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;
public class JDBCReadUtils implements Serializable {
private static Logger logger = Logger.getLogger(JDBCReadUtils.class);
private static JDBCReadUtils instance = null;
private QueryRunner runner = null;
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() {
}
public static JDBCReadUtils getInstance(String url) {
if (instance == null) {
synchronized (JDBCReadUtils.class) {
if (instance == null) {
instance = new JDBCReadUtils(url);
}
}
}
return instance;
}
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;
}
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;
}
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=root3.4 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]);
}
}
}总结
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