• JDBC连接池&JDBCTemplate


    大纲

    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)
                                        * 格式:template.query(String sql,new BeanPropertyRowMapper<类型>(类型.class));
                                            例:List<User> users = template.query(sql, new BeanPropertyRowMapper<User>(User.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<String, Object> 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<Map<String, Object>> list = template.queryForList(sql);
    			
    			        for (Map<String, Object> 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<Emp> list = template.query(sql, new RowMapper<Emp>() {
    			
    			            @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<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);
    			    }
    			
    			}
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