这篇文章主要为大家展示了SpringBoot2.x入门教程之如何引入jdbc模块与使用JdbcTemplate，内容简而易懂，希望大家可以学习一下，学习完之后肯定会有收获的，下面让小编带大家一起来看看吧。
前提
使用的SpringBoot版本为2.3.1.RELEASE，JDK版本为1.8。
这篇文章会简单介绍jdbc模块也就是spring-boot-starter-jdbc组件的引入、数据源的配置以及JdbcTemplate的简单使用。为了让文中的例子相对通用，下文选用MySQL8.x、h3database（内存数据库）作为示例数据库，选用主流的Druid和HikariCP作为示例数据源。
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引入jdbc模块
引入spring-boot-starter-jdbc组件，如果在父POM全局管理spring-boot依赖版本的前提下，只需要在项目pom文件的dependencies元素直接引入：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency>
通过IDEA展开该依赖的关系图如下：
其实spring-boot-starter-jdbc模块本身已经引入了spring-jdbc（间接引入spring-core、spring-beans、spring-tx）、spring-boot-starter和HikariCP三个依赖，如果希望启动Servlet容器，可以额外引入spring-boot-starter-jdbc。
spring-boot-starter-jdbc提供了数据源配置、事务管理、数据访问等等功能，而对于不同类型的数据库，需要提供不同的驱动实现，才能更加简单地通过驱动实现根据连接URL、用户口令等属性直接连接数据库（或者说获取数据库的连接），因此对于不同类型的数据库，需要引入不同的驱动包依赖。对于MySQL而言，需要引入mysql-connector-java，而对于h3database而言，需要引入h3（驱动包和数据库代码位于同一个依赖中），两者中都具备数据库抽象驱动接口java.sql.Driver的实现类：
mysql-connector-java而言，常用的实现是com.mysql.cj.jdbc.Driver（MySQL8.x版本）。h3而言，常用的实现是org.h3.Driver。如果需要连接的数据库是h3database，引入h3对应的数据库和驱动依赖如下：
<dependency> <groupId>com.h3database</groupId> <artifactId>h3</artifactId> <version>1.4.200</version> </dependency>
如果需要连接的数据库是MySQL，引入MySQL对应的驱动依赖如下：
<dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.20</version> </dependency>
上面的类库版本选取了编写本文时候的最新版本，实际上要根据软件对应的版本选择合适的驱动版本。
数据源配置
spring-boot-starter-jdbc模块默认使用HikariCP作为数据库的连接池。
HikariCP，也就是Hikari Connection Pool，Hikari连接池。HikariCP的作者是日本人，而Hikari是日语，意义和light相近，也就是"光"。Simplicity is prerequisite for reliability（简单是可靠的先决条件）是HikariCP的设计理念，他是一款代码精悍的高性能连接池框架，被Spring项目选中作为内建默认连接池，值得信赖。
如果决定使用HikariCP连接h3数据库，则配置文件中添加如下的配置项以配置数据源HikariDataSource：
spring.datasource.driver-class-name=org.h3.Driver spring.datasource.url=jdbc:h3:mem:test spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 # 可选配置,是否启用h3数据库的WebUI控制台 spring.h3.console.enabled=true # 可选配置,访问h3数据库的WebUI控制台的路径 spring.h3.console.path=/h3-console # 可选配置,是否允许非本机访问h3数据库的WebUI控制台 spring.h3.console.settings.web-allow-others=true
如果决定使用HikariCP连接MySQL数据库，则配置文件中添加如下的配置项以配置数据源HikariDataSource：
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver # 注意MySQL8.x需要指定服务时区属性 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/local?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root
有时候可能更偏好于使用其他连接池，例如Alibaba出品的Durid，这样就要禁用默认的数据源加载，改成Durid提供的数据源。引入Druid数据源需要额外添加依赖：
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.23</version> </dependency>
如果决定使用Druid连接MySQL数据库，则配置文件中添加如下的配置项以配置数据源DruidDataSource：
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver # 注意MySQL8.x需要指定服务时区属性 spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/local?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root # 指定数据源类型为Druid提供的数据源 spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
上面这样配置DruidDataSource，所有数据源的属性值都会选用默认值，如果想深度定制数据源的属性，则需要覆盖由DataSourceConfiguration.Generic创建的数据源，先预设所有需要的配置，为了和内建的spring.datasource属性前缀避嫌，这里自定义一个属性前缀druid，配置文件中添加自定义配置项如下：
druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/local?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false druid.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver druid.username=root druid.password=root # 初始化大小 druid.initialSize=1 # 最大 druid.maxActive=20 # 空闲 druid.minIdle=5 # 配置获取连接等待超时的时间 druid.maxWait=60000 # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒 druid.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 druid.minEvictableIdleTimeMillis=60000 druid.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL druid.testWhileIdle=true druid.testOnBorrow=false druid.testOnReturn=false # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小 druid.poolPreparedStatements=true druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20 # 配置监控统计拦截的filters，后台统计相关 druid.filters=stat,wall # 打开mergeSql功能；慢SQL记录 druid.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
