声明：本文章内容主要摘选自尚硅谷宋红康 JDBC 教程、《Java 核心卷二》，示例代码部分出自本人，更多详细内容推荐直接观看以上教程及书籍，若有错误之处请指出，欢迎交流。
注意：请先学习前导知识——Mysql 基础知识，JDBC 基础。

上一篇笔记中介绍了 JDBC 的基础入门知识，但仍有一部分知识（如操作 BLOB 类型字段、批量插入数据）还没讲到，所以待会在连接池的内容讲完会补加这部分的内容。

一、数据库连接池

1.JDBC 数据库连接池的必要性

在使用开发基于数据库的 web 程序时，传统的模式基本是按以下步骤：　　

• 在主程序（如 servlet、beans）中建立数据库连接
• 进行 sql 操作
• 断开数据库连接

这种模式开发，存在的问题:

• 普通的 JDBC 数据库连接使用 DriverManager 来获取，每次向数据库建立连接的时候都要将 Connection 加载到内存中，再验证用户名和密码 (得花费 0.05s～1s 的时间)。需要数据库连接的时候，就向数据库要求一个，执行完成后再断开连接。这样的方式将会消耗大量的资源和时间。数据库的连接资源并没有得到很好的重复利用。若同时有几百人甚至几千人在线，频繁的进行数据库连接操作将占用很多的系统资源，严重的甚至会造成服务器的崩溃。
• 对于每一次数据库连接，使用完后都得断开。否则，如果程序出现异常而未能关闭，将会导致数据库系统中的内存泄漏，最终将导致重启数据库。
• 这种开发不能控制被创建的连接对象数，系统资源会被毫无顾及的分配出去，如连接过多，也可能导致内存泄漏，服务器崩溃。

2. 数据库连接池技术

为解决传统开发中的数据库连接问题，可以采用数据库连接池技术。

数据库连接池的基本思想：就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接，当需要建立数据库连接时，只需从“缓冲池”中取出一个，使用完毕之后再放回去。

数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是重新建立一个。

数据库连接池在初始化时将创建一定数量的数据库连接放到连接池中，这些数据库连接的数量是由最小数据库连接数来设定的。无论这些数据库连接是否被使用，连接池都将一直保证至少拥有这么多的连接数量。连接池的最大数据库连接数量限定了这个连接池能占有的最大连接数，当应用程序向连接池请求的连接数超过最大连接数量时，这些请求将被加入到等待队列中。

数据库连接池技术的优点

1. 资源重用

由于数据库连接得以重用，避免了频繁创建，释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，另一方面也增加了系统运行环境的平稳性。

2. 更快的系统反应速度

数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于连接池中备用。此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而减少了系统的响应时间。

3. 新的资源分配手段

对于多应用共享同一数据库的系统而言，可在应用层通过数据库连接池的配置，实现某一应用最大可用数据库连接数的限制，避免某一应用独占所有的数据库资源

4. 统一的连接管理，避免数据库连接泄漏

在较为完善的数据库连接池实现中，可根据预先的占用超时设定，强制回收被占用连接，从而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄露

3. 多种开源的数据库连接池

请自行下载对应的连接池 Jar 包以保证可以连接！！！下载后需要将 jar 包导入项目中的路径，Eclipse 的导入方式与先前导入 JDBC 的驱动一样，而 IDEA 可以在项目中新建一个 lib 文件夹，将 Jar 包复制到 lib 文件夹内，然后选中该 Jar 包，右键选择 "Add as Library"，这样子就搞定了

• JDBC 的数据库连接池使用 javax.sql.DataSource 来表示，DataSource 只是一个接口，该接口通常由服务器 (Weblogic, WebSphere, Tomcat) 提供实现，也有一些开源组织提供实现：
  • DBCP 是 Apache 提供的数据库连接池。tomcat 服务器自带 dbcp 数据库连接池。速度相对 c3p0 较快，但因自身存在 BUG，Hibernate3 已不再提供支持。
  • C3P0 是一个开源组织提供的一个数据库连接池，速度相对较慢，稳定性还可以。hibernate 官方推荐使用
  • Proxool 是 sourceforge 下的一个开源项目数据库连接池，有监控连接池状态的功能，稳定性较 c3p0 差一点
  • BoneCP 是一个开源组织提供的数据库连接池，速度快
  • Druid 是阿里提供的数据库连接池，据说是集 DBCP 、C3P0 、Proxool 优点于一身的数据库连接池，但是速度不确定是否有 BoneCP 快
• DataSource 通常被称为数据源，它包含连接池和连接池管理两个部分，习惯上也经常把 DataSource 称为连接池
• DataSource 用来取代 DriverManager 来获取 Connection，获取速度快，同时可以大幅度提高数据库访问速度。
• 特别注意：
  • 数据源和数据库连接不同，数据源无需创建多个，它是产生数据库连接的工厂，因此整个应用只需要一个数据源即可。
  • 当数据库访问结束后，程序还是像以前一样关闭数据库连接：conn.close(); 但 conn.close() 并没有关闭数据库的物理连接，它仅仅把数据库连接释放，归还给了数据库连接池。

