demo项目仓库：
Github：https://github.com/zjcscut/spring-boot-guide/tree/master/ch6-jdbc-module-h2
Github：https://github.com/zjcscut/spring-boot-guide/tree/master/ch7-jdbc-module-mysql
总结
到此这篇关于SpringBoot2.x入门教程：引入jdbc模块与JdbcTemplate简单使用的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot2.x入门教程：引入jdbc模块与JdbcTemplate简单使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！