Spring JDBC入门

Spring JDBC教程:从入门到实践 在Spring Boot中,JdbcTemplate通常通过自动配置创建,但你也可以自定义它以满足特定的需求。 阅读详情

Spring JDBC入门

Spring JDBC模块是Spring框架的基础模块之一
在Spring JDBC模块中,所有的类可以被分到四个单独的包:
1)core即核心包,它包含了JDBC的核心功能。此包内有很多重要的类,包括:JdbcTemplate类、SimpleJdbcInsert类,SimpleJdbcCall类,以及NamedParameterJdbcTemplate类。
2)datasource即数据源包,访问数据源的实用工具类。它有多种数据源的实现,可以在JavaEE容器外部测试JDBC代码。
3)object即对象包,以面向对象的方式访问数据库。它允许执行查询并返回结果作为业务对象。它可以在数据表的列和业务对象的属性之间映射查询结果。
4)support即支持包,是core包和object包的支持类。例如提供了异常转换功能的SQLException类。
简单增删改查:
配置文件:
<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:context="http://www.springframework.org/schema/context"    
    xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"    
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans      
                        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.1.xsd      
                        http://www.springframework.org/schema/context      
                        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.1.xsd      
                        http://www.springframework.org/schema/mvc      
                        http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.0.xsd">  
  
    <context:component-scan base-package="jdbc.j1" />  
      
    <bean id="dataSource"  
        class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource">  
        <property name="driverClassName"  
            value="com.mysql.jdbc.Driver">  
        </property>  
        <property name="url"  
            value="jdbc:mysql://localhost:3306/mydata">  
        </property>  
        <property name="username" value="root"></property>  
        <property name="password" value="123456"></property>  
    </bean>  
  
    <bean id="jdbcTemplate"  
        class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate" abstract="false"  
        lazy-init="false">  
        <property name="dataSource">  
            <ref bean="dataSource" />  
        </property>  
    </bean>  
      
    <bean id="userDao" class="jdbc.j1.UserDao">  
       <property name="jdbcTemplate">  
          <ref bean="jdbcTemplate" />  
       </property>  
    </bean>  
      
</beans>
实体类:
package jdbc.j1;

import java.io.Serializable;

public class User implements Serializable{
	 private static final long serialVersionUID = 4982996394229149942L;  
	int id;
	String name;
	public int getId() {
		return id;
	}
	public void setId(int id) {
		this.id = id;
	}
	public String getName() {
		return name;
	}
	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}
	public User(int id,String name){
		this.id=id;
		this.name=name;
	}
}
UserDao类:
package jdbc.j1;


import java.sql.ResultSet;  
import java.sql.SQLException;  
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
  
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;  
import org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor;
import org.springframework.jdbc.core.RowCallbackHandler;  
import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;
import org.springframework.stereotype.Repository;  
  
@Repository  
public class UserDao {  
      
    @Autowired  
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;  
  
    public JdbcTemplate getJdbcTemplate() {  
        return jdbcTemplate;  
    }  
  
    public void setJdbcTemplate(JdbcTemplate jdbcTemplate) {  
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;  
    }  
  
   
    
    /**
     * 插入语句
     */
    public void updete(String name) {
		String sql = "insert into newuser (name) values (?)";
		jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{name});
	}
    
    /**
     * 批量插入数据
     */
    public void batch_insert() {
		String sql = "insert into newuser (name) values (?)";
		List<Object[]> list = new LinkedList<>();
		list.add(new Object[]{"A"});
		list.add(new Object[]{"B"});
		list.add(new Object[]{"C"});
		list.add(new Object[]{"D"});
		list.add(new Object[]{"E"});
		
		jdbcTemplate.batchUpdate(sql, list);
		
	}
    
    /**
     * 批量读取数据到实体对象
     */
    public void fetch_many() {
		String sql = "select id,name from newuser";
    	RowMapper<User> rowMapper = new BeanPropertyRowMapper<>(User.class);
    	List<User> list = jdbcTemplate.query(sql,rowMapper);
    	for (User user : list) {
    		   System.out.println(user.getId()+"---"+user.getName());
    		 }
    	