（1）C3P0 数据库连接池

C3P0 数据库连接池下载

• 获取连接方式一

// 使用 C3P0 数据库连接池的方式，获取数据库的连接：不推荐
public static Connection getConnection1() throws Exception{
	ComboPooledDataSource cpds = new ComboPooledDataSource();
	cpds.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver"); 
	cpds.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
	cpds.setUser("root");
	cpds.setPassword("abc123");
//	cpds.setMaxPoolSize(100);
<span class="hljs-type">Connection</span> <span class="hljs-variable">conn</span> <span class="hljs-operator">=</span> cpds.getConnection();
<span class="hljs-keyword">return</span> conn;

}

• 获取连接方式二

// 使用 C3P0 数据库连接池的配置文件方式，获取数据库的连接：推荐
private static DataSource cpds = new ComboPooledDataSource("helloc3p0");
public static Connection getConnection2() throws SQLException{
	Connection conn = cpds.getConnection();
	return conn;
}

其中，src 下的配置文件为：【c3p0-config.xml】

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<c3p0-config>
	<named-config name="helloc3p0">
		<!-- 获取连接的 4 个基本信息 -->
		<property name="user">root</property>
		<property name="password">abc123</property>
		<property name="jdbcUrl">jdbc:mysql:///test</property>
		<property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property>
	<span class="hljs-comment">&lt;!-- 涉及到数据库连接池的管理的相关属性的设置 --&gt;</span>
	<span class="hljs-comment">&lt;!-- 若数据库中连接数不足时, 一次向数据库服务器申请多少个连接 --&gt;</span>
	<span class="hljs-tag">&lt;<span class="hljs-name">property</span> <span class="hljs-attr">name</span>=<span class="hljs-string">"acquireIncrement"</span>&gt;</span>5<span class="hljs-tag">&lt;/<span class="hljs-name">property</span>&gt;</span>
	<span class="hljs-comment">&lt;!-- 初始化数据库连接池时连接的数量 --&gt;</span>
	<span class="hljs-tag">&lt;<span class="hljs-name">property</span> <span class="hljs-attr">name</span>=<span class="hljs-string">"initialPoolSize"</span>&gt;</span>5<span class="hljs-tag">&lt;/<span class="hljs-name">property</span>&gt;</span>
	<span class="hljs-comment">&lt;!-- 数据库连接池中的最小的数据库连接数 --&gt;</span>
	<span class="hljs-tag">&lt;<span class="hljs-name">property</span> <span class="hljs-attr">name</span>=<span class="hljs-string">"minPoolSize"</span>&gt;</span>5<span class="hljs-tag">&lt;/<span class="hljs-name">property</span>&gt;</span>
	<span class="hljs-comment">&lt;!-- 数据库连接池中的最大的数据库连接数 --&gt;</span>
	<span class="hljs-tag">&lt;<span class="hljs-name">property</span> <span class="hljs-attr">name</span>=<span class="hljs-string">"maxPoolSize"</span>&gt;</span>10<span class="hljs-tag">&lt;/<span class="hljs-name">property</span>&gt;</span>
	<span class="hljs-comment">&lt;!-- C3P0 数据库连接池可以维护的 Statement 的个数 --&gt;</span>
	<span class="hljs-tag">&lt;<span class="hljs-name">property</span> <span class="hljs-attr">name</span>=<span class="hljs-string">"maxStatements"</span>&gt;</span>20<span class="hljs-tag">&lt;/<span class="hljs-name">property</span>&gt;</span>
	<span class="hljs-comment">&lt;!-- 每个连接同时可以使用的 Statement 对象的个数 --&gt;</span>
	<span class="hljs-tag">&lt;<span class="hljs-name">property</span> <span class="hljs-attr">name</span>=<span class="hljs-string">"maxStatementsPerConnection"</span>&gt;</span>5<span class="hljs-tag">&lt;/<span class="hljs-name">property</span>&gt;</span>

<span class="hljs-tag">&lt;/<span class="hljs-name">named-config</span>&gt;</span>

