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    Spring 中的 JDBC

    JDBC(Java Data Base Connectivity)是一种用于执行 SQL 语句的 Java APl,可以为多种关系型数据库提供统一访问,它是由一组用 Java 语言编写的类和接口组成的。JDBC 提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。但是,在 Java 企业级应用中,使用底层的 JDBC API 来编写程序还是显得过于烦琐,如需要编写很多的样板代码来打开和关闭数据库连接,需要处理很多的异常等。   针对上述问题,Spring JDBC 框架对底层的 JDBC API 进行了封装,负责所有的底层细节,包括如何开始打开连接、准备和执行 SQL 语句、处理异常、处理事务、最后关闭连接等。所以使用 Spring JDBC 框架,开发人员需要做的仅是定义连接参数、指定要执行的 SQL 语句,从而可以从烦琐的 JDBC API 中解放出来,专注于自己的业务。Spring 还为我们提供了 JdbcTemplate 模板用于操作关系型数据库。

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    1 SpringBoot 使用sharding jdbc进行分库分表

    分库分表在数据量大的系统中比较常用,解决方案有Cobar,TDDL等,这次主要是拿当当网开源的Sharding-JDBC来做个小例子。 它的github地址为:https://github.com/dangdangdotcom/sharding-jdbc 简介: Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零: 可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等。 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL,但已有支持Oracle,SQLServer,DB2等数据库的计划。 Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,未使用中间层,无需额外部署,无其他依赖,DBA也无需改变原有的运维方式。SQL解析使用Druid解析器,是目前性能最高的SQL解析器。 具体的介绍可以上它的文档那里看看,简单归纳起来就是,它是一个增强版的JDBC,对使用者透明,逻辑代码什么的都不用动,它来完成分库分表的操作;然后它还支持分布式事务(不完善)。看起来很不错的样子。 下面用个小例子来看一下分库分表的使用。使用的是SpringBoot,JPA(hibernate),druid连接池。

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