JDBC基础

 

JDBC,Java的SQL调用级接口.

JDBC隔离了Java与不同数据库之间的对话,使得Java程序无须考虑不同数据库管理系统平台.

JDBC操作数据库的程序具有很好的移植性.

 

 

 

JDBC API中重要的接口和类

DriverManager  处理驱动调入并且对产生的新的数据库连接提供支持.
DataSource     在JDBC2.0 API中被推荐使用代替DriverManager实现和数据库的连接.
Connection     代表队特定数据库的连接.
Statement代表一个特定的容器,容纳并执行一条SQL语句.
ResultSet控制执行查询语句得到的结果集.

 

 

 

JDBC基础操作步骤

1.设置环境(包,数据库)

2.选择合适的JDBC驱动程序

3.分配一个Connection对象

4.分配一个Statement对象

5.用该Statement对象进行查询等操作.

6.从返回的ResultSet对象中获取相应的数据.    

7.关闭Connection.

 

任何JDBC的操作都需要java.sql包.

所以至少要  import java.sql.*;

 

 

装载驱动器

Class.forName(String driverName);

JAVA规范中明确规定:所有的驱动程序必须在静态初始化代码块中将驱动注册到驱动程序管理器中。

该方法反射返回驱动器Class类实例,并自动调用驱动器管理器DriverManager类中的RegisterDriver方法来注册它.

驱动器类有可能不存在,所以需要捕获Class.forName()抛出的ClassNotFoundException异常.

 

 

创建与数据库连接

DriverManager位于JDBC管理层,作用于用户和驱动程序之间.它负责跟踪在一个系统中所有可用的JDBC驱动程序,并在数据库和相应的驱动程序之间建立连接.

 

DriverManager.getConnection(String url,String username,String password)

DriverManager的静态方法.该方法返回Connection接口的对象.

url:表示JDBC URL

格式:  jdbc:子协议:子名称

jdbc:协议,JDBC URL中的协议总是jdbc;

子协议:驱动器名称;

子名称:数据库名称.

如果是位于远程服务器上的数据库,则应包括网络地址,且须遵循命名约定://主机名:端口/数据库名

username:表示数据库用户名.

password:表示数据库用户密码.

 

例: Connection con=DriverManager.getConnection(url,dbname,dbpassword)

 

 

Connection接口

Connection接口有三个方法.分别用来创建向数据库发送SQL语句的三种对象Statement对象,PrepareedStatement对象,CallableStatement对象.

Statement createStatement()

PrepareedStatement prepareStatement()

CallableStatement prepareCall()

 

 

Statement接口

Statement:用于简单的SQL语句.

PrepareedStatement:用于带一个或多个参数的SQL语句.

CallableStatement:用于调用存储过程.

 

Statement,PrepareedStatement,CallableStatement都是接口. 

CallableStatement,PreparedStatement是Statement的子接口.

 

Connection的createStatement方法创建Statement.

Statement stmt=con.createStatement();

 

Statement使用executeQuery(String sql),executeUpdate(String sql),execute(String sql)方法,将SQL语句作为参数传递给Statement,而操作数据库.

(1)executeQuery用于返回单个结果集.适合SELECT语句

ResultSet rs=stmt.executeQuery(“select * from emp”);

 

(2)executeUpdate用于操作数据库.适合INSERT,UPDATE,DELETE语句(DML).以及DDL语句.

该方法返回int.若执行DML SQL后,数据库表受影响的行数.若执行DDL SQL,则返回0.

例:

stmt.executeUpdate ("delete from emp where name='scott'");

 

(3)execute用于任意SQL语句.返回多个结果集,或多个计数,或二者的组合.

例:执行某个已存储过程或动态执行SQL,这时可能会出现多个结果的情况.

 

 

结果集ResultSet

(1)使用next()方法

ResultSet对象中含有检索出来的行,期中有一个指示器,只想当前可操作的行,初始状态下指向第一行,以后每一次对next()调用都会将指示器移向下行.

 

(2)使用getXxx()方法

使用相应类型的getXxx()方法可以从当前行指定列中提取不同的数据类型的数据.

例,若列中数据类型为VARCHAR,则使用getString方法.

若列中数据类型为FLOAT方法,则使用getFloat方法.