</c3p0-config>

（2）DBCP 数据库连接池

DBCP 数据库连接池下载

• DBCP 是 Apache 软件基金组织下的开源连接池实现，该连接池依赖该组织下的另一个开源系统：Common-pool。如需使用该连接池实现，应在系统中增加如下两个 jar 文件：
  • Commons-dbcp.jar：连接池的实现
  • Commons-pool.jar：连接池实现的依赖库
• Tomcat 的连接池正是采用该连接池来实现的。该数据库连接池既可以与应用服务器整合使用，也可由应用程序独立使用。
• 数据源和数据库连接不同，数据源无需创建多个，它是产生数据库连接的工厂，因此整个应用只需要一个数据源即可。
• 当数据库访问结束后，程序还是像以前一样关闭数据库连接：conn.close(); 但上面的代码并没有关闭数据库的物理连接，它仅仅把数据库连接释放，归还给了数据库连接池。
• 配置属性说明

• 获取连接方式一：

public static Connection getConnection3() throws Exception {
	BasicDataSource source = new BasicDataSource();
source.setDriverClassName(<span class="hljs-string">"com.mysql.jdbc.Driver"</span>);
source.setUrl(<span class="hljs-string">"jdbc:mysql:///test"</span>);
source.setUsername(<span class="hljs-string">"root"</span>);
source.setPassword(<span class="hljs-string">"abc123"</span>);
	
<span class="hljs-comment">//</span>
source.setInitialSize(<span class="hljs-number">10</span>);
	
<span class="hljs-type">Connection</span> <span class="hljs-variable">conn</span> <span class="hljs-operator">=</span> source.getConnection();
<span class="hljs-keyword">return</span> conn;

}

• 获取连接方式二：

// 使用 dbcp 数据库连接池的配置文件方式，获取数据库的连接：推荐
private static DataSource source = null;
static{
	try {
		Properties pros = new Properties();
	<span class="hljs-type">InputStream</span> <span class="hljs-variable">is</span> <span class="hljs-operator">=</span> DBCPTest.class.getClassLoader().getResourceAsStream(<span class="hljs-string">"dbcp.properties"</span>);
		
	pros.load(is);
	<span class="hljs-comment">//根据提供的BasicDataSourceFactory创建对应的DataSource对象</span>
	source = BasicDataSourceFactory.createDataSource(pros);
} <span class="hljs-keyword">catch</span> (Exception e) {
	e.printStackTrace();
}

}
public static Connection getConnection4() throws Exception {
<span class="hljs-type">Connection</span> <span class="hljs-variable">conn</span> <span class="hljs-operator">=</span> source.getConnection();

<span class="hljs-keyword">return</span> conn;

}

其中，src 下的配置文件为：【dbcp.properties】

driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?rewriteBatchedStatements=true&useServerPrepStmts=false
username=root
password=abc123
initialSize=10
#...

（3）Druid（德鲁伊）数据库连接池

Druid 数据库连接池下载

Druid 是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，它结合了 C3P0、DBCP、Proxool 等 DB 池的优点，同时加入了日志监控，可以很好的监控 DB 池连接和 SQL 的执行情况，可以说是针对监控而生的 DB 连接池，可以说是目前最好的连接池之一。

package com.atguigu.druid;
import java.sql.Connection;
import java.util.Properties;
import javax.sql.DataSource;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
public class TestDruid {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Properties pro = new Properties();		 pro.load(TestDruid.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"));
DataSource ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
Connection conn = ds.getConnection();
System.out.println(conn);
}
}

其中，src 下的配置文件为：【druid.properties】

url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?rewriteBatchedStatements=true
username=root
password=123456
driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
initialSize=10
maxActive=20
maxWait=1000
filters=wall

• 详细配置参数：

4. 数据库连接池的应用

上面 3 种连接池，选择一种之后我们就可以依靠它来连接数据库，不需要我们自己使用驱动，如果你之前 JDBC 学得还行，此时就可以试试看自己使用连接池替换驱动。废话不多说，接下来的代码是 JDBCUtils 工具类，我们之前已经自己 New 过一次了，这次我们使用连接池替换驱动。

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import javax.sql.DataSource;
import java.io.InputStream;
import java.sql.*;
import java.util.Properties;
/**


@Description 操作数据库的工具类
*/
public class JDBCUtils {
// 使用 Druid 数据库连接池技术
private static DataSource source1;
static{
try {
InputStream is = ClassLoader.getSystemClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties");
Properties pros = new Properties();
     pros.load(is);

     source1 = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pros);
 } <span class="hljs-keyword">catch</span> (Exception e) {
     e.printStackTrace();
 }

