Spring 与JDBC

曾经终败给现在 2024-04-17 06:03 55阅读 0赞

#### `一、Spring数据访问模板` ####

> Spring提供的数据访问模板，分别适用于不同的持久化机制。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">模板类（org.springframework.*）</th> 
   <th align="left">用途</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">jca.cci.core.CciTemplate</td> 
   <td align="left">JCA CCI连接</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">jdbc.core.JdbcTemplate</td> 
   <td align="left">JDBC连接</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">jdbc.core.namedparam.NamedParameterJdbcTemplate</td> 
   <td align="left">支持命名参数的JDBC连接</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">jdbc.core.simple.SimpleJdbcTemplate</td> 
   <td align="left">通过Java 5简化后的JDBC连接（Spring 3.1中已经废弃）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">orm.hibernate3.HibernateTemplate</td> 
   <td align="left">Hibernate 3.x以上的Session</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">orm.ibatis.SqlMapClientTemplate</td> 
   <td align="left">iBATIS SqlMap客户端</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">orm.jdo.JdoTemplate</td> 
   <td align="left">Java数据对象（Java DataObject）实现</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">orm.jpa.JpaTemplate</td> 
   <td align="left">Java持久化API的实体管理器</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### `二、配置数据源` ####

2.1 使用JNDI数据源

**1) 在xml中配置**

> 利用Spring，我们可以像使用Spring bean那样配置JNDI中数据源的引用并将其装配到需要的类中。位于jee命名空间下的<jee:jndi-lookup>元素可以用于检索JNDI中的任何对象（包括数据源）并将其作为Spring的bean。例如，如果应用程序的数据源配置在JNDI中，我们可以使用<jee:jndi-lookup>元素将其装配到Spring中，如下所示：  
> ![在这里插入图片描述][20190825233342535.png]  
> 其中jndi-name属性用于指定JNDI中资源的名称。如果只设置了jndi-name属性，那么就会根据指定的名称查找数据源。但是，如果应用程序运行在Java应用服务器中，你需要将resource-ref属性设置为true，这样给定的jndi-name将会自动添加“java:comp/env/”前缀。

**2）在Java中配置**

> 如果想使用Java配置的话，那我们可以借助JndiObjectFactoryBean从JNDI中查找DataSource：  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70]

2.2 使用数据源连接池

> 尽管Spring并没有提供数据源连接池实现，但是我们有多项可用的方案，包括如下开源的实现：
> 
>  *  Apache Commons DBCP ([http://jakarta.apache.org/commons/dbcp][http_jakarta.apache.org_commons_dbcp])；
>  *  c3p0 ([http://sourceforge.net/projects/c3p0/][http_sourceforge.net_projects_c3p0] )；
>  *  BoneCP( [http://jolbox.com/][http_jolbox.com] )。

**1) xml中配置**

> 这些连接池中的大多数都能配置为Spring的数据源，在一定程度上与Spring自带的DriverManagerDataSource或SingleConnectionDataSource很类似（我们稍后会对其进行介绍）。例如，如下就是配置DBCP BasicDataSource的方式：  
> ![在这里插入图片描述][20190825233733347.png]

**2）在java中配置**

> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
> 前四个属性是配置BasicDataSource所必需的。属性driverClassName指定了JDBC驱动类的全限定类名。在这里我们配置的是H2数据库的数据源。属性url用于设置数据库的JDBCURL。最后，username和password用于在连接数据库时进行认证。

> 以上四个基本属性定义了BasicDataSource的连接信息。除此以外，还有多个配置数据源连接池的属性。下表列出了DBCPBasicDataSource最有用的一些池配置属性：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">池配置属性</th> 
   <th align="left">所指定的内容</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">initialSize</td> 
   <td align="left">池启动时创建的连接数量</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">maxActive</td> 
   <td align="left">同一时间可从池中分配的最多连接数。如果设置为0，表示无限制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">maxIdle</td> 
   <td align="left">池里不会被释放的最多空闲连接数。如果设置为0，表示无限制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">maxOpenPreparedStatements</td> 
   <td align="left">在同一时间能够从语句池中分配的预处理语句（preparedstatement）的最大数量。如果设置为0，表示无限制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">maxWait</td> 
   <td align="left">在抛出异常之前，池等待连接回收的最大时间（当没有可用连接时）。如果设置为-1，表示无限等待</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">minEvictableIdleTimeMillis</td> 
   <td align="left">连接在池中保持空闲而不被回收的最大时间</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">minIdle</td> 
   <td align="left">在不创建新连接的情况下，池中保持空闲的最小连接数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">poolPreparedStatements</td> 
   <td align="left">是否对预处理语句（prepared</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

