持久化
目前广泛使用的应该还是mysql，nosql。对于NoSQL目前我还没有太多的认识，长路漫漫，慢慢学习中…
在Java中，JDBC应该是被大家摒弃的，因为如果真的采用JDBC去写代码，太多模版代码，有点洁癖的程序猿估计都不想看到自己的代码冗余，会想方设法的去减少模版代码，这个时候就有太多的工具了，意图减少此类模板代码（其实主要的模版代码是建立connection，组装sql，获取结果集，组装POJO，顺便说明一下，有人主张划分VO,DTO,POJO，经过我自己写代码，有好处有不好的地方，看自己的偏好吧）,spring jdbctemplate（技术应该已经过时）、hibernate、mybatis、JSR-220、spring data…东西太多了，我知道的太有限，但是估计大家都知道，这些框架，或者工具的简历都离不开JDBC，由此可见JDBC其实还是很重要的，虽然这些工具简化了数据库的操作，但是如果想知道为什么这么设计，了解JDBC你就知道了～～～
数据库框架选择
这个问题其实我在网上查了很久，翻了一下我的第一条查询纪录，大概是四月份，在两个月之前我就开始查了， 一直没找到合适的解释，不过我还是想要说说我自己的看法.
JDBC 大家都知道它是啥玩意，又各个厂商开发提供实现，Java SE制定了相关的规范 JPA JSR-220，在众多框架的发展之后，JCP意识到应该有一个规范了，于是JPA诞生了 hibernate 这个不用多说了，大家都懂 mybatis 好用，简单，学习成本低 spring data 目标在于对JPA再做一次减法
对于以上内容，估计大部分公司都会做出自己的选择，我也在网上咨询了很多扣扣群，问了群里的大神们自己对数据库框架的选型，其实貌似也没告诉我为什么。一下就是我对框架的看法:
对于这么多框架，其实主要使用的就是hibernate、mybatis。spring data的使用应该还比较少。我问了我很多同事，大家都说hibernate太重，其实功能强大为什么不重呢…mybatis大家可以定制sql，扪心自问，我们有多少数据库查询需要这么care数据库性能。如果我来制定数据库技术方案，我肯定优先使用spring data + JPA + hibernate，实在不行再采用spring + mybatis，原因如下：我自己做事情比较喜欢标准化，因为JPA是标准，而hibernate则很好的支持了JPA，spring data有效的减少了模版代码的产生，加上spring data 可以与批处理框架结合使用，因此我觉得使用它真的是不二之选
JDBC
大部分网上的资料对JDBC的介绍过于简单，只提及了JDBC都不算主要功能的功能。在我看来，JDBC分为以下几部分:
数据库驱动，大家熟悉的DriverManager Connection Statement(包含很多种，下文会依次介绍) ResultSet Transactions 异常 RowSet
驱动
为了获取链接，我们必须要有驱动，驱动其实就是数据库厂商为了适配JDBC而对自己的数据库客户端做的初始化而已，在JDBC 4.0之前我们需要这样初始化:
1 | Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
|
在JDBC 4.0以后我们将不在需要这行代码。
按照oracle的划分，数据库驱动分为四大类：
做接口映射的驱动，这种驱动把JDBC API映射到其他类型的数据库API 采用Java语言和JNI编写的驱动 采用一个中间的代理服务器，类似于阿里的中间件一样的东东 JDBC 直接跟数据库交互，最直接的方式
与其说oracle划分了四种类型，不如说oracle提供了四种方案，让我们可以选择。
Connection
对于数据库与业务之间，Connection是我们的主体部分，大部分异常处理其实都是这货给的。这里不得不说一句，Golang的多返回值是多么的好用呀，让异常都消失吧。在JDBC中获取链接的方式有两种，分别如下:
DriverManager: 相信众多初学者跟我一样，这个是我们第一个接触到的类，对于另一个我觉得可能大部分人应该不会太熟悉，这里就不再说他了。 DataSource: 其实这个接口是oracle提倡使用的接口，因为他提供了更多细节
1. 使用DriverManager
没什么好说的，我直接贴代码了～
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | private static final String DB_USERNAME = "admin";
private static final String DB_PASSWORD = "admin";
public Connection getConnection() throws SQLException{
Connection conn = null;
Properties connectionProps = new Properties();
connectionProps.put("user", DB_USERNAME);
connectionProps.put("password", DB_PASSWORD);
conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, connectionProps);
return conn;
}
|
2.采用DataSource获取Connection
DataSource接口由各个驱动器厂商实现，oracle把他们划分如下:
基本的DataSource，它产生的每一个Connection都互不干扰，没有池以及分布式事务的概念 支持连接池的DataSource 支持分布式事务的DataSource
oracle 规定，一个驱动至少实现一个基本的DataSource，在学习数据库的时候我相信大家肯定见过BaseicDataSouce这个东西，当时我看到的时候我也不明白，不过现在明白了，哈哈哈，在使用DataSource中其实比DriverManager更复杂，但是更实.
2.1 部署Baseic DataSource
创建一个DataSource 类实例 设置属性 使用JNDI注册DataSource实例
创建数据源并且设置属性
1 2 3 4 | BasicDatabaseSource ds = BasicDatabaseSource();
ds.setServerName("server");
ds.setDatabaseName("database");
ds.setDescription("description");
|
使用JNDI
1 2 | Context ctx = new InitialContext();
ctx.bind("jdbc/sty", ds);
|
在学习之前，觉得JNDI到底是什么，其实花点时间，就知道了，道理很简单，反正Java EE容器做了。
获取数据源
1 2 3 4 | Context ctx = new InitialContext();
DataSource ds = (DataSource)ctx.lookup("jdbc/sty");
Connection conn = ds.getConnection("server", "database");
|
使用DatabaseSource 解决了数据库url的硬编码，当然有很多方式可以解除硬编码，除此之外，DatabaseSource一般会和ConnectionPoolDataSrouce配合食用。类似的，Datasource还和XADataSource一起使用，实现分布式事务。
2.2 部署Pooled DataSource
部署Pooled DataSource比Basic DataSource稍微复杂一些（分布式也是类似），不过都是模版话的配置，学习成本并不高。
之前提到过，Polled DataSource与基本的DataSource是配合使用的，意味着我们需要部署两个类。下面假设我们有两个类，第一个类是我们的池实现类:
1 2 3 | class PooledDataSource implements javax.sql.ConnectionPoolDataSource{
// implements here
}
|
第二个类如下:
1 2 3 | class FastDataSource implements javax.sql.DataSource{
// adapt ConnectionPoolDataSource here
}
|
为什么采用这样的方式，其实去看看JDBC的接口就可以了。
下面就是使用它们的时候了，首先我们注册我们的连接池类:
1 2 3 4 5 6 7 8 | PooledDataSource pds = new PooledDataSource();
pds.setServerName("pds");
pds.setDatabaseName("database");
pds.setPortNumber(3800);
pds.setDescription("Polled DataSource");
Context ctx = new InitialContext();
ctx.bind("jdbc/pool/datasource", pds);
|
现在设置我们的另一个类：
1 2 3 4 5 | FastDataSource fds = new FastDataSource();
fds.setDescription("produces pooled connections to COFFEEBREAK");
fds.setDataSourceName("jdbc/pool/fastCoffeeