一文带你学会Spring JDBC的使用

目录

• 1、JDBC
• 2、使用
• 2.1、配置数据源
• 2.2、HikariCP
• 2.3、JdbcTempLate

1、JDBC

JDBC 就是 数据库开发 操作的 代名词，因为只要是现代商业项目的开发那么一定是离不开 数据库 的，不管你搞的是什么，只要是想使用动态的开发结构，那么一定就是 JDBC ，那么下面首先来回顾一下传统JDBC的使用。

JDBC有四种连接: 像JDBC-ODBC的连接已经确定不再使用了、主要采用的是 JDBC网络连接模式。

在JDBC的开发之中，一定要 配置相应数据库的驱动程序 后才可以使用，所以这就属于标准的做法，同时还有一点必须明确，不管未来出现了什么样的 Java数据库开发框架，那么核心的本质只有一点: JDBC，可是JDBC 标准里面所定义的 操作结构 是属于 较为底层 的操作形式，所以使用起来 非常的繁琐，因为几乎所有的数据库的项目都需要加载驱动、创建数据库连接、数据库的操作对象、关闭数据库，只有中间的数据库的CRUD操作是有区别的,那么就需要考虑对JDBC进行封装了，那么这个时候就有了ORM组件（全称ORMapping、对象关联映射，采用对象的形式实现JDBC的开发操作)。

​ 从历史的发展上来讲，ORMapping组件出现较多:JDO、Entity Bean、Hibernate、IBatis、SpringJDBC、MyBatis、JPA标准，当然随着技术的发展与淘汰，基本上现在阶段剩下的ORM组件，常用的就是MyBatis(国内互联网公司)、JPA(国外机构)，而SpringJDBC是属于JDBC的轻度包装组件（其他的组件都属于重度包装)，所以使用SpringJDBC可以 简化JDBC 传统开发里面繁琐的操作步骤。

添加依赖

<properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <spring.version>5.3.21</spring.version>
        <mysql.version>8.0.30</mysql.version>
</properties>

<dependencies>
    	<!--核心依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-context</artifactId>
        </dependency>
		<!--spring-jdbc-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-jdbc</artifactId>
        </dependency>
		<!--数据库依赖-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>

    	<!--测试-->
        <dependency>
            <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
            <artifactId>junit-jupiter-api</artifactId>
            <version>5.8.2</version>
        </dependency>

    	<!--日志依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.24</version>
        </dependency>
     	<dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.25</version>
        </dependency>
		<!--日志依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.25</version>
        </dependency>
    </dependencies>

log4j.properties 日志配置文件 （当启动程序，没有任何报错，但是没有信息打印时，需要配置日志）

#将等级为DEBUG的日志信息输出到console和file这两个目的地，console和file的定义在下面的代码
log4j.rootLogger=DEBUG,console,file

#控制台输出的相关设置
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.Threshold=DEBUG
log4j.appender.console.ImmediateFlush=true
log4j.appender.console.Target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=[%-5p] %d(%r) --> [%t] %l: %m %x %n

#文件输出的相关设置
log4j.appender.file = org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.file.File=./log/logFile.log
log4j.appender.file.MaxFileSize=10mb
log4j.appender.file.Threshold=DEBUG
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=[%p][%d{yy-MM-dd}][%c]%m%n

#日志输出级别
log4j.logger.org.mybatis=DEBUG
log4j.logger.java.sql=DEBUG
log4j.logger.java.sql.Statement=DEBUG
log4j.logger.java.sql.ResultSet=DEBUG
log4j.logger.java.sql.PreparedStatement=DEBUG

2、使用

要想使用JDBC，配置数据源，是关键性的一步。

2.1、配置数据源

2.1.1、注册数据源对像

创建数据源的配置类：（基于配置类的方式）

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource;
import javax.sql.DataSource;
@Configuration
public class DataSourceConfig {
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        // 驱动数据源
        DriverManagerDataSource dataSource = new DriverManagerDataSource();
        // 加载驱动程序
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/yootk");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("317311");
        return dataSource;
    }
}

创建数据源的配置类：（基于xml的方式）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
       xmlns:c="http://www.springframework.org/schema/c"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

    <!--数据源的配置-->
    <bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/yootk"/>
        <property name="username" value="root"/>
        <property name="password" value="317311"/>
    </bean>
</beans>

2.1.2、测试

import look.word.jdbc.config.DataSourceConfig;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit.jupiter.SpringExtension;
import javax.sql.DataSource;

@ContextConfiguration(classes = DataSourceConfig.class) //	两者二选一即可
//@ContextConfiguration(locations ={"classpath:data-source.xml"})
@ExtendWith(SpringExtension.class)
public class TestDataSource {
	// 日志工厂对象
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestDataSource.class);
    @Autowired
    private DataSource dataSource;
    @Test
    public void testConnection() throws Exception{
        LOGGER.info("【数据库连接对象】：{}",dataSource);
    }
}

// 执行结果 输入数据源对象，说明连接成功
// [INFO ] 2022-09-14 12:18:59,307(386) --> [main] look.word.test.TestDataSource.testConnection(TestDataSource.java:29): 【数据库连接对象】：org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource@535779e4

但是基于这种连接操作的性能是非常一般的，请追随源代码，一探究竟。

然后找到我们的AbstractDriverBasedDataSource.getConnection()方法，进入getConnectionFromDriver()方法。

找到getConnectionFromDriver(),他是一个抽象方法，然后找到其子类，DriverManagerDataSource

然后又会发现，我们回到了DriverManagerDataSource，然后我们在进入getConnectionFromDriverManager方法。

最终获取连接的方式，

2.1.3、默认连接方式的缺点

​ 这种连接的管理方式，是在每一次 获取连接 的时候 才进行 数据库连接的操作了，那么现在的问题就来了，这样的管理方式好吗 ?首先在数据库连接的处理之中，一定会建立若干个Socket 连接，那么会有耗时，而在数据库关闭的时候也会存在有同样的耗时处理，这样在“次次次高并发”的处理下很难得到有效的控制。所以在实际项目中最佳数据库连接的管理，一定是基于数据库连接池方式实现的。所以此时可以考虑在 Spring 内部去实现一个连接池的维护。早期的数据库连接池组件提供有一个 C3P0组件，但是现在已经停止维护了。

2.2、HikariCP

​ 在实际的项目应用开发过程之中，为了解决JDBC连接与关闭的延时以及性能问题，提供了数据库连接池的解决方案，并且针对于该方案提供了成型的HikariCP服务组件。HikariCP (Hikari来自日文，是“光”的含义)是由日本程序员开源的一个数据库连接池组件，该组件拥有如下特点:

• 宇节码更加的精简，这样可以在缓存中添加更多的程序代码;
• 实现了一个无锁集合，减少了并发访问造成的资源竞争问题;
• 使用了自定义数组类型(FastList)代替了ArrayList，提高了get()与remove()的操作性能;
• 针对CPU的时间片算法进行了优化，尽可能在一个时间片内完成所有处理操作。

​ 在Spring之中默认推荐的数据库连接池组件就是HikariCP，不建议再使用其他的数据库连接池组件，当然国内也有优秀的CP组件，那么就是阿里推出的Druid(在性能上可能低于HikariCP，但是提供有完整的管理界面)，如果要想使用这个组件，可以采用如下的步骤进行配置。

2.2.1、使用

添加依赖：

<dependency>
                <groupId>com.zaxxer</groupId>
                <artifactId>HikariCP</artifactId>
                <version>5.0.1</version>
            </dependency>

编写配置类：

这次我们再用配置文件的方式，方便扩展

创建配置文件：src/main/profiles/dev/config/database.properties

yootk.database.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
yootk.database.jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/yootk
yootk.database.username=root
yootk.database.password=317311
# 【Hikaricp】配置数据库连接超时时间 单位【毫秒】
yootk.database.connectionTimeOut=3000
# 【Hikaricp】一个连接最小维持的时间 单位【毫秒】
yootk.database.idleTimeOut=3000
# 【Hikaricp】一个连接最长存活的时间 单位【毫秒】
yootk.database.maxLifetime=6000
# 【Hikaricp】最大保存的数据库连接实例
yootk.database.maximumPoolSize=60
# 【Hikaricp】最小保存的数据库连接实例 (在没有任何用户访问时，最少维持的连接数量)
yootk.database.minimumIdle=20
# 【Hikaricp】是否为只读
yootk.database.readOnly=false

创建配置对象

@Configuration
//读取指定位置的资源文件
@PropertySource("classpath:config/database.properties")
public class HikariCpDataSourceConfig {
    /**
     * 绑定资源文件中的配置数据项
     */
    @Value("${yootk.database.driverClassName}")
    private String driverClassName;
    @Value("${yootk.database.jdbcUrl}")
    private String jdbcUrl;
    @Value("${yootk.database.username}")
    private String username;
    @Value("${yootk.database.password}")
    private String password;
    @Value("${yootk.database.connectionTimeOut}")
    private Long connectionTimeOut;
    @Value("${yootk.database.idleTimeOut}")
    private Long idleTimeOut;
    @Value("${yootk.database.maxLifetime}")
    private Long maxLifetime;
    @Value("${yootk.database.maximumPoolSize}")
    private Integer maximumPoolSize;
    @Value("${yootk.database.minimumIdle}")
    private Integer minimumIdle;
    @Value("${yootk.database.readOnly}")
    private boolean readOnly;

