杨校老师课堂之基于阿里巴巴的数据库连接池Druid的工具类开发

简介: 杨校老师课堂之基于阿里巴巴的数据库连接池Druid的工具类开发

1.编写工具类

package cn.javabs.school.util;
 
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
 
import javax.sql.DataSource;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
 
public class DruidUtils {
    private  static DataSource dataSource;
    static  String  myFile = "druid.properties";
 
    static {
        try {
            InputStream resourceAsStream = DruidUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream(myFile);
            Properties p = new Properties();
            p.load(resourceAsStream);
            dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(p);
        } catch (Exception e) {
            throw  new RuntimeException(e);
        }
    }
    public static DataSource getDataSource(){
        return  dataSource;
    }
 
    public static Connection getConnection(){
        try {
            return  dataSource.getConnection();
        } catch (SQLException e) {
            throw  new RuntimeException(e);
        }
    }
}

2.编写配置文件:druid.properties

driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql://localhost:3306/0314
username=root
password=sorry

3.编写测试类:TestData

package cn.javabs.school.test;
 
import cn.javabs.school.entity.Admin;
import cn.javabs.school.util.DruidUtils;
import org.apache.commons.dbutils.QueryRunner;
import org.apache.commons.dbutils.handlers.BeanHandler;
import org.apache.commons.dbutils.handlers.BeanListHandler;
import org.junit.Test;
 
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;
 
/**
 * 测试类: 用于测试数据库是否通畅
 * @author Mryang
 */
public class TestData {
 
    QueryRunner  qr =  new QueryRunner(DruidUtils.getDataSource());
 
    @Test
    public void fun(){
        try {
            Admin admin = new Admin();
            List<Admin> admins = qr.query("select * from admin", new BeanListHandler<Admin>(Admin.class));
            System.out.println(admins);
        } catch (SQLException e) {
            throw new RuntimeException("error:"+e);
        }
    }
}
目录
相关文章
|
2月前
|
存储 关系型数据库 数据库
附部署代码|云数据库RDS 全托管 Supabase服务:小白轻松搞定开发AI应用
本文通过一个 Agentic RAG 应用的完整构建流程,展示了如何借助 RDS Supabase 快速搭建具备知识处理与智能决策能力的 AI 应用,展示从数据准备到应用部署的全流程,相较于传统开发模式效率大幅提升。
附部署代码|云数据库RDS 全托管 Supabase服务:小白轻松搞定开发AI应用
|
10天前
|
存储 JSON 数据建模
鸿蒙 HarmonyOS NEXT端云一体化开发-云数据库篇
云数据库采用存储区、对象类型、对象三级结构,支持灵活的数据建模与权限管理,可通过AGC平台或本地项目初始化,实现数据的增删改查及端侧高效调用。
38 0
|
2月前
|
存储 SQL 前端开发
跟老卫学HarmonyOS开发:ArkTS关系型数据库开发
本节以“账本”为例,使用关系型数据库接口实现账单的增、删、改、查操作。通过创建ArkTSRdb应用,演示如何操作RdbStore进行数据管理,并结合界面按钮实现交互功能。
121 0
跟老卫学HarmonyOS开发:ArkTS关系型数据库开发
|
4月前
|
存储 缓存 自然语言处理
评论功能开发全解析:从数据库设计到多语言实现-优雅草卓伊凡
评论功能开发全解析:从数据库设计到多语言实现-优雅草卓伊凡
112 8
评论功能开发全解析:从数据库设计到多语言实现-优雅草卓伊凡
|
5月前
|
SQL 调度 数据库
开发YashanDB数据库?用 DBeaver for YashanDB 更顺手
数据库开发复杂易错,尤其在企业级场景中。为提升效率,YashanDB 团队基于 DBeaver 开源工具打造专属解决方案——DBeaver for YashanDB。它支持多类型数据库对象管理(表、视图、函数等),适配 YashanDB 特有表结构(HEAP、LSC),提供智能补全、语法高亮、SQL 调试等功能,让开发更高效流畅。推荐用于数据库应用开发团队、高频调试用户及中大型企业统一工具栈场景。
|
5月前
|
SQL 数据可视化 IDE
开发数据库不想写命令?YashanDB Developer Center 帮你轻松搞定
YashanDB Developer Center(YDC)是一款可视化的数据库开发工具,专为提升数据库开发效率而设计。它通过图形化对象管理让数据库对象清晰可见,提供智能SQL编辑器支持语法高亮与自动补全,实现PL调试的图形化操作,帮助快速定位问题。此外,操作记录可追溯,多端灵活部署,适配多种场景。无论是中大型企业研发团队,还是不熟悉命令行的业务开发者,YDC都能显著优化开发体验,堪称YashanDB的“可视化IDE”。
|
25天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL安全最佳实践:保护你的数据库
本文深入探讨了MySQL数据库的安全防护体系,涵盖认证安全、访问控制、网络安全、数据加密、审计监控、备份恢复、操作系统安全、应急响应等多个方面。通过具体配置示例,为企业提供了一套全面的安全实践方案,帮助强化数据库安全,防止数据泄露和未授权访问,保障企业数据资产安全。
|
10天前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
44 3
|
16天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。