JDBC
JDBC操作步骤
•导入包：需要包含包含数据库编程所需的JDBC类的包。 大多数情况下，使用import java.sql.*就足够了。
•注册JDBC驱动程序：需要初始化驱动程序，以便可以程序中打开数据库的通信通道。
•打开连接：需要使用DriverManager.getConnection()方法来创建一个Connection对象，它表示与数据库服务器的物理连接。要创建一个新的数据库，不需要在准备数据库URL时提供任何数据库名称，如下面的示例所述。
•执行查询：需要使用类型为Statement的对象来构建和提交SQL语句到数据库。
•清理环境：需要明确地关闭所有数据库资源，而不依赖于JVM的垃圾收集
public static class JDBCTest {
/**
* 使用JDBC连接并操作mysql数据库
*/
public static void main(String[] args) {
// 数据库驱动类名的字符串
String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";
// 数据库连接串
String url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/jdbctest";
// 用户名
String username = "XXXXX";
// 密码
String password = "XXXXXX";
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
// 1、加载数据库驱动（ 成功加载后，会将Driver类的实例注册到DriverManager类中）
Class.forName(driver );
// 2、获取数据库连接
conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
// 3、获取数据库操作对象
stmt = conn.createStatement();
// 4、定义操作的SQL语句
String sql = "select * from user where id = 100";
// 5、执行数据库操作
rs = stmt.executeQuery(sql);
// 6、获取并操作结果集
while (rs.next()) {
System.out.println(rs.getInt("id"));
System.out.println(rs.getString("name"));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 7、关闭对象，回收数据库资源
if (rs != null) { //关闭结果集对象
try {
rs.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (stmt != null) { // 关闭数据库操作对象
try {
stmt.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (conn != null) { // 关闭数据库连接对象
try {
if (!conn.isClosed()) {
conn.close();
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}JDBC操作数据库的基本步骤：
1）加载（注册）数据库驱动（到JVM）。
2）建立（获取）数据库连接。
3）创建（获取）数据库操作对象。
4）定义操作的SQL语句。
5）执行数据库操作。
6）获取并操作结果集。
7）关闭对象，回收数据库资源（关闭结果集-->关闭数据库操作对象-->关闭连接）。
数据库优化
要正确的优化SQL，我们需要快速定位能性的瓶颈点，也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里？而大多数情况性能最慢的设备会是瓶颈点，如下载时网络速度可能会是瓶颈点，本地复制文件时硬盘可能会是瓶颈点，为什么这些一般的工作我们能快速确认瓶颈点呢，因为我们对这些慢速设备的性能数据有一些基本的认识，如网络带宽是2Mbps，硬盘是每分钟7200转等等
优化法则归纳为5个层次：
•1、 减少数据访问（减少磁盘访问）
创建并使用正确的索引
索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的
优化SQL执行计划
•2、 返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）
数据分页处理
只返回需要的字段
•3、 减少交互次数（减少网络传输）
使用存储过程
优化业务逻辑
使用ResultSet游标处理记录
•4、 减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）
减少比较操作
like尽量不要使用
全文检索solr
大量复杂运算在客户端处理
•5、 利用更多资源（增加资源）