这里要确保本地安装了一个8.x版本的MySQL服务，并且建立了一个命名为local的数据库。
需要在项目中添加一个数据源自动配置类，这里命名为DruidAutoConfiguration，通过注解@ConfigurationProperties把druid前缀的属性注入到数据源实例中：
@Configuration
public class DruidAutoConfiguration {
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "druid")
public DataSource dataSource() {
return new DruidDataSource();
}
@Bean
public ServletRegistrationBean<StatViewServlet> statViewServlet() {
ServletRegistrationBean<StatViewServlet> servletRegistrationBean
= new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 添加IP白名单
servletRegistrationBean.addInitParameter("allow", "127.0.0.1");
// 添加控制台管理用户
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "admin");
servletRegistrationBean.addInitParameter("loginPassword", "123456");
// 是否能够重置数据
servletRegistrationBean.addInitParameter("resetEnable", "true");
return servletRegistrationBean;
}
@Bean
public FilterRegistrationBean<WebStatFilter> webStatFilter() {
WebStatFilter webStatFilter = new WebStatFilter();
FilterRegistrationBean<WebStatFilter> filterRegistrationBean = new FilterRegistrationBean<>();
filterRegistrationBean.setFilter(webStatFilter);
// 添加过滤规则
filterRegistrationBean.addUrlPatterns("/*");
// 忽略过滤格式
filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*,");
return filterRegistrationBean;
}
}可以通过访问${requestContext}/druid/login.html跳转到Druid的监控控制台，登录账号密码就是在statViewServlet中配置的用户和密码：
Druid是一款争议比较多的数据源框架，项目的Issue中也有人提出过框架中加入太多和连接池无关的功能，例如SQL监控、属性展示等等，这些功能本该让专业的监控软件完成。但毫无疑问，这是一款活跃度比较高的优秀国产开源框架。
配置schema和data脚本
spring-boot-starter-jdbc可以通过一些配置然后委托DataSourceInitializerInvoker进行schema（一般理解为DDL）和data（一般理解为DML）脚本的加载和执行，具体的配置项是：
# 定义schema的加载路径，可以通过英文逗号指定多个路径 spring.datasource.schema=classpath:/ddl/schema.sql # 定义data的加载路径，可以通过英文逗号指定多个路径 spring.datasource.data=classpath:/dml/data.sql # 可选 # spring.datasource.schema-username= # spring.datasource.schema-password= # 项目数据源初始化之后的执行模式,可选值EMBEDDED、ALWAYS和NEVER spring.datasource.initialization-mode=always
类路径的resources文件夹下添加ddl/schema.sql：
DROP TABLE IF EXISTS customer; CREATE TABLE customer ( id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键', customer_name VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '客户名称', create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', edit_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间' ) COMMENT '客户表';
由于spring.datasource.initialization-mode指定为ALWAYS，每次数据源初始化都会执行spring.datasource.schema中配置的脚本，会删表重建。接着类路径的resources文件夹下添加dml/data.sql：
INSERT INTO customer(customer_name) VALUES ('throwable');添加一个CommandLineRunner实现验证一下：
@Slf4j
@SpringBootApplication
public class Ch7Application implements CommandLineRunner {
@Autowired
private DataSource dataSource;
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Ch7Application.class, args);
}
@Override
public void run(String... args) throws Exception {
Connection connection = dataSource.getConnection();
ResultSet resultSet = connection.createStatement().executeQuery("SELECT * FROM customer WHERE id = 1");
while (resultSet.next()) {
log.info("id:{},name:{}", resultSet.getLong("id"), resultSet.getString("customer_name"));
}
resultSet.close();
connection.close();
}
}启动后执行结果如下：
这里务必注意一点，spring.datasource.schema指定的脚本执行成功之后才会执行spring.datasource.data指定的脚本，如果想仅仅执行spring.datasource.data指定的脚本，那么需要至少把spring.datasource.schema指向一个空的文件，确保spring.datasource.schema指定路径的文件初始化成功。
使用JdbcTemplate
spring-boot-starter-jdbc中自带的JdbcTemplate是对JDBC的轻度封装。这里只简单介绍一下它的使用方式，构建一个面向前面提到的customer表的具备CURD功能的DAO。这里先在前文提到的DruidAutoConfiguration中添加一个JdbcTemplate实例到IOC容器中：
@Bean
public JdbcTemplate jdbcTemplate(DataSource dataSource){