	}
    /**
     * 删除对象
     * @param name
     */
    
    public void delete(String name) {
		String sql = "delete from newuser where name=?";
		jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{name});
	}
    /**
     * 更改对象
     * @param user
     */
    public void change(User user){
    	String sql = "update newuser set name=? where id=?";
    	jdbcTemplate.update(sql,new Object[]{user.getName(),user.getId()});
    }
    /**
     * 提取所有数据
     * @return
     */
    public List<User> findall() {
		String sql = "select * from newuser";
		List<User> users = jdbcTemplate.query(sql, new ResultSetExtractor<List<User>>() {

			@Override
			public List<User> extractData(ResultSet arg0) throws SQLException,
					DataAccessException {
				List<User> users = new ArrayList<>();
				while(arg0.next()) {
					int id = arg0.getInt("id");
					String name = arg0.getString("name");
					User user = new User(id, name);
					users.add(user);
				}
				return users;
			}
			
		});
		return users;
    	
	}
    
}
深入解析iDP3的Learning模块:从数据集构建到3D动作预测的代码实现 本文深入解析iDP3框架的Learning模块,从数据集构建到3D动作预测的完整代码实现。通过扩散模型实现视觉输入到动作序列的端到端预测,详细介绍数据采集、增强策略、模型架构及训练技巧,帮助开发者掌握3D动作预测策略的核心技术。 阅读详情

相关推荐

【Labview】对连续采集数据的一种采样方法

图1如图1,想要对这样一个连续信号进行数据点的采集,我根据网上收集到的方法,在此分享一下最终的结果。可以拓展结合文件的写入,完成对连续信号的采集和输出。 已知: 一个连续信号,如图1. 目标: 设定一定采集点个数、采集点时间间隔、和采集周期次数,得到这条连续信号的数据点,如图2. 图2 方法如下: 主要利用的是队列的方法。 在连续信号生成的时候,不断的写入队列,并且清除队列。 ...

李时珍食疗志的博客 1万+

Spring——Jdbc入门

持久层总图: 1、JdbcTemplate入门 导入jar包: JdbcDemo1: package rumen; import java.beans.PropertyVetoException; import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource; public class JdbcDemo1 { public static vo

weixin_56697114的博客 332

从零开始用TS开发babylonjs - 本机环境搭建

babylonjs,初始化本地安装,web3d引擎

han3527638的专栏 793

Spring 入门到实战

     Spring是一个轻量级的Java 开发框架 ,  它是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构,分层架构允许使用者选择使用哪一个组件,同时为 J2EE 应用程序开发提供集成的框架。Spring的用途不仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。    主要包括:      IOC&DI、在Spring中配置Bean、自动装配、Bean之间的关系(依赖、继承)、Bean的作用域、使用外部属性文件、SpEL、管理Bean的生命周期、通过工厂方法配置Bean、通过注解配置Bean、注解方式AOP基础、前置通知、后置通知、返回通知、异常通知、环绕通知、切面的优先级、切点表达式、使用XML文件的方式配置AOP使用JdbcTemplate和JdbcDaoSupport、Spring的声明式事务、事务的属性、使用XML文件的方式配置事务整合应用

UR机械臂正逆运动学解析:从DH参数到8组解的完整求解策略

本文深入解析UR机械臂的正逆运动学求解策略,从DH参数原理到完整的8组解求解方法。详细介绍了正运动学的坐标变换过程,以及逆运动学中Atan2函数和三角恒等变换的应用,并揭示了8组解的产生机制。通过实际案例和调试技巧,帮助工程师掌握UR机械臂运动学求解的核心技术。

weixin_29094775的博客 412

Scratch(四十一):升级版垃圾分类

哈喽,大家好!之前给大家展示过“Scratch(二十四):垃圾分类”。今天呢,给大家展示的Scratch是`升级版垃圾分类`。接下来,我们一起看一下效果吧。

我可以很大侠的博客 6862

【Spring】Spring JdbcTemplate基本使用

JdbcTemplate 1.Spring JdbcTemplate基本使用 文章目录1.Spring JdbcTemplate基本使用1.1 JdbcTemplate概述1.2 JdbcTemplate开发步骤1.3 JdbcTemplate快速入门1.4 Spring产生JdbcTemplate对象1.5 JdbcTemplate的常用操作1.6 知识要点记录 1.1 JdbcTemplate概述 它是spring框架中提供的一个对象,是对原始繁琐的Jdbc API对象的简单封装。spring框架为我们

