概述

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，当用户访问数据库时，会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。
好处：
- 节约资源
- 用户访问高效

实现逻辑

标准接口：DataSource javax.sql包下的
- 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，则不会关闭连接了。而是归还连接。
一般我们不去实现它，由数据库厂商来实现
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

数据库连接池技术

使用步骤：
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：叫 c3p0.properties 或者 c3p0-config.xml 将会自动加载
  - 路径：直接将文件放到 src 目录下即可，右键 --> Add as Library
3. 创建核心对象数据库连接池对象 ComboPooledDataSource
4. 获取连接：getConnection()
c3p0目录结构

常见的数据库连接池

代码演示：

package com.my.datasource.c3p0;

import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;

/**
 * c3p0的演示
 */
public class C3P0Demo1 {
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        // 1.创建数据库连接池对象 DataSource，使用默认配置
        DataSource ds = new ComboPooledDataSource();

        // 1.1 获取DataSource，使用指定名称配置
//        DataSource ds = new ComboPooledDataSource("otherc3o0");

        // 2.获取连接对象
//        Connection conn = ds.getConnection();

        // 3.打印
//        System.out.println(conn);

        // 获取10个连接对象
        for (int i = 1; i <= 9; i  ) {
            Connection conn = ds.getConnection();
            System.out.println(i   ":"   conn);
            if (i == 4) {
                conn.close(); // 归还Connection对象
            }
        }
    }
}

c3p0-config.xml 配置文件

<c3p0-config>
    <!-- 使用默认的配置读取连接对象 -->
    <default-config>
        <!-- 连接参数 -->
        <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property>
        <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/db4</property>
        <property name="user">root</property>
        <property name="password">root</property>

        <!-- 连接池参数 -->
        <!-- 初始化申请的连接数量 -->
        <property name="initialPoolSize">5</property>
        <!-- 最大的连接数量 -->
        <property name="maxPoolSize">10</property>
        <!-- 超时时间 -->
        <property name="checkoutTimeout">3000</property>
    </default-config>

    <!-- 使用指定名称的配置读取连接对象 -->
    <named-config name="otherc3p0">
        <!-- 连接参数 -->
        <property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property>
        <property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/db4</property>
        <property name="user">root</property>
        <property name="password">root</property>

        <!-- 连接池参数 -->
        <!-- 初始化申请的连接数量 -->
        <property name="initialPoolSize">5</property>
        <!-- 最大的连接数量 -->
        <property name="maxPoolSize">8</property>
        <!-- 超时时间 -->
        <property name="checkoutTimeout">1000</property>
    </named-config>


</c3p0-config>

Druid:数据库连接池实现技术，由阿里巴巴提供的

使用步骤：
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，不能自动加载
3. 加载配置文件：Properties
4. 获取数据库连接池对象：通过工厂来获取 DruidDataSourceFactory
5. 获取连接：getConnection()
druid.properties

driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql:///db4
username=root
password=root
# 初始化连接数量
initialSize=5
# 最大连接数
maxActive=10
# 最大等待时间
maxWait=3000
maxIdle=8
minIdle=3

DruidDemo.java

package com.my.datasource.ddruid;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;

import javax.sql.DataSource;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.util.Properties;

/**
 * Druid演示
 */
public class DruidDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.导入jar包
        // 2.定义配置文件
        // 3.加载配置文件
        InputStream is = DruidDemo.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
        Properties pro = new Properties();
        pro.load(is);
        // 4.获取数据库连接池对象
        DataSource ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
        // 5.获取数据库连接对象
        Connection conn = ds.getConnection();
        System.out.println(conn);
        conn.close();
    }
}

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. 获取数据库连接对象的方法：通过数据库连接池获取连接
  2. 释放资源
  3. 获取数据库连接池对象的方法
代码实现：

package com.my.datasource.utils;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;

import javax.sql.DataSource;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

/**
 * Druid连接池的工具类
 */
public class JDBCUtils {
    // 1.定义成员变量 DataSource
private static DataSource ds;

    static {
        try {
            // 2.加载配置文件
            Properties pro = new Properties();
            pro.load(JDBCUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"));
            // 3.获取DataSource
            ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
}

    /**
     * 获取数据库连接对象
     *
     * @return
     * @throws SQLException
     */
    public static Connection getConnection() throws SQLException {
        return ds.getConnection();
}