}
public static Connection getConnection1() throws SQLException {
Connection conn = source1.getConnection();
return conn;
}
}

二、操作 BLOB 类型字段

1.MySQL BLOB 类型

• MySQL 中，BLOB 是一个二进制大型对象，是一个可以存储大量数据的容器，它能容纳不同大小的数据。

• 插入 BLOB 类型的数据必须使用 PreparedStatement，因为 BLOB 类型的数据无法使用字符串拼接写的。

• MySQL 的四种 BLOB 类型 (除了在存储的最大信息量上不同外，他们是等同的)

• 实际使用中根据需要存入的数据大小定义不同的 BLOB 类型。

• 需要注意的是：如果存储的文件过大，数据库的性能会下降。

• 如果在指定了相关的 Blob 类型以后，还报错：xxx too large，那么在 mysql 的安装目录下，找 my.ini 文件加上如下的配置参数： max_allowed_packet=16M。同时注意：修改了 my.ini 文件之后，需要重新启动 mysql 服务。

2. 向数据表中插入大数据类型

// 获取连接
Connection conn = JDBCUtils.getConnection();
String sql = "insert into customers(name,email,birth,photo)values(?,?,?,?)";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
// 填充占位符
ps.setString(1, "徐海强");
ps.setString(2, "xhq@126.com");
ps.setDate(3, new Date(new java.util.Date().getTime()));
// 操作 Blob 类型的变量
FileInputStream fis = new FileInputStream("xhq.png");
ps.setBlob(4, fis);
// 执行
ps.execute();
fis.close();
JDBCUtils.closeResource(conn, ps);

3. 修改数据表中的 Blob 类型字段

Connection conn = JDBCUtils.getConnection();
String sql = "update customers set photo = ? where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
// 填充占位符
// 操作 Blob 类型的变量
FileInputStream fis = new FileInputStream("coffee.png");
ps.setBlob(1, fis);
ps.setInt(2, 25);
ps.execute();
fis.close();
JDBCUtils.closeResource(conn, ps);

4. 从数据表中读取大数据类型

String sql = "SELECT id, name, email, birth, photo FROM customer WHERE id = ?";
conn = getConnection();
ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(1, 8);
rs = ps.executeQuery();
if(rs.next()){
	Integer id = rs.getInt(1);
    String name = rs.getString(2);
	String email = rs.getString(3);
    Date birth = rs.getDate(4);
	Customer cust = new Customer(id, name, email, birth);
    System.out.println(cust); 
    // 读取 Blob 类型的字段
	Blob photo = rs.getBlob(5);
	InputStream is = photo.getBinaryStream();
	OutputStream os = new FileOutputStream("c.jpg");
	byte [] buffer = new byte[1024];
	int len = 0;
	while((len = is.read(buffer)) != -1){
		os.write(buffer, 0, len);
	}
    JDBCUtils.closeResource(conn, ps, rs);
<span class="hljs-keyword">if</span>(is != <span class="hljs-literal">null</span>){
	is.close();
}
	
<span class="hljs-keyword">if</span>(os !=  <span class="hljs-literal">null</span>){
	os.close();
}

}

三、批量插入

1. 批量执行 SQL 语句

当需要成批插入或者更新记录时，可以采用 Java 的批量更新机制，这一机制允许多条语句一次性提交给数据库批量处理。通常情况下比单独提交处理更有效率

JDBC 的批量处理语句包括下面三个方法：

• addBatch(String)：添加需要批量处理的 SQL 语句或是参数；
• executeBatch()：执行批量处理语句；
• clearBatch(): 清空缓存的数据

通常我们会遇到两种批量执行 SQL 语句的情况：

• 多条 SQL 语句的批量处理；
• 一个 SQL 语句的批量传参；

2. 高效的批量插入

举例：向数据表中插入 20000 条数据

• 数据库中提供一个 goods 表。创建如下：

CREATE TABLE goods(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
NAME VARCHAR(20)
);

（1）实现层次一：使用 PreparedStatement

long start = System.currentTimeMillis();
Connection conn = JDBCUtils.getConnection();
String sql = "insert into goods(name)values(?)";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
for(int i = 1;i <= 20000;i++){
ps.setString(1, "name_" + i);
ps.executeUpdate();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("花费的时间为：" + (end - start));//82340
JDBCUtils.closeResource(conn, ps);

