Spring之jdbc数据库操作

本文探讨了使用原始JDBC进行数据库操作的繁琐性,并介绍了如何利用Spring框架和c3p0连接池简化这一过程。通过示例展示了如何在DAO层使用JdbcTemplate对象执行SQL语句,以及如何通过配置文件注入dataSource。

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首先我们来看看最原始的jdbc是怎么实现数据库的操作的Spring之jdbc数据库操作

好长一段代码,各种实现都放在一个函数里面实现,好乱。于是有了JdbcTemplate对jdbc的操作进行封装:

Spring之jdbc数据库操作

现在看看,代码虽然少了一点,但是还是很乱,不能每执行一次数据库操作,都要去设置数据库连接,创建JdbcTemplate对象吧,下面我们再看看Spring中通过c3p0连接池是怎么实现数据库操作的:

Spring之jdbc数据库操作

一般我们在service中实现对业务逻辑的操作,而在dao中完成数据库的操作,通过调用service 中dao对象的方法来实现数据库的操作。这两个类我这边通过注解的方式创建

Spring之jdbc数据库操作

Spring之jdbc数据库操作

在dao中调用jdbcTemplate对象,执行sql语句。通过查看jdbcTemplate的底层代码,我们能看到其中有个dataSource的成员变量,也有个对应的set方法,这样我们就可以通过配置文件的方式,把dataSource对象注入到jdbcTemplate对象中,从而完成连接。

通过以上的例子,我们不难发现,其实所谓的框架无非是对基本方法的封装,其底层实现原理是跟基本方法是一致的。通过对底层原理的了解,能够更好的帮我们理清思路,灵活运用。

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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