2.3 基于JDBC驱动的数据源

> 在Spring中，通过JDBC驱动定义数据源是最简单的配置方式。Spring提供了三个这样的数据源类（均位于org.springframework.jdbc.datasource包中）供选择：
> 
>  *  DriverManagerDataSource：在每个连接请求时都会返回一个新建的连接。与DBCP的BasicDataSource不同，由DriverManagerDataSource提供的连接并没有进行池化管理；
>  *  SimpleDriverDataSource：  
>     与DriverManagerDataSource的工作方式类似，但是它直接  
>     使用JDBC驱动，来解决在特定环境下的类加载问题，这样的环  
>     境包括OSGi容器；
>  *  SingleConnectionDataSource：在每个连接请求时都会返回同一个的连接。尽管SingleConnectionDataSource不是严格意义上的连接池数据源，但是你可以将其视为只有一个连接的池。

**1) 使用java配置**

> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

**2)使用xml配置**

> ![在这里插入图片描述][20190825234404913.png]

> 与具备池功能的数据源相比，唯一的区别在于这些数据源bean都没有提供连接池功能，所以没有可配置的池相关的属性。  
>   
> 尽管这些数据源对于小应用或开发环境来说是不错的，但是要将其用于生产环境，你还是需要慎重考虑。因为SingleConnectionDataSource有且只有一个数据库连接，所以不适合用于多线程的应用程序，最好只在测试的时候使用。而DriverManagerDataSource和SimpleDriverDataSource尽管支持多线程，但是在每次请求连接的时候都会创建新连接，这是以性能为代价的。鉴于以上的这些限制，我强烈建议应该使用数据源连接池。

2.4 使用嵌入式的数据源

> 嵌入式数据库作为应用的一部分运行，而不是应用连接的独立数据库服务器。尽管在生产环境的设置中，它并没有太大的用处，但是对于开发和测试来讲，嵌入式数据库都是很好的可选方案。这是因为每次重启应用或运行测试的时候，都能够重新填充测试数据。  
>   
> Spring的jdbc命名空间能够简化嵌入式数据库的配置。例如，如下的程序清单展现了如何使用jdbc命名空间来配置嵌入式的H2数据库，它会预先加载一组测试数据。

**1)使用jdbc命名空间配置嵌入式数据库**

> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
> 我们将<jdbc:embedded-database>的type属性设置为H2，表明嵌入式数据库应该是H2数据库（要确保H2位于应用的类路径下）。另外，我们还可以将type设置为DERBY，以使用嵌入式的ApacheDerby数据库。  
>   
> 在<jdbc:embedded-database>中，我们可以不配置也可以配置多个<jdbc:script>元素来搭建数据库。程序清单10.1中包含了两个<jdbc:script>元素：第一个引用了schema.sql，它包含了在数据库中创建表的SQL；第二个引用了test-data.sql，用来将测试数据填充到数据库中。  
>   
> 除了搭建嵌入式数据库以外，<jdbc:embedded-database>元素还会暴露一个数据源，我们可以像使用其他的数据源那样来使用它。在这里，id属性被设置成了dataSource，这也是所暴露数据源的bean ID。因此，当我们需要javax.sql.DataSource的时候，就可以注入dataSource bean。

**2) 使用java配置**

> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
> 可以看到，setType()方法等同于<jdbc:embedded-database>元素中的type属性，此外，我们这里用addScript()代替<jdbc:script>元素来指定初始化SQL。

#### `三、在Spring中使用JDBC` ####

> Spring的JDBC框架承担了资源管理和异常处理的工作，从而简化了JDBC代码，让我们只需编写从数据库读写数据的必需代码。  
>   
> 正如前面小节所介绍过的，Spring将数据访问的样板代码抽象到模板类之中。Spring为JDBC提供了三个模板类供选择：
> 
>  *  JdbcTemplate：最基本的Spring JDBC模板，这个模板支持简单的JDBC数据库访问功能以及基于索引参数的查询；
>  *  NamedParameterJdbcTemplate：使用该模板类执行查询时可以将值以命名参数的形式定到SQL中，而不是使用简单的索引参数；
>  *  SimpleJdbcTemplate：该模板类利用Java 5的一些特性如自动装箱、泛型以及可变参数列表来简化JDBC模板的使用。  
>       
>     
> 
> 以前，在选择哪一个JDBC模板的时候，我们需要仔细权衡。但是从Spring 3.1开始，做这个决定变得容易多了。SimpleJdbcTemplate已经被废弃了，其Java 5的特性被转移到了JdbcTemplate中，并且只有在你需要使用命名参数的时候，才需要使用NamedParameterJdbcTemplate。这样的话，对于大多数的JDBC任务来说，JdbcTemplate就是最好的可选方案，这也是本小节中所关注的方案。