（2）实现层次二

/*
 * 修改 1： 使用 addBatch()/ executeBatch() / clearBatch()
 * 修改 2：mysql 服务器默认是关闭批处理的，我们需要通过一个参数，让 mysql 开启批处理的支持。
 * 		 ?rewriteBatchedStatements=true 写在配置文件的 url 后面
 * 修改 3：使用更新的 mysql 驱动：mysql-connector-java-5.1.37-bin.jar
 * 
 */
@Test
public void testInsert1() throws Exception{
	long start = System.currentTimeMillis();
<span class="hljs-type">Connection</span> <span class="hljs-variable">conn</span> <span class="hljs-operator">=</span> JDBCUtils.getConnection();
	
<span class="hljs-type">String</span> <span class="hljs-variable">sql</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-string">"insert into goods(name)values(?)"</span>;
<span class="hljs-type">PreparedStatement</span> <span class="hljs-variable">ps</span> <span class="hljs-operator">=</span> conn.prepareStatement(sql);
	
<span class="hljs-keyword">for</span>(<span class="hljs-type">int</span> <span class="hljs-variable">i</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-number">1</span>;i &lt;= <span class="hljs-number">1000000</span>;i++){
	ps.setString(<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-string">"name_"</span> + i);
		
	<span class="hljs-comment">//1.“攒”sql</span>
	ps.addBatch();
	<span class="hljs-keyword">if</span>(i % <span class="hljs-number">500</span> == <span class="hljs-number">0</span>){
		<span class="hljs-comment">//2.执行</span>
		ps.executeBatch();
		<span class="hljs-comment">//3.清空</span>
		ps.clearBatch();
	}
}
	
<span class="hljs-type">long</span> <span class="hljs-variable">end</span> <span class="hljs-operator">=</span> System.currentTimeMillis();
System.out.println(<span class="hljs-string">"花费的时间为："</span> + (end - start));<span class="hljs-comment">//20000条：625                                                                         //1000000条:14733  </span>
	
JDBCUtils.closeResource(conn, ps);

}

（3）实现层次三

/*
* 层次三：在层次二的基础上操作
* 使用 Connection 的 setAutoCommit(false)  /  commit()
*/
@Test
public void testInsert2() throws Exception{
	long start = System.currentTimeMillis();
<span class="hljs-type">Connection</span> <span class="hljs-variable">conn</span> <span class="hljs-operator">=</span> JDBCUtils.getConnection();
	
<span class="hljs-comment">//1.设置为不自动提交数据</span>
conn.setAutoCommit(<span class="hljs-literal">false</span>);
	
<span class="hljs-type">String</span> <span class="hljs-variable">sql</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-string">"insert into goods(name)values(?)"</span>;
<span class="hljs-type">PreparedStatement</span> <span class="hljs-variable">ps</span> <span class="hljs-operator">=</span> conn.prepareStatement(sql);
	
<span class="hljs-keyword">for</span>(<span class="hljs-type">int</span> <span class="hljs-variable">i</span> <span class="hljs-operator">=</span> <span class="hljs-number">1</span>;i &lt;= <span class="hljs-number">1000000</span>;i++){
	ps.setString(<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-string">"name_"</span> + i);
		
	<span class="hljs-comment">//1.“攒”sql</span>
	ps.addBatch();
		
	<span class="hljs-keyword">if</span>(i % <span class="hljs-number">500</span> == <span class="hljs-number">0</span>){
		<span class="hljs-comment">//2.执行</span>
		ps.executeBatch();
		<span class="hljs-comment">//3.清空</span>
		ps.clearBatch();
	}
}
	
<span class="hljs-comment">//2.提交数据</span>
conn.commit();
	
<span class="hljs-type">long</span> <span class="hljs-variable">end</span> <span class="hljs-operator">=</span> System.currentTimeMillis();
System.out.println(<span class="hljs-string">"花费的时间为："</span> + (end - start));<span class="hljs-comment">//1000000条:4978 </span>
	
JDBCUtils.closeResource(conn, ps);

}

JDBC 还有更多的内容如考虑事务处理后的增删改查操作、并发问题、DAO 等，这些入门并不难，不过我们暂时不需要考虑这些，前面的内容已经足够我们应对目前遇见的需求了，如果以后有新的需求，恐怕我们已经到了学习 Mybatis 这些框架的时候了，所以目前还是先把这些掌握就行。Java 番外篇 JDBC 到这里就全部更新完啦，之后可能会出新的番外篇，未完待续 ~

最后附一下相关链接：
尚硅谷 JDBC 教学视频

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本文作者： 洛水凌云

本文链接： https://www.cnblogs.com/66ccffly/p/13508919.html

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