一文帶你學(xué)會(huì)Spring?JDBC的使用
1、JDBC
JDBC 就是 數(shù)據(jù)庫開發(fā) 操作的 代名詞，因?yàn)橹灰乾F(xiàn)代商業(yè)項(xiàng)目的開發(fā)那么一定是離不開 數(shù)據(jù)庫 的，不管你搞的是什么，只要是想使用動(dòng)態(tài)的開發(fā)結(jié)構(gòu)，那么一定就是 JDBC ，那么下面首先來回顧一下傳統(tǒng)JDBC的使用。
JDBC有四種連接: 像JDBC-ODBC的連接已經(jīng)確定不再使用了、主要采用的是 JDBC網(wǎng)絡(luò)連接模式。
在JDBC的開發(fā)之中，一定要 配置相應(yīng)數(shù)據(jù)庫的驅(qū)動(dòng)程序 后才可以使用，所以這就屬于標(biāo)準(zhǔn)的做法，同時(shí)還有一點(diǎn)必須明確，不管未來出現(xiàn)了什么樣的 Java數(shù)據(jù)庫開發(fā)框架，那么核心的本質(zhì)只有一點(diǎn): JDBC，可是JDBC 標(biāo)準(zhǔn)里面所定義的 操作結(jié)構(gòu) 是屬于 較為底層 的操作形式，所以使用起來 非常的繁瑣，因?yàn)閹缀跛械臄?shù)據(jù)庫的項(xiàng)目都需要加載驅(qū)動(dòng)、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接、數(shù)據(jù)庫的操作對(duì)象、關(guān)閉數(shù)據(jù)庫，只有中間的數(shù)據(jù)庫的CRUD操作是有區(qū)別的,那么就需要考慮對(duì)JDBC進(jìn)行封裝了，那么這個(gè)時(shí)候就有了ORM組件（全稱ORMapping、對(duì)象關(guān)聯(lián)映射，采用對(duì)象的形式實(shí)現(xiàn)JDBC的開發(fā)操作)。
? 從歷史的發(fā)展上來講，ORMapping組件出現(xiàn)較多:JDO、Entity Bean、Hibernate、IBatis、SpringJDBC、MyBatis、JPA標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)然隨著技術(shù)的發(fā)展與淘汰，基本上現(xiàn)在階段剩下的ORM組件，常用的就是MyBatis(國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司)、JPA(國外機(jī)構(gòu))，而SpringJDBC是屬于JDBC的輕度包裝組件（其他的組件都屬于重度包裝)，所以使用SpringJDBC可以 簡化JDBC 傳統(tǒng)開發(fā)里面繁瑣的操作步驟。
添加依賴
<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>
<!--核心依賴-->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-context</artifactId>
</dependency>
<!--spring-jdbc-->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!--數(shù)據(jù)庫依賴-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<!--測試-->
<dependency>
<groupId>org.junit.jupiter</groupId>
<artifactId>junit-jupiter-api</artifactId>
<version>5.8.2</version>
</dependency>
<!--日志依賴-->
<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>
<!--日志依賴-->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.25</version>
</dependency>
</dependencies>log4j.properties 日志配置文件 （當(dāng)啟動(dòng)程序，沒有任何報(bào)錯(cuò)，但是沒有信息打印時(shí)，需要配置日志）
#將等級(jí)為DEBUG的日志信息輸出到console和file這兩個(gè)目的地，console和file的定義在下面的代碼
log4j.rootLogger=DEBUG,console,file
#控制臺(tái)輸出的相關(guān)設(shè)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
#文件輸出的相關(guān)設(shè)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
#日志輸出級(jí)別
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=DEBUG2、使用
要想使用JDBC，配置數(shù)據(jù)源，是關(guān)鍵性的一步。
2.1、配置數(shù)據(jù)源
2.1.1、注冊(cè)數(shù)據(jù)源對(duì)像
創(chuàng)建數(shù)據(jù)源的配置類：（基于配置類的方式）
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() {
// 驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)源
DriverManagerDataSource dataSource = new DriverManagerDataSource();
// 加載驅(qū)動(dòng)程序
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/yootk");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("317311");
return dataSource;
}
}創(chuàng)建數(shù)據(jù)源的配置類：（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">
<!--數(shù)據(jù)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、測試
