大数据—— 使用 Durid 进行 JDBC 连接

Posted Vicky_Tang

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了大数据—— 使用 Durid 进行 JDBC 连接相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目录

一、Druid简介

二、Druid的优点

三、使用 Durid 进行 JDBC MySQL 的连接

3.1 添加 Druid 的依赖、数据库驱动

3.2 创建 JDBC 工具类

3.3 添加配置参数

3.4 测试代码


一、Druid简介

        Druid是阿里开源的数据库连接池,作为后起之秀,性能比dbcp、c3p0更高,使用也越来越广泛。

当然Druid不仅仅是一个连接池,还有很多其他的功能。

二、Druid的优点

  • 高性能。性能比dbcp、c3p0高很多。
  • 只要是jdbc支持的数据库,druid都支持,对数据库的支持性好。并且Druid针对oracle、mysql做了特别优化。
  • 提供监控功能。可以监控sql语句的执行时间、ResultSet持有时间、返回行数、更新行数、错误次数、错误堆栈等信息,来了解连接池、sql语句的工作情况,方便统计、分析SQL的执行性能

三、使用 Durid 进行 JDBC MySQL 的连接

3.1 添加 Druid 的依赖、数据库驱动

<!-- mysql-connector-java -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.49</version>
</dependency>

<!-- druid -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.0.27</version>
</dependency>

3.2 创建 JDBC 工具类

package cn.kgc.utils;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import org.apache.commons.dbutils.QueryRunner;
import org.apache.commons.dbutils.handlers.ArrayHandler;
import org.apache.commons.dbutils.handlers.ArrayListHandler;
import org.apache.log4j.Logger;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.Serializable;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

/**
 * 【JDBC】业务工具类
 */
public class JDBCReadUtils implements Serializable {
    private static Logger logger = Logger.getLogger(JDBCReadUtils.class);
    /**
     * 实现JDBCHelper的单例化
     */
    private static JDBCReadUtils instance = null;
    private QueryRunner runner = null;

    /**
     * 实现单例的过程中,创建唯一的数据库连接池
     */
    private JDBCReadUtils(String url) {
        Properties properties = new Properties();
        try {
            properties.load(new FileInputStream(new File(url)));
            runner = new QueryRunner(DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties));

        } catch (Exception e) {
            logger.error(e.getMessage(), e);
        }
    }

    public JDBCReadUtils() {
    }

    /**
     * 获取单例
     *
     * @return 单例
     */
    public static JDBCReadUtils getInstance(String url) {
        if (instance == null) {
            synchronized (JDBCReadUtils.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new JDBCReadUtils(url);
                }
            }
        }
        return instance;
    }

    /**
     * 查询(返回Array结果)
     */
    private Object[] queryArray(String sql, Object... params) {
        Object[] result = null;
        try {
            result = runner.query(sql, new ArrayHandler(), params);
        } catch (SQLException e) {
            logger.error(e.getMessage());
        }
        return result;
    }

    /**
     * 查询(返回ArrayList结果)
     */
    public List<Object[]> queryArrayList(String sql, Object... params) {
        List<Object[]> result = null;
        try {
            result = runner.query(sql, new ArrayListHandler(), params);
        } catch (SQLException e) {
            logger.error(e.getMessage());
        }
        return result == null ? new ArrayList<>() : result;
    }

    /**
     * 更新(包括UPDATE、INSERT、DELETE,返回受影响的行数)
     */
    public int update(String sql, Object... params) {
        int result = 0;
        try {
            result = runner.update(sql, params);
        } catch (SQLException e) {
            logger.error(e.getMessage());
        }
        return result;
    }

}

3.3 添加配置参数

        在 resource 目录中添加 jdbc.properties 文件并添加如下配置 

driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql://singleNode:3306/spark?useSSL=false&createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8
username=root
password=root

3.4 测试代码

package cn.kgc;

import cn.kgc.utils.JDBCReadUtils;

import java.util.List;

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        List<Object[]> result = JDBCReadUtils.getInstance("C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\总部实战课\\\\spark\\\\project\\\\src\\\\main\\\\resources\\\\jdbc.properties")
                .queryArrayList("select * from entity_question_number_accuracy limit 10;");
        for (Object o[] : result) {
            System.out.println(o[0] + "\\t" + o[1] + "\\t" + o[2] + "\\t" + o[3]);
        }

    }
}

以上是关于大数据—— 使用 Durid 进行 JDBC 连接的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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