 

getXxx方法的参数有两种(两个函数重载)

getXxx(int i)  表示获取当前行的第i列的数据,该列的数据是Xxx所对应的数据类型.返回的数据类型为Xxx.

getXxx(String name)  表示获取当前行的列名为name的数据,该列的数据是Xxx所对应的数据类型.返回的数据类型为Xxx.

注意:使用getXxx(int i)方法效率略高.

 

用何种getXxx,JDBC提供了很大的自由度.

例如getInt方法可以提取任何数字,字符类型,提取的数据都将被转化为int.但getInt方法最好只用于提取SQL的Integer类型的数据.像BINARY,DATE,TIME,等类型的对象无法使用getInt方法提取.

 

 

元数据接口ResultSetMetaData

ResultSetMetaData是数据库元数据访问接口。此接口是SQL查询语言的一种反射机制。

ResultSetMetaData接口可以通过数组的形式,遍历数据库的各个字段的属性。

 

得到结果集元数据对象:ResultSetMetaData meta = rs.getMetaData();

 

获取字段个数int count=meta.getColomnCount();count就是结果集的列数
获取字段名字meta.getColumnName(int i);i为列序号,列从1开始.
获取字段JDBC类型meta.getColumnType(); 
获取字段数据库类型meta.getColumnTypeName(); 

 

 

得到数据库元数据对象:DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData();

数据库名dbmd.getDatabaseProductName(); 
数据库版本号dbmd.getDatabaseProductVersion(); 
数据库驱动名dbmd.getDriverName() 
数据库驱动版本号dbmd.getDriverVersion(); 
数据库Urldbmd.getURL(); 
数据库登陆名dbmd.getUserName(); 

 

 

 

JDBC事务

事务是具备以下特征(ACID)的工作单元:

(1) 原子性

事务的原子性指的是,事务中包含的程序作为数据库的逻辑工作单位,它所做的对数据修改操作要么全部执行,要么完全不执行。

原子操作,也就是不可分割的操作,必须一起成功一起失败。

(2) 一致性

事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。这种特性称为事务的一致性。假如数据库的状态满足所有的完整性约束,就说该数据库是一致的。

(3) 分离性

分离性指并发的事务是相互隔离的。即一个事务内部的操作及正在操作的数据必须封锁起来,不被其它企图进行修改的事务看到。

(4) 持久性

持久性意味着当系统或介质发生故障时,确保已提交事务的更新不能丢失。即一旦一个事务提交,DBMS保证它对数据库中数据的改变应该是永久性的,耐得住任何系统故障。持久性通过数据库备份和恢复来保证。

 

 

 

JDBC异常处理

JDBC中,和异常相关的两个类是SQLException和SQLWarning。

1. SQLException类:用来处理较为严重的异常情况。

例如① 传输的SQL语句语法的错误;

      ② JDBC程序连接断开;

      ③ SQL语句中使用了错误的函数。

SQLException提供以下方法:

getNextException() —— 用来返回异常栈中的下一个相关异常;

getErrorCode() —— 用来返回代表异常的整数代码 (error code);

getMessage() —— 用来返回异常的描述信息 (error message)。

2. SQLWarning类:用来处理不太严重的异常情况,也就是一些警告性的异常。其提供的方法和使用与SQLException基本相似。

 
 
例:一个基本的JDBC查询。
import java.sql.Connection;
import java.util.Date;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

public class JDBCTest {
	static {
		try {
			Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
	private static String url="jdbc:mysql://localhost:3306/mybatisdb?";
	
	public static void main(String[] args) {
		Connection con = null;
		Statement stmt = null;
		ResultSet rs = null;
		try {
			con = DriverManager.getConnection(url,"root","root");
			stmt = con.createStatement();
			String sql = "select * from t_user";
			rs = stmt.executeQuery(sql);
			while(rs.next()){
				int id = rs.getInt(1);
				String name = rs.getString(2);
				Date date = rs.getDate(3);
				System.out.println(id+";"+name+";"+date.toString());
			}
		} catch (SQLException e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			if (rs != null) {
				try {
					rs.close();
				} catch (SQLException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
			if (stmt != null) {
				try {
					stmt.close();
				} catch (SQLException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
			if (con != null) {
				try {
					con.close();
				} catch (SQLException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
			
		}
	}
}
 
### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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