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) // 兩者二選一即可
//@ContextConfiguration(locations ={"classpath:data-source.xml"})
@ExtendWith(SpringExtension.class)
public class TestDataSource {
// 日志工廠對(duì)象
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestDataSource.class);
@Autowired
private DataSource dataSource;
@Test
public void testConnection() throws Exception{
LOGGER.info("【數(shù)據(jù)庫連接對(duì)象】：{}",dataSource);
}
}
// 執(zhí)行結(jié)果 輸入數(shù)據(jù)源對(duì)象，說明連接成功
// [INFO ] 2022-09-14 12:18:59,307(386) --> [main] look.word.test.TestDataSource.testConnection(TestDataSource.java:29): 【數(shù)據(jù)庫連接對(duì)象】：org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource@535779e4但是基于這種連接操作的性能是非常一般的，請(qǐng)追隨源代碼，一探究竟。
然后找到我們的AbstractDriverBasedDataSource.getConnection()方法，進(jìn)入getConnectionFromDriver()方法。
找到getConnectionFromDriver(),他是一個(gè)抽象方法，然后找到其子類，DriverManagerDataSource
然后又會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們回到了DriverManagerDataSource，然后我們?cè)谶M(jìn)入getConnectionFromDriverManager方法。
最終獲取連接的方式，
2.1.3、默認(rèn)連接方式的缺點(diǎn)
? 這種連接的管理方式，是在每一次 獲取連接 的時(shí)候 才進(jìn)行 數(shù)據(jù)庫連接的操作了，那么現(xiàn)在的問題就來了，這樣的管理方式好嗎 ?首先在數(shù)據(jù)庫連接的處理之中，一定會(huì)建立若干個(gè)Socket 連接，那么會(huì)有耗時(shí)，而在數(shù)據(jù)庫關(guān)閉的時(shí)候也會(huì)存在有同樣的耗時(shí)處理，這樣在“次次次高并發(fā)”的處理下很難得到有效的控制。所以在實(shí)際項(xiàng)目中最佳數(shù)據(jù)庫連接的管理，一定是基于數(shù)據(jù)庫連接池方式實(shí)現(xiàn)的。所以此時(shí)可以考慮在 Spring 內(nèi)部去實(shí)現(xiàn)一個(gè)連接池的維護(hù)。早期的數(shù)據(jù)庫連接池組件提供有一個(gè) C3P0組件，但是現(xiàn)在已經(jīng)停止維護(hù)了。
2.2、HikariCP
? 在實(shí)際的項(xiàng)目應(yīng)用開發(fā)過程之中，為了解決JDBC連接與關(guān)閉的延時(shí)以及性能問題，提供了數(shù)據(jù)庫連接池的解決方案，并且針對(duì)于該方案提供了成型的HikariCP服務(wù)組件。HikariCP (Hikari來自日文，是“光”的含義)是由日本程序員開源的一個(gè)數(shù)據(jù)庫連接池組件，該組件擁有如下特點(diǎn):
- 宇節(jié)碼更加的精簡，這樣可以在緩存中添加更多的程序代碼;
- 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)無鎖集合，減少了并發(fā)訪問造成的資源競爭問題;
- 使用了自定義數(shù)組類型(FastList)代替了ArrayList，提高了get()與remove()的操作性能;
- 針對(duì)CPU的時(shí)間片算法進(jìn)行了優(yōu)化，盡可能在一個(gè)時(shí)間片內(nèi)完成所有處理操作。
? 在Spring之中默認(rèn)推薦的數(shù)據(jù)庫連接池組件就是HikariCP，不建議再使用其他的數(shù)據(jù)庫連接池組件，當(dāng)然國內(nèi)也有優(yōu)秀的CP組件，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)，如果要想使用這個(gè)組件，可以采用如下的步驟進(jìn)行配置。
2.2.1、使用
添加依賴：
<dependency>
<groupId>com.zaxxer</groupId>
<artifactId>HikariCP</artifactId>
<version>5.0.1</version>
</dependency>編寫配置類：
這次我們?cè)儆门渲梦募姆绞剑奖銛U(kuò)展
創(chuàng)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】配置數(shù)據(jù)庫連接超時(shí)時(shí)間 單位【毫秒】 yootk.database.connectionTimeOut=3000 # 【Hikaricp】一個(gè)連接最小維持的時(shí)間 單位【毫秒】 yootk.database.idleTimeOut=3000 # 【Hikaricp】一個(gè)連接最長存活的時(shí)間 單位【毫秒】 yootk.database.maxLifetime=6000 # 【Hikaricp】最大保存的數(shù)據(jù)庫連接實(shí)例 yootk.database.maximumPoolSize=60 # 【Hikaricp】最小保存的數(shù)據(jù)庫連接實(shí)例 (在沒有任何用戶訪問時(shí)，最少維持的連接數(shù)量) yootk.database.minimumIdle=20 # 【Hikaricp】是否為只讀 yootk.database.readOnly=false
創(chuàng)建配置對(duì)象