    @Bean("dataSource")
    public DataSource dataSource() {
        // Hikari连接池数据源
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setDriverClassName(driverClassName);
        dataSource.setJdbcUrl(jdbcUrl);
        dataSource.setUsername(username);
        dataSource.setPassword(password);
        dataSource.setPassword(password);
        // 超时时间
        dataSource.setConnectionTimeout(connectionTimeOut);
        // 空闲超时
        dataSource.setIdleTimeout(idleTimeOut);
        // 连接的最长时间
        dataSource.setMaxLifetime(maxLifetime);
        // 连接池最大数量
        dataSource.setMaximumPoolSize(maximumPoolSize);
        // 当没有连接时 最小保留的连接数量
        dataSource.setMinimumIdle(minimumIdle);
        // 是否只读数据库
        dataSource.setReadOnly(readOnly);
        return dataSource;
    }
}

测试类：

import look.word.jdbc.config.HikariCpDataSourceConfig;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit.jupiter.SpringExtension;

import javax.sql.DataSource;
@ContextConfiguration(classes = HikariCpDataSourceConfig.class)
@ExtendWith(SpringExtension.class)
public class TestDataSource {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestDataSource.class);

    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    @Test
    public void testConnection() throws Exception {
        LOGGER.info("【数据库连接对象】：{}", dataSource.getConnection());
    }
}

​ 如果出错，可以看看日志输入信息。

这样我们就实现了，使用HikariCP获取连接对象了，接下来就会使用HikariCP对具体的数据库进行操作。

2.3、JdbcTempLate

JdbcTempLate的使用很简单，只需要为其指定数据源即可。

我们采用配置类的方式，为其配置数据源

2.3.1、增

添加配置类：

@Configuration
public class JdbcTempLateConfig {
    @Bean // 方法形参 会自动从容器中注入对象
    public JdbcTemplate jdbcTemplate(DataSource dataSource) {
        JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);
        return jdbcTemplate;
    }
}

编写测试类：

@ContextConfiguration(classes = {HikariCpDataSourceConfig.class, JdbcTempLateConfig.class})
@ExtendWith(SpringExtension.class)
public class TestJdbcTempLate {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestJdbcTempLate.class);

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @Test
    public void testConnection() throws Exception {
        String sql = "insert into book(title,author,price) values('java入门','李老师',99.90)";
        LOGGER.info("【插入执行结果】：{}", jdbcTemplate.update(sql));
    }
}

执行结果：

这个时候就是用JdbcTemplate轻松地实现了数据的插入操作。

但是，可以发现，我们上面的操作，还是存在问题的，比如没有对sql 进行预处理，会出现 Sql 注入的风险。

2.3.2、改

测试类

@Test
    public void testUpdate() {
        String sql = "update yootk.book set title = ? where bid = ?";
        LOGGER.info("【插入执行结果】：{}", jdbcTemplate.update(sql, "Python入门", 2));
    }

2.3.3、删

测试类

@Test
    public void testDelete() {
        String sql = "delete from yootk.book  where bid = ?";
        LOGGER.info("【插入执行结果】：{}", jdbcTemplate.update(sql, 2));
    }

2.3.4、增 (返回id)

在MySQL数据库里面，有一种功能，可以通过一个next()处理函数获取当前所生成的ID号(主要针对于自动增长列)，实际上这个功能主要的目的是为了解决增加数据时的ID返回处理问题了，因为很多的时候需要在数据增加成功之后对指定的ID进行控制，所以才提供了专属的处理函数，Oracle之中直接使用序列即可，但是MySQL的实现就需要专属的处理函数了。.在程序的开发之中，如果要想获取到增长后的ID数据，在SpringJDBC里面提供有了一个KeyHolder接口，在这个接口里面定义了获取主键内容的处理方法。

​ 在平常开发中，我们经常会遇到，插入这个数据后，会需要这个数据的id，然后对其进行一系类操作。

​ 如果要想获取到增长后的ID数据，在SpringJDBC里面提供有了一个KeyHolder接口，在这个接口里面定义了获取主键内容的处理方法。

测试类

@Test
    public void testInsertReturnId() {
        String sql = "insert into yootk.book(title,author,price) values(?,?,?)";
        GeneratedKeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder(); // 获取KEY的处理信息
        int count = jdbcTemplate.update(new PreparedStatementCreator() {
            @Override
            public PreparedStatement createPreparedStatement(Connection con) throws SQLException {
                PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS); // 对sql进行预处理
                ps.setString(1, "Springboot实战");
                ps.setString(2, "老李");
                ps.setDouble(3, 99.00);
                return ps;
            }
        }, keyHolder);
        LOGGER.info("【插入执行影响行数】：{}，当前插入数据的ID：{}", count, keyHolder.getKey());
    }
// 执行结果
// look.word.test.TestJdbcTempLate.testInsertReturnId(TestJdbcTempLate.java:61): 【插入执行影响行数】：1，当前插入数据的ID：4

