JdbcTemplate学习笔记

本文是关于JdbcTemplate的学习笔记,详细介绍了如何使用execute()执行SQL语句,update方法和batchUpdate方法进行数据的增删改,以及call方法调用存储过程和函数。同时,还探讨了带参数的更新操作以及利用queryForXXX()方法进行查询的方法。

import core包下的JdbcTemplate类

import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

1、使用JdbcTemplate的execute()方法执行SQL语句

jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE USER (user_id integer, name varchar(100))");  

2、update方法用于执行新增、修改、删除等语句;

jdbcTemplate.update("INSERT INTO USER VALUES('"
           + user.getId() + "', '"
           + user.getName() + "', '"
           + user.getSex() + "', '"
           + user.getAge() + "')");

String deleteSql = "delete from test where name=?";  
count = jdbcTemplate.update(deleteSql, new Object[] {"name4"}); 

batchUpdate方法用于执行新增、修改、删除等语句;执行批处理相关语句

call方法:用于执行存储过程、函数相关语句。

3、带参数的更新

jdbcTemplate.update("UPDATE USER SET name = ? WHERE user_id = ?", new Object[] {name, id});

jdbcTemplate.update("INSERT INTO USER VALUES(?, ?, ?, ?)", new Object[] {user.getId(), user.getName(), user.getSex(), user.getAge()});

4、使用JdbcTemplate进行查询时,使用queryForXXX()等方法

int count = jdbcTemplate.queryForInt("SELECT COUNT(*) FROM USER”);

String name = (String) jdbcTemplate.queryForObject("SELECT name FROM USER WHERE user_id = ?", new Object[] {id}, java.lang.String.class);

List rows = jdbcTemplate.queryForList("SELECT * FROM USER");

List rows = jdbcTemplate.queryForList("SELECT * FROM USER");
Iterator it = rows.iterator();
while(it.hasNext()) {
    Map userMap = (Map) it.next();
    System.out.print(userMap.get("user_id") + "\t");
    System.out.print(userMap.get("name") + "\t");
    System.out.print(userMap.get("sex") + "\t");
    System.out.println(userMap.get("age") + "\t");
}
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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