Java可以操作哪些数据库和计算引擎

一、 数据库 (Databases)

1. 关系型数据库 (RDBMS) - 通过 JDBC

所有提供 JDBC 驱动的数据库都可以直接操作。这是 Java 最核心的优势领域。

• MySQL / MariaDB

• PostgreSQL

• Oracle Database

• Microsoft SQL Server

• IBM Db2

• SQLite

• H2 Database (嵌入式/内存，常用于测试)

• HSQLDB / HyperSQL (嵌入式/内存)

• Apache Derby

• Firebird

• Informix

2. NoSQL 数据库

• 键值存储 (Key-Value)

  • Redis: 通过 Jedis 或 Lettuce (推荐) 这两个主流的 Java 客户端。

  • Amazon DynamoDB: 官方 AWS SDK for Java。

• 文档存储 (Document)

  • MongoDB: 官方 MongoDB Java Driver。

  • Couchbase: 官方 Couchbase Java SDK。

• 列式存储 (Column-Family)

  • Apache Cassandra / ScyllaDB: 官方 Cassandra Java Driver。

  • Apache HBase: 官方 HBase Java API。

• 图数据库 (Graph)

  • Neo4j: 官方 Neo4j Java Driver。

  • JanusGraph / Apache TinkerPop: 通过 Gremlin Java API 进行查询。

• 搜索引擎 (Search Engine)

  • Elasticsearch: 官方 Java High Level REST Client (旧版的 Transport Client 已废弃)。

  • Apache Solr: 通过 SolrJ 客户端访问。

• 时序数据库 (Time-Series)

  • InfluxDB: 通过其 HTTP API (使用 OkHttp 等客户端) 或 influxdb-java 库。

  • Prometheus: 主要通过 HTTP API 拉取数据，也可使用 client_java 库推送指标。

3. 分布式与云原生数据库

• ClickHouse: 官方 ClickHouse JDBC Driver 或 HTTP API。

• CockroachDB: 兼容 PostgreSQL 协议，可使用 PostgreSQL JDBC 驱动。

• TiDB: 兼容 MySQL 协议，可使用 MySQL JDBC 驱动。

• YugabyteDB: 兼容 PostgreSQL 协议，可使用 PostgreSQL JDBC 驱动。

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二、 大数据计算与查询引擎 (Big Data Compute & Query Engines)

Java 是大数据领域的基石，绝大多数顶级计算引擎都是用 Java 或 JVM 语言（如 Scala）编写的，因此天然提供原生 Java API。

1. 批处理引擎 (Batch Processing)

• Apache Hadoop MapReduce: 原生 Java API，是 Hadoop 生态的基石。

• Apache Spark: 虽然核心是 Scala，但提供功能完整的 Java API，Java 开发者可以无缝使用。

• Apache Flink: 核心用 Java 编写，提供一流（first-class）的 Java API。

• Apache Beam: 统一编程模型，其 Java SDK 是最成熟和功能最全面的，用于在 Spark, Flink 等引擎上运行。

2. 流处理引擎 (Stream Processing)

• Apache Kafka: 核心用 Java/Scala 编写。其流处理组件 Kafka Streams 是一个 Java 库，提供极佳的 Java API。

• Apache Flink (见上): 流处理的领导者，Java API 非常强大。

• Apache Spark Structured Streaming (见上): 提供 Java API。

• Hazelcast Jet (现已融入 Hazelcast Platform): 提供 Java API 的分布式流处理引擎。

• Apache Storm: 老牌的流处理系统，提供 Java API。

3. 交互式查询引擎 (Interactive Query)

• Apache Hive: 可通过 Hive JDBC Driver 或 HiveServer2 的 REST API 进行查询。

• Trino (formerly PrestoSQL): 提供 Trino JDBC Driver。

• Apache Impala: 提供 Impala JDBC Driver。

• Apache Druid: 提供 JDBC Driver 和 HTTP API。

4. 其他大数据生态系统工具

• Apache Hadoop HDFS: 通过 Hadoop Java Client API 进行文件操作。

• Apache Oozie (工作流调度): 可通过 Java API 或 HTTP 客户端操作。

• Apache Airflow: 虽然用 Python 编写，但可以通过 Java 调用其 API 或使用 BashOperator 执行 Jar 包。

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三、 Java 生态的数据库操作工具库

这些库简化了 Java 与数据库的交互：

• JDBC: 最基础和标准的方式。

• JPA (Java Persistence API): ORM 规范，实现包括：

  • Hibernate: 最流行的 JPA 实现。

  • EclipseLink

• MyBatis: 半自动化的 ORM 框架，将 SQL 与代码分离，非常灵活。

• JOOQ: 基于代码生成的框架，允许你用 Java 以类型安全的方式编写 SQL。

• Spring Data: Spring 生态的顶级项目，为上述众多数据源（RDBMS, MongoDB, Cassandra, Redis, Elasticsearch 等）提供了一致的、基于 Repository 的抽象接口，极大减少了模板代码。

• 连接池库: 如 HikariCP (最快), Apache DBCP, C3P0 等，用于管理数据库连接，是生产环境必备。

总结

类别	代表技术	Java 支持特点
关系型数据库	MySQL, PostgreSQL, Oracle...	通过 JDBC 通用支持，行业标准。拥有 Hibernate, MyBatis 等大量成熟 ORM 框架。
NoSQL 数据库	MongoDB, Cassandra, Redis, Elasticsearch...	官方或事实标准的 Java 客户端（如 Jedis, MongoDB Driver）。Spring Data 项目提供了统一的访问抽象。
计算引擎 (核心)	Apache Hadoop, Apache Kafka, Apache Flink	多数用 Java 编写，提供原生且功能最全的 Java API。Java 是这些系统的一等公民。
计算引擎 (其他)	Apache Spark, Apache Beam	提供功能完整、稳定可靠的 Java API，虽然并非原生语言，但支持力度非常大。
查询引擎	Trino, Hive, Druid	普遍提供 JDBC Driver，可以通过标准 SQL 接口访问。
开发框架	Spring Data, JPA (Hibernate), MyBatis, JOOQ	生态成熟度无可比拟，提供了从底层连接到底层连接、SQL 生成、对象映射等全方位的解决方案，极大提升开发效率。

核心结论：
Java 在数据库和计算引擎领域的支持是全面且强大的。其优势不在于某个特定方面，而在于其无与伦比的广度、稳定性和成熟度。

1. 标准驱动 (JDBC): 为关系型数据库访问设立了行业标准。

2. 原生客户端: 几乎所有重要的非关系型数据存储都有官方或社区维护的高质量 Java 客户端。

3. 底层核心: 大数据生态的基石（Hadoop, Kafka, Flink, Elasticsearch 等）都由 Java/JVM 语言编写，使得 Java 在与它们交互时具有天然优势和最高级别的支持。

4. 强大生态: 拥有 Spring Data、Hibernate 等顶级框架，将数据库操作抽象化、简单化。

对于企业级应用开发和大数据开发，Java 仍然是最安全、最稳定、选择最多的技术选型之一