JDBC连接数据库

本文提供了一个使用Java JDBC连接Oracle数据库的示例代码,演示了如何加载驱动、建立连接、执行SQL查询及处理结果集等基本操作。
package Util;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;


public class JDBCUtil {

//完美的一个JDBCUtil文件,可以重复应用

static Connection conn = null;
static Statement stament = null;
static ResultSet rs = null;

public static void JDBCUtilClass() {

try{

//1.连接数据库驱动
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
//Oracle的驱动:jdbcDriver=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
//MySql的驱动:jdbcDriver=com.mysql.jdbc.Driver

//2.建立数据库连接
//MySql的连接地址:jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/change
//Oracle的连接url的地址:"#jdbcUrl=jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl", "scott", "tiger";
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl","scott","tiger");

//3.创建statement
stament = conn.createStatement();

//4.执行sql语句id,loginname,loginpassword
String sql= "select * from Login";
//进行execute方法
rs = stament.executeQuery(sql);

//5.遍历
while(rs.next()){
//进行遍历并进行对数据库数据进行输出到控制台
System.out.println(rs.getInt("id"));
System.out.println(rs.getString("LOGINNAME"));
System.out.println(rs.getString("LOGINPASSWORD"));
}

}catch (ClassNotFoundException e ){
e.printStackTrace();
}catch (SQLException e){
//用log4j进行日志的检测文件进行注释
e.printStackTrace();
} finally {

//6.进行关闭释放资源
if(rs != null){
try {
rs.close();
rs=null;//显示数据可以自动回收
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if(stament != null){
try {
stament.close();
stament=null;//显示数据可以自动回收
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if(conn != null){
try {
conn.close();
conn=null;//显示数据可以自动回收
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}

}


}

public static void main(String[] args) {

try {
JDBCUtilClass();
System.out.println("连接成功!!!");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}


}
=====================
此文自己编写,有错误,请帮我指出,留下评论。谢谢,共同进步!!
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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