return new JdbcTemplate(dataSource);
}添加一个Customer实体类：
// 实体类
@Data
public class Customer {
private Long id;
private String customerName;
private LocalDateTime createTime;
private LocalDateTime editTime;
}接着添加一个CustoemrDao类，实现增删改查：
// CustoemrDao
@RequiredArgsConstructor
@Repository
public class CustomerDao {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* 增
*/
public int insertSelective(Customer customer) {
StringJoiner p = new StringJoiner(",", "(", ")");
StringJoiner v = new StringJoiner(",", "(", ")");
Optional.ofNullable(customer.getCustomerName()).ifPresent(x -> {
p.add("customer_name");
v.add("?");
});
Optional.ofNullable(customer.getCreateTime()).ifPresent(x -> {
p.add("create_time");
v.add("?");
});
Optional.ofNullable(customer.getEditTime()).ifPresent(x -> {
p.add("edit_time");
v.add("?");
});
String sql = "INSERT INTO customer" + p.toString() + " VALUES " + v.toString();
KeyHolder keyHolder = new GeneratedKeyHolder();
int updateCount = jdbcTemplate.update(con -> {
PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);
int index = 1;
if (null != customer.getCustomerName()) {
ps.setString(index++, customer.getCustomerName());
}
if (null != customer.getCreateTime()) {
ps.setTimestamp(index++, Timestamp.valueOf(customer.getCreateTime()));
}
if (null != customer.getEditTime()) {
ps.setTimestamp(index, Timestamp.valueOf(customer.getEditTime()));
}
return ps;
}, keyHolder);
customer.setId(Objects.requireNonNull(keyHolder.getKey()).longValue());
return updateCount;
}
/**
* 删
*/
public int delete(long id) {
return jdbcTemplate.update("DELETE FROM customer WHERE id = ?", id);
}
/**
* 查
*/
public Customer queryByCustomerName(String customerName) {
return jdbcTemplate.query("SELECT * FROM customer WHERE customer_name = ?",
ps -> ps.setString(1, customerName), SINGLE);
}
public List<Customer> queryAll() {
return jdbcTemplate.query("SELECT * FROM customer", MULTI);
}
public int updateByPrimaryKeySelective(Customer customer) {
final long id = Objects.requireNonNull(Objects.requireNonNull(customer).getId());
StringBuilder sql = new StringBuilder("UPDATE customer SET ");
Optional.ofNullable(customer.getCustomerName()).ifPresent(x -> sql.append("customer_name = ?,"));
Optional.ofNullable(customer.getCreateTime()).ifPresent(x -> sql.append("create_time = ?,"));
Optional.ofNullable(customer.getEditTime()).ifPresent(x -> sql.append("edit_time = ?,"));
StringBuilder q = new StringBuilder(sql.substring(0, sql.lastIndexOf(","))).append(" WHERE id = ?");
return jdbcTemplate.update(q.toString(), ps -> {
int index = 1;
if (null != customer.getCustomerName()) {
ps.setString(index++, customer.getCustomerName());
}
if (null != customer.getCreateTime()) {
ps.setTimestamp(index++, Timestamp.valueOf(customer.getCreateTime()));
}
if (null != customer.getEditTime()) {
ps.setTimestamp(index++, Timestamp.valueOf(customer.getEditTime()));
}
ps.setLong(index, id);
});
}
private static Customer convert(ResultSet rs) throws SQLException {
Customer customer = new Customer();
customer.setId(rs.getLong("id"));
customer.setCustomerName(rs.getString("customer_name"));
customer.setCreateTime(rs.getTimestamp("create_time").toLocalDateTime());
customer.setEditTime(rs.getTimestamp("edit_time").toLocalDateTime());
return customer;
}
private static ResultSetExtractor<List<Customer>> MULTI = rs -> {
List<Customer> result = new ArrayList<>();
while (rs.next()) {
result.add(convert(rs));
}
return result;
};
private static ResultSetExtractor<Customer> SINGLE = rs -> rs.next() ? convert(rs) : null;
}测试结果如下：
JdbcTemplate的优势是可以应用函数式接口简化一些值设置和值提取的操作，并且获得接近于原生JDBC的执行效率，但是它的明显劣势就是会产生大量模板化的代码，在一定程度上影响开发效率。
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