原始DAO开发

本文展示了一个使用Java JDBC操作数据库的示例代码,并提出了针对该示例中存在的四个主要问题的改进思路,包括使用数据库连接池、外部配置SQL语句、参数配置外置以及结果集映射。
public class JdbcTest {
    
    public static void main(String[] args) {
        
        //数据库连接
        Connection connection = null;
        //预编译的Statement,使用预编译的Statement提高数据库性能
        PreparedStatement preparedStatement = null;
        //结果 集
        ResultSet resultSet = null;
        
        try {
            //加载数据库驱动
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            
            //通过驱动管理类获取数据库链接
            connection =  DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis?characterEncoding=utf-8", "root", "mysql");
            //定义sql语句 ?表示占位符
            String sql = "select * from user where username = ?";
            //设置手动提交
            connection.setAutoCommit(false);
            //获取预处理statement
            preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
            //设置参数,第一个参数为sql语句中参数的序号(从1开始),第二个参数为设置的参数值
            preparedStatement.setString(1, "王五");
            //向数据库发出sql执行查询,查询出结果集
            resultSet =  preparedStatement.executeQuery();
            //提交事务
            conection.commit();
            //遍历查询结果集
            while(resultSet.next()){
                System.out.println(resultSet.getString("id")+"  "+resultSet.getString("username"));
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }finally{
            //释放资源
            if(resultSet!=null){
                try {
                    resultSet.close();
                } catch (SQLException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if(preparedStatement!=null){
                try {
                    preparedStatement.close();
                } catch (SQLException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if(connection!=null){
                try {
                    connection.close();
                } catch (SQLException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }
            }

        }


    }
}

存在的问题:

1、数据库连接,使用时就创建,不使用立即释放,对数据库进行频繁连接开启和关闭,造成数据库资源浪费,影响 数据库性能。

设想:使用数据库连接池管理数据库连接。

2、将sql语句硬编码到java代码中,如果sql 语句修改,需要重新编译java代码,不利于系统维护。

设想:将sql语句配置在xml配置文件中,即使sql变化,不需要对java代码进行重新编译。

3、向preparedStatement中设置参数,对占位符号位置和设置参数值,硬编码在java代码中,不利于系统维护。

设想:将sql语句及占位符号和参数全部配置在xml中。

4、从resutSet中遍历结果集数据时,存在硬编码,将获取表的字段进行硬编码,,不利于系统维护。

设想:将查询的结果集,自动映射成java对象。




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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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