    /**
     * 获取连接池对象的方法
     *
     * @return
     */
    public static DataSource getDataSource() {
        return ds;
}

    /**
     * 释放执行DML语句后资源的方法
     *
     * @param pstmt
     * @param conn
     */
    public static void close(PreparedStatement pstmt, Connection conn) {
        close(null, pstmt, conn);
}

    /**
     * 释放执行DQL语句后资源的方法
     *
     * @param rs
     * @param pstmt
     * @param conn
     */
    public static void close(ResultSet rs, PreparedStatement pstmt, Connection conn) {
        if (rs != null) {
            try {
                rs.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        if (pstmt != null) {
            try {
                pstmt.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        if (conn != null) {
            try {
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

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
使用步骤：
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 JDBCTemplat 的方法来完成 CRUD 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，值作为 value，将这条记录封装成为一个 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，将结果集封装为 JavaBean 对象
    - query的参数：RowMapper<类型>
      - 一般我们使用**BeanPropertyRowMapper<类型>实现类**，可以完成数据到 JavaBean的自动封装
      - new BeanPropertyRowMapper<类型>(类型.class)
  - queryForObject()：查询结果，将结果封装为对象
JdbcTemplate 目录结构，需要导入的 5个 jar 包

常见的数据库连接池

示例

package com.my.JdbcTemplate;

import com.my.datasource.utils.JDBCUtils;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

/**
 * JdbcTemplate 入门
 */
public class JdbcTemplateDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 1.导入 jar 包
        // 2.创建 JdbcTemplate对象
        JdbcTemplate template = new JdbcTemplate(JDBCUtils.getDataSource());
        // 3.定义sql
        String sql = "update account set banlance = ? where id = ?";
        // 4.调用方法
        int count = template.update(sql, 5000, 3);
        System.out.println(count);
    }
}

练习:

package com.my.JdbcTemplate;

import com.my.datasource.utils.JDBCUtils;
import com.my.domain.Emp;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

import java.util.List;
import java.util.Map;

public class JdbcTemplateDemo2 {
    // 获取 JdbcTemplate 对象
    private JdbcTemplate template = new JdbcTemplate(JDBCUtils.getDataSource());
    private String sql;
    private int count;

    /*
        修改id为1001的 salary = 10000
     */
    @Test
    public void test1() {
        sql = "update emp set salary = ? where id = ?";
        count = template.update(sql, 10000, 1001);
        Assert.assertEquals(1, count);
    }

    /*
        添加一条记录
     */
    @Test
    public void test2() {
        sql = "insert into emp(id, ename, dept_id) values (?, ?, ?)";
        count = template.update(sql, 1015, "郭靖", 10);
        Assert.assertEquals(1, count);
    }

    /*
        删除 id 为 1015 的记录
     */
    @Test
    public void test3() {
        sql = "delete from emp where id = ?";
        count = template.update(sql, 1015);
        Assert.assertEquals(1, count);
    }

    /*
        查询 id = 1001的记录，将其封装成 Map集合
     */
    @Test
    public void test4() {
        sql = "select * from emp where id = ? ";
        Map<String, Object> map = template.queryForMap(sql, 1001);
        // {id=1001, ename=孙悟空, job_id=4, mgr=1004, joindate=2000-12-17, salary=10000.00, bonus=null, dept_id=20}
        System.out.println(map);
    }

    /*
        查询所有的记录，将其封装成 List集合
     */
    @Test
    public void test5() {
        sql = "select * from emp";
        List<Map<String, Object>> list = template.queryForList(sql);
        for (Map<String, Object> stringObjectMap : list) {
            System.out.println(stringObjectMap);
        }
    }

    /*
        查询所有记录，将其封装成Emp(Java Bean)对象的List集合
        query()：将其封装成指定的对象
     */
    @Test
    public void test6() {
        sql = "select * from emp";
        List<Emp> list = template.query(sql, new BeanPropertyRowMapper<Emp>(Emp.class));
        list.stream().forEach(System.out::println);
    }

    /*
        查询总的记录数
        queryForObject()：一般用于聚合函数的计算
     */
    @Test
    public void test7() {
        sql = "select count(id) from emp";
        Long count = template.queryForObject(sql, Long.class);
        System.out.println(count);
    }

}

秒客网

常见的数据库连接池

概述

实现逻辑

数据库连接池技术

Druid:数据库连接池实现技术，由阿里巴巴提供的

Spring JDBC

相关文章