渐若窥宏大的博客 529

SWAT模型参数太多搞不定?一篇讲清如何用SWAT-CUP筛选关键敏感参数(含结果图解读)

本文详细解析了如何使用SWAT-CUP进行参数敏感性分析,帮助水文模型初学者从上百个参数中筛选出关键敏感参数。通过实际案例和结果图解读,介绍了敏感性分析的核心价值、SWAT-CUP结果界面解读方法以及参数筛选的四步实战法,显著提升模型调试效率。文章还提供了典型问题排查手册,解决敏感参数与文献不一致、率定后模型变差等常见问题。

weixin_30385925的博客 320

Java之Spring JdbcTemplate(一篇文章精通系列)

一、Spring JdbcTemplate基本使用 1、JdbcTemplate概述 它是spring框架中提供的一个对象, 是对原始繁琐的Jdbc API对象的简单封装。 spring框架为我们提供了很多的操作模板类。 例如: 操作关系型数据的JdbcTemplate和HibernateTemplate, 操作nosql数据库的RedisTemplate, 操作消息队列的JmsTemplate等等。 2、JdbcTemplate开发步骤 导入spring-jdbc和spring-tx坐标 创建数据库表和

程序员猫爪 1233

2024年12月中国电子学会青少年软件编程(Python)等级考试试卷(五级)答案 + 解析

2024年12月中国电子学会青少年软件编程(Python)等级考试试卷(五级)答案 + 解析

伶俐角少儿编程 484

华为OD机考双机位C卷 - 员工派遣 (Java & Python& JS & C/C++ & GO )

华为OD机考双机位C卷 - 员工派遣 (OD上机考试双机位C卷)。提供在线OJ刷题。Java、C++、Python、GO语言、C语言、JavaScript题解,并提供完整思路讲解。

算法大师! 1032

Spring入门第八讲——Spring的JDBC模板

Spring使用AspectJ进行AOP的开发:注解方式之前我已讲过Spring使用AspectJ通过配置文件的方式来进行AOP的开发,现在就来讲怎样使用注解方式进行AOP的开发。 创建一个Web项目, 引入相关的jar包。所要导入的jar包如下: 引入Spring的配置文件。主要引入AOP的约束:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns

李阿昀的博客 6594

Qt Quick/QML入门到精通_专栏demo对应文章目录(目前50个左右demo/长期更新)

自定义图标下拉列表框的效果如下所示:自定义三态按钮的效果如下所示:传送门:53.qt quick-自定义三态按钮、自定义图标下拉列表框_诺谦的博客-优快云博客传送门:59.qt quick-qml调色板(颜色取色器)实现、自定义QQuickStyle样式_诺谦的博客-优快云博客63.qt quick-QML侧边滑动栏(不需要任何图片资源,支持自定义左右方向和大小)_诺谦的博客-优快云博客_qt实现好看侧边栏。...

抵抗时间扭曲,坚持做一件有意义的事 2万+

Spring JDBC Plus 开源项目快速入门指南

Spring JDBC Plus 开源项目快速入门指南 Spring JDBC Plus是由NAVER开发的一个扩展了Spring JDBC功能的开源库,旨在简化数据库操作并提供更强大的CRUD能力。下面我们将通过几个关键步骤,详细介绍如何理解和使用这个项目。 1. 项目的目录结构及介绍 Spring JDBC Plus的目录结构遵循标准的Maven或Gradle项目布局,虽然具体的文件可能因版本...

gitblog_00031的博客 362

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Spring - JDBC模板入门(16)

a

isjinhao的博客 168

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

Web应用程序中的Spring JDBC入门

在上一篇文章中,我已经向您展示了如何设置基本的Spring 3 MVC Web应用程序 。 重复使用该项目设置作为模板,我将向您展示如何增强它以与JDBC一起使用。 有了它,您可以存储和检索数据库中的数据。 我们将通过Spring添加一个新的控制器和一个数据服务,以便您可以看到Spring注入和注释配置如何协同工作。 与完整的ORM(例如Hibernate)相比,基于JDBC的直接应用程...