3.1 使用JdbcTemplate来插入数据

> 为了让JdbcTemplate正常工作，只需要为其设置DataSource就可以了，这使得在Spring中配置JdbcTemplate非常容易，如下面的@Bean方法所示：  
> ![在这里插入图片描述][20190826000022717.png]  
> 在这里，DataSource是通过构造器参数注入进来的。这里所引用的dataSourcebean可以是javax.sql.DataSource的任意实现。

> 我们可以将jdbcTemplate装配到Repository中并使用它来访问数据库。例如SpitterRepository使用了JdbcTemplate：  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
> 在这里，JdbcSpitterRepository类上使用了@Repository注解，这表明它将会在组件扫描的时候自动创建。它的构造器上使用了@Inject注解，因此在创建的时候，会自动获得一个JdbcOperations对象。JdbcOperations是一个接口，定义了JdbcTemplate所实现的操作。通过注入JdbcOperations，而不是具体的JdbcTemplate，能够保证JdbcSpitterRepository通过JdbcOperations接口达到与JdbcTemplate保持松耦合。

> 作为另外一种组件扫描和自动装配的方案，我们可以将JdbcSpitterRepository显式声明为Spring中的bean，如下所示：  
> ![在这里插入图片描述][20190826000243588.png]

**插入数据**

> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
> **读取数据**  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

3.2 NamedParameterJdbcTemplate

**1) 使用命名参数**

> 名参数可以赋予SQL中的每个参数一个明确的名字，在绑定值到查询语句的时候就通过该名字来引用参数。例如，假设SQL\_INSERT\_SPITTER查询语句是这样定义的：  
> ![在这里插入图片描述][20190826000626263.png]  
> 使用命名参数查询，绑定值的顺序就不重要了，我们可以按照名字来绑定值。如果查询语句发生了变化导致参数的顺序与之前不一致，我们不需要修改绑定的代码。  
>

**2) NamedParameterJdbcTemplate**

> NamedParameterJdbcTemplate是一个特殊的JDBC模板类，它支持使用命名参数。在Spring中，NamedParameterJdbcTemplate的声明方式与常规的JdbcTemplate几乎完全相同：  
> ![在这里插入图片描述][20190826000746561.png]  
> 在这里，我们将NamedParameterJdbcOperations（NamedParameterJdbcTemplate  
> 所实现的接口）注入到Repository中，用它来替代JdbcOperations。现在的addSpitter()方法如下所示：  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

[20190825233342535.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/0b131b3df0634d078ad1018f5b6c5501.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/d1229ce1d3bf42fda4b55cb9474862d6.png
[http_jakarta.apache.org_commons_dbcp]: http://jakarta.apache.org/commons/dbcp
[http_sourceforge.net_projects_c3p0]: http://sourceforge.net/projects/c3p0/
[http_jolbox.com]: http://jolbox.com/
[20190825233733347.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/ce3536e1fef54dd7af77f2629b8bbc9b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/aa77fb2d4efa4c21a9ebd07d4ac8d8ea.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/471d1c1b5d074042a1524f23ef0ddddc.png
[20190825234404913.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/64354bebdac5492291a2d916c0620260.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/1612e531cfda4e3ba5e0c7542e314829.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/d82f892b4f4f467e805c19d55344319a.png
[20190826000022717.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/91af34d273bd44968b5ac90a42a252ca.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/552159034ba44e29a6ae5ee39f2c14b6.png
[20190826000243588.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/90e0bc1946fc4c99a4f34b57be6369f2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/d4d3406c53344dbdb4d318d0fbb88d9a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/f5afdc7152cc4f3294f573d4687f6ecd.png
[20190826000626263.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/09fb842b5e7f476f81b81177a5c40771.png
[20190826000746561.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/f70765c59b8844dcbdf2de6beaf3fa94.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3ODcwNDIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/16/0462b68eadeb44c48baf227b520d0960.png