【JavaWeb】JDBC优化 之 数据库连接池、Spring JDBC

1 数据库连接池

为什么要使用数据库连接池?

  1. 数据库连接是一件费时的操作,连接池可以使多个操作共享一个连接
  2. 使用连接池可以提高对数据库连接资源的管理
  3. 节约资源且高效

概念:数据库连接池其实就是一个容器,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,当用户访问数据库时,从容器中获取连接对象,用户访问完后,将连接对象归还给数据库。

实现:

  1. 标准接口:DataSource:javax.sql包下。使用getConnection()获取连接,如果连接对象是从连接池中获取的。调用Connection.close方法则不会关闭连接,而是归还连接。
  2. 一般不去实现它,由数据库厂商来实现。实现技术由:C3P0和Druid【阿里巴巴提供 最好的数据库连接池实现技术】

2 C3P0的使用

步骤

  1. 导入两个c3p0的jar包
    mchange-commons-java-0.2.12
    c3p0-0.9.5.2
    还需要数据库驱动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
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        DataSource ds = new ComboPooledDataSource();
        ds.getConnection();
        System.out.println(ds);
    }

3 Druid的使用

步骤

  1. 导入druid-1.0.9.jar包
  2. 定义配置文件:druid.properties,可以叫任意名称,可以放在任意目录
  3. 获取数据库连接池对象,通过工厂类DruidDataSourceFactory获取
  4. 获取连接:getConnection
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){
        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;
    }
}

4 Spring JDBC

Spring框架对JDBC的简单封装
提供了一个JDBCTemplate对象来简化JDBC的开发

步骤:

  1. 导入jar包
    【JavaWeb】JDBC优化 之 数据库连接池、Spring JDBC_第1张图片
  2. 创建JdbcTemplate对象,依赖于数据源DataSource
  3. 使用JdbcTemplate对象的方法来完成CRUD的操作
  • update():执行DML语句增删改
  • qureyForMap:查询结果并将结果集封装为map集合
    注意:这个方法查询的结果集长度只能是1
  • qureyForList:查询结果并将结果集封装为list集合
    注意:将每一条记录封装为Map集合,再将Map集合装载到List集合中
  • qurey():查询结果,将结果封装为JavaBean对象
    注意:qurey的参数:RowMapper。一般使用BeanPropertyRowMapper实现类,可以完成数据到JavaBean的自动封装。
    -new BeanPropertyRowMapper<类型>(类型.class)
  • qureyForObject:查询结果,将结果封装为对象
    注意:一般用于聚合函数的查询

4.1 JDBC Template入门使用

  1. 已经导入的数据库连接jar包
  2. JDBCUtils是用druid实现的工具类,druid包也需要导入
  3. 导入JDBC Template的五个jar包
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

public class JDBCTemplateDemo {
    public static void main(String[] args) {
        JdbcTemplate template = new JdbcTemplate(JDBCUtils.getDataSource());
        String sql = "update account set balance=5000 where id=?";
        int count = template.update(sql, 1);
        System.out.println(count);
    }
}

4.2 JDBCTemplate执行DML语句

  1. 修改1号数据的balance为10000
  2. 添加一条记录
  3. 删除第2步添加的记录
  4. 查询id为1的记录,将结果封装为map集合
  5. 查询所有记录,将结果封装为list集合
  6. 查询所有记录,将结果封装为Account对象的list集合
  7. 查询总记录数

public class JDBCTemplateDemo2 {
    private JdbcTemplate template = new JdbcTemplate(JDBCUtils.getDataSource());

    //更新记录
    @Test
    public void test1(){
        String sql = "update account set balance=? where id=?";
        int count = template.update(sql,999,1);
        Assert.assertEquals(1,count);
    }

    //添加记录
    @Test
    public void test2(){
        String sql = "insert into account values(null,?,?)";
        int count = template.update(sql, "赵四", 888);
        Assert.assertEquals(1,count);
    }

    //删除记录
    @Test
    public void test3(){
        String sql = "delete from account where id = ?";
        int count = template.update(sql, 4);
        Assert.assertEquals(1,count);
    }

    //查询id为1的记录 封装为map
    //注意queryForMap查询的结果集长度只能是1
    @Test
    public void test4(){
        String sql = "select * from account where id = ?";
        Map<String, Object> map = template.queryForMap(sql,1);
        System.out.println(map);
    }

    @Test
    //查询所有的记录 封装到list中 list中是map对应的一条条结果
    public void test5(){
        String sql = "select * from account";
        List<Map<String, Object>> maps = template.queryForList(sql);
        System.out.println(maps);
    }

    @Test
    //将结果封装为类再存入list中
    public void test6(){
        String sql = "select * from account";
        List<Account> query = template.query(sql, new BeanPropertyRowMapper<Account>(Account.class));
        for(Account acc: query){
            System.out.println(acc);
        }
    }
    //查询总记录数
    @Test
    public void test7(){
        String sql = "select count(id) from account";
        Long total = template.queryForObject(sql, Long.class);
        System.out.println(total);
    }
}

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