最佳 Java 编程 229

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

Spring Data JDBC快速入门:5分钟搭建高效数据访问层

Spring Data JDBC是Spring Data项目的重要组成部分,它提供了基于JDBC的Repository抽象,让开发者能够轻松构建Spring驱动的应用程序的数据访问层。作为一个简单、轻量级且有主见的ORM框架,Spring Data JDBC简化了数据访问代码的编写,同时保持了对底层JDBC的完全控制。 ## 📦 快速添加依赖 要开始使用Spring Data JDBC,首先

gitblog_00712的博客 953

Spring jdbc 入门

spring学习的仓库:git@gitee.com:jackyqidldd/spring.git 先来一个入门的例子,不用任何配置,方便理解 DataSourceProperties.java 数据源配置的JavaBean类 @Data @Validated public class DataSourceProperties extends AbstractMappedProperties{ @NotBlank private String url; ..

齐殿天下 227

Spring JDBC入门程序

要了解JdbcTemplate类与Spring JDBC框架相关的概念,下面通过编写一个简单的例子演示如何使用Spring JDBC框架,在这个示例中,将在以student表上实现插入数据和读取数据的操作。 CREATE TABLE student( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(32) NOT NULL, age INT NOT NULL, PRIMARY KEY(id) ); 创建项目 首先打开Eclipse,创建一个Maven项目,

hantoy的博客 130

Spring的简单入门(二)之jdbc

一.使用jdbc连接数据库 1.在pom.xml文件中添加jdbc的架包和数据库的架包 org.springframework spring-jdbc 4.3.12.RELEASE mysql mysql-connector-java 5.1.26 2.创建jdbc.properties

jsaber的博客 268

springboot整合jdbc--spring-data-jdbc入门

JDBC(Java Data Base Connectivity):提供了一组Java程序访问关系数据库的API,使ava程序可以与任何支持SQL标准的数据库交互。JDBC优点·简洁的SQL处理·针对大型数据的良好性能·接口语法简单·非常适合小型应用程序JDBC缺点·SQL语句以硬编码写于代码中,不利于维护移植需了解并掌握数据库技术·需手动实现封装·大型项目维护复杂,编程开销大ORM,即对象关系映射(Object-Relational Mapping)

qq_62377885的博客 3254

Spring基础入门6 - Spring JDBC

JDBC(Java DataBase Connectivity)是一套Java访问关系型数据库的标准, JDBC只定义接口,具体实现由各个厂商(框架)负责。 Spring使用的是javax.sql.DataSource接口获取数据库连接, DataSource代表一个数据源(获取数据库工厂),相较于直接通过java.sql.Driver获取数据库连接(通常是通过DriverManager根据SPI规范查找Drive实现, 并调用匹配的Driver创建连接),DataSource最大的优势就是可以实现连接池。

Li_Xiang_996的博客 1366

Spring入门(十五):使用Spring JDBC操作数据库

在本系列的之前博客中,我们从没有讲解过操作数据库的方法,但是在实际的工作中,几乎所有的系统都离不开数据的持久化,所以掌握操作数据库的使用方法就非常重要。在Spring中,操作数据库有很多种方法,我们可以使用JDBC、Hibernate、MyBatis或者其他的数据持久化框架,本篇博客的重点是讲解下在Spring中如何通过JDBC操作数据库。

cxytony的博客 544

Spring入门04-Spring JDBC 和 事务控制

例2(同样的条件, 第1次和第2次读出来的记录数不一样 ):假某工资单表中工资大于3000的有4人,事务1读取了所有工资大于3000的人,共查到4条记录,这时事务2又插入了一条工资大于3000的记录,事务1再次读取时查到的记录就变为了5条,这样就导致了幻读。事务(Transaction)指的是一个操作序列,该操作序列中的多个操作要么都做,要么都不做,是一个不可分割的工作单位,是数据库环境中的逻辑工作单位,由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。并且其他的事务对于转账操作的事务是不能产生任何影响的。

YiGeFive的博客 583

十六 Spring的JDBC模版入门,默认连接池

Spring是EE开发一站式框架,有EE开发的每层的解决方案,Spring对持久层也提供了解决方案:ORM模块和JDBC的模版 JDBC模版使用的入门 创建项目,引入jar包(注:还需要引入一个aop包,否则报错) 创建数据库和表 使用JDBC的模板保存数据 将连接池和模版交给Spring管理 引入Spring的配置文件applicationCon...

weixin_30662109的博客 133
上一篇: Spring三种实现自动代理
下一篇: 基于Node.js,Express,Socket.io创建简单聊天室
Coder_py
博客等级 码龄10年 106粉丝 258原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值