@Configuration
//讀取指定位置的資源文件
@PropertySource("classpath:config/database.properties")
public class HikariCpDataSourceConfig {
/**
* 綁定資源文件中的配置數(shù)據(jù)項(xiàng)
*/
@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連接池?cái)?shù)據(jù)源
HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
dataSource.setDriverClassName(driverClassName);
dataSource.setJdbcUrl(jdbcUrl);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
dataSource.setPassword(password);
// 超時(shí)時(shí)間
dataSource.setConnectionTimeout(connectionTimeOut);
// 空閑超時(shí)
dataSource.setIdleTimeout(idleTimeOut);
// 連接的最長時(shí)間
dataSource.setMaxLifetime(maxLifetime);
// 連接池最大數(shù)量
dataSource.setMaximumPoolSize(maximumPoolSize);
// 當(dāng)沒有連接時(shí) 最小保留的連接數(shù)量
dataSource.setMinimumIdle(minimumIdle);
// 是否只讀數(shù)據(jù)庫
dataSource.setReadOnly(readOnly);
return dataSource;
}
}測試類：
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("【數(shù)據(jù)庫連接對(duì)象】：{}", dataSource.getConnection());
}
}? 如果出錯(cuò)，可以看看日志輸入信息。
這樣我們就實(shí)現(xiàn)了，使用HikariCP獲取連接對(duì)象了，接下來就會(huì)使用HikariCP對(duì)具體的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作。
2.3、JdbcTempLate
JdbcTempLate的使用很簡單，只需要為其指定數(shù)據(jù)源即可。
我們采用配置類的方式，為其配置數(shù)據(jù)源
2.3.1、增
添加配置類：
@Configuration
public class JdbcTempLateConfig {
@Bean // 方法形參 會(huì)自動(dòng)從容器中注入對(duì)象
public JdbcTemplate jdbcTemplate(DataSource dataSource) {
JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);
return jdbcTemplate;
}
}編寫測試類：
@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入門','李老師',99.90)";
LOGGER.info("【插入執(zhí)行結(jié)果】：{}", jdbcTemplate.update(sql));
}
}執(zhí)行結(jié)果：
這個(gè)時(shí)候就是用JdbcTemplate輕松地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的插入操作。
但是，可以發(fā)現(xiàn)，我們上面的操作，還是存在問題的，比如沒有對(duì)sql 進(jìn)行預(yù)處理，會(huì)出現(xiàn) Sql 注入的風(fēng)險(xiǎn)。
2.3.2、改
測試類
@Test
public void testUpdate() {
String sql = "update yootk.book set title = ? where bid = ?";
LOGGER.info("【插入執(zhí)行結(jié)果】：{}", jdbcTemplate.update(sql, "Python入門", 2));
}2.3.3、刪
測試類
@Test
public void testDelete() {
String sql = "delete from yootk.book where bid = ?";
LOGGER.info("【插入執(zhí)行結(jié)果】：{}", jdbcTemplate.update(sql, 2));
}2.3.4、增 (返回id)
在MySQL數(shù)據(jù)庫里面，有一種功能，可以通過一個(gè)next()處理函數(shù)獲取當(dāng)前所生成的ID號(hào)(主要針對(duì)于自動(dòng)增長列)，實(shí)際上這個(gè)功能主要的目的是為了解決增加數(shù)據(jù)時(shí)的ID返回處理問題了，因?yàn)楹芏嗟臅r(shí)候需要在數(shù)據(jù)增加成功之后對(duì)指定的ID進(jìn)行控制，所以才提供了專屬的處理函數(shù)，Oracle之中直接使用序列即可，但是MySQL的實(shí)現(xiàn)就需要專屬的處理函數(shù)了。.在程序的開發(fā)之中，如果要想獲取到增長后的ID數(shù)據(jù)，在SpringJDBC里面提供有了一個(gè)KeyHolder接口，在這個(gè)接口里面定義了獲取主鍵內(nèi)容的處理方法。
? 在平常開發(fā)中，我們經(jīng)常會(huì)遇到，插入這個(gè)數(shù)據(jù)后，會(huì)需要這個(gè)數(shù)據(jù)的id，然后對(duì)其進(jìn)行一系類操作。
? 如果要想獲取到增長后的ID數(shù)據(jù)，在SpringJDBC里面提供有了一個(gè)KeyHolder接口，在這個(gè)接口里面定義了獲取主鍵內(nèi)容的處理方法。
測試類
@Test
public void testInsertReturnId() {
String sql = "insert into yootk.book(title,author,price) values(?,?,?)";
GeneratedKeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder(); // 獲取KEY的處理信息
int count = jdbcTemplate.update(new PreparedStatementCreator() {
@Override
public PreparedStatement createPreparedStatement(Connection con) throws SQLException {
PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS); // 對(duì)sql進(jìn)行預(yù)處理
ps.setString(1, "Springboot實(shí)戰(zhàn)");
ps.setString(2, "老李");
ps.setDouble(3, 99.00);
return ps;
}
}, keyHolder);
LOGGER.info("【插入執(zhí)行影響行數(shù)】：{}，當(dāng)前插入數(shù)據(jù)的ID：{}", count, keyHolder.getKey());
}
// 執(zhí)行結(jié)果
// look.word.test.TestJdbcTempLate.testInsertReturnId(TestJdbcTempLate.java:61): 【插入執(zhí)行影響行數(shù)】：1，當(dāng)前插入數(shù)據(jù)的ID：4如果在 PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql);中，沒有指定需要返回KEY，則會(huì)出現(xiàn)異常。
2.3.5、批處理
測試類：
這種方式是基于集合的。
@Test
public void testInsertBatch() {
List<String> titles = List.of("Springboot開發(fā)實(shí)戰(zhàn)", "SSM開發(fā)案例", "Netty開發(fā)實(shí)戰(zhàn)", "Redis開發(fā)實(shí)戰(zhàn)");
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() { // 執(zhí)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, "老李老師");
ps.setDouble(3, prices.get(i));
}
@Override
public int getBatchSize() {
return titles.size(); //總長度
}
});
}基于對(duì)象
@Test
public void testInsertBatch2() {
List<Object[]> params = List.of(
new Object[]{"Spring開發(fā)實(shí)戰(zhàn)", "11", 89.0},
new Object[]{"Spring開發(fā)實(shí)戰(zhàn)1", "11", 89.0},
new Object[]{"Spring開發(fā)實(shí)戰(zhàn)2", "11", 89.0},
new Object[]{"Spring開發(fā)實(shí)戰(zhàn)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
? 在數(shù)據(jù)庫操作過程中，除了數(shù)據(jù)更新操作之外，最為繁瑣的就是數(shù)據(jù)庫的查詢功能了。由于JdbcTemplate設(shè)計(jì)的定位屬于ORMapping組件，所以就需要在查詢完成之后，可以自動(dòng)的將查詢結(jié)果轉(zhuǎn)為VO類型的實(shí)例，而為了解決該問題，在SpringJDBC中提供了一個(gè)RowMapper接口，這個(gè)接口可以實(shí)現(xiàn)ResultSet向指定對(duì)象實(shí)例的轉(zhuǎn)換。該接口提供有一個(gè)mapRow()處理方法，可以接收查詢結(jié)果每行數(shù)據(jù)的結(jié)果集，用戶可以將指定列取出，并保存在自標(biāo)VO實(shí)例之中
查詢單個(gè)
Book 對(duì)象 根據(jù)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Book {
private Integer bid;
private String title;
private String author;
private Double price;
}測試類：
// 查詢單個(gè)
@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); // 這里的3 是對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)的回填 多個(gè)需按照順序編寫
System.out.println("【queryForObject 查詢結(jié)果】book = " + book);
}查詢多個(gè)
// 查詢所有
@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);
}分頁查詢
// 分頁
@Test
public void testQuerySpAll() {
int current = 2; // 頁數(shù)
int size = 5;// 每頁數(shù)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);
}統(tǒng)計(jì)行數(shù)
// 查詢行數(shù)
@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("【數(shù)據(jù)庫記錄總行數(shù)】{}", count);
}以上就是一文帶你學(xué)會(huì)Spring JDBC的使用的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Spring JDBC的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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