如果在 PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql);中，没有指定需要返回KEY，则会出现异常。

2.3.5、批处理

测试类：

这种方式是基于集合的。

@Test
    public void testInsertBatch() {
        List<String> titles = List.of("Springboot开发实战", "SSM开发案例", "Netty开发实战", "Redis开发实战");
        List<Double> prices = List.of(90.1, 98.9, 78.9, 98.9);
        String sql = "insert into yootk.book(title,author,price) values(?,?,?)";
        this.jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {  // 执行批量插入
             //@param i  集合索引
            @Override
            public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
                ps.setString(1, titles.get(i));
                ps.setString(2, "老李老师");
                ps.setDouble(3, prices.get(i));
            }
            @Override
            public int getBatchSize() {
                return titles.size(); //总长度
            }
        });
    }

基于对象

@Test
    public void testInsertBatch2() {
        List<Object[]> params = List.of(
                new Object[]{"Spring开发实战", "11", 89.0},
                new Object[]{"Spring开发实战1", "11", 89.0},
                new Object[]{"Spring开发实战2", "11", 89.0},
                new Object[]{"Spring开发实战3", "11", 89.0}
        );
        String sql = "insert into yootk.book(title,author,price) values(?,?,?)";
        int[] result = jdbcTemplate.batchUpdate(sql, params);//批量插入
        System.out.println("result = " + result);
    }

2.3.4、查

​ 在数据库操作过程中，除了数据更新操作之外，最为繁琐的就是数据库的查询功能了。由于JdbcTemplate设计的定位属于ORMapping组件，所以就需要在查询完成之后，可以自动的将查询结果转为VO类型的实例，而为了解决该问题，在SpringJDBC中提供了一个RowMapper接口，这个接口可以实现ResultSet向指定对象实例的转换。该接口提供有一个mapRow()处理方法，可以接收查询结果每行数据的结果集，用户可以将指定列取出，并保存在自标VO实例之中

查询单个

Book 对象 根据数据库创建

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Book {
    private Integer bid;
    private String title;
    private String author;
    private Double price;
}

测试类：

// 查询单个
    @Test
    public void testQuery() {
        String sql = "select  bid, title, author, price from yootk.book  where bid = ?";
        Book book = jdbcTemplate.queryForObject(sql, new RowMapper<Book>() {
            @Override
            public Book mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
                Book book = new Book();
                book.setBid(rs.getInt(1));
                book.setTitle(rs.getString(2));
                book.setAuthor(rs.getString(3));
                book.setPrice(rs.getDouble(4));
                return book;
            }
        }, 3); // 这里的3 是对预处理数据的回填 多个需按照顺序编写
        System.out.println("【queryForObject 查询结果】book = " + book);
    }

查询多个

// 查询所有
    @Test
    public void testQueryAll() {
        String sql = "select  bid, title, author, price from yootk.book ";
        List<Book> list = jdbcTemplate.query(sql, new RowMapper<Book>() {
            @Override
            public Book mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
                Book book = new Book();
                book.setBid(rs.getInt(1));
                book.setTitle(rs.getString(2));
                book.setAuthor(rs.getString(3));
                book.setPrice(rs.getDouble(4));
                return book;
            }
        });
        list.stream().forEach(System.out::println);
    }

分页查询

// 分页
    @Test
    public void testQuerySpAll() {
        int current = 2; // 页数
        int size = 5;// 每页数量
        String sql = "select  bid, title, author, price from yootk.book limit ? ,?  ";
        List<Book> list = jdbcTemplate.query(sql, new RowMapper<Book>() {
            @Override
            public Book mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
                Book book = new Book();
                book.setBid(rs.getInt(1));
                book.setTitle(rs.getString(2));
                book.setAuthor(rs.getString(3));
                book.setPrice(rs.getDouble(4));
                return book;
            }
        }, (current - 1) * size, size);
        list.stream().forEach(System.out::println);
    }

统计行数

// 查询行数
    @Test
    public void testQueryCount() {
        String sql = "select  count(*) from yootk.book where title like ?";
        long count = jdbcTemplate.queryForObject(sql, new RowMapper<Long>() {
            @Override
            public Long mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
                return rs.getLong(1);
            }
        }, "%Spring%");
        LOGGER.info("【数据库记录总行数】{}", count);
    }

以上就是一文带你学会Spring JDBC的使用的详细内容，更多关于Spring JDBC的资料请关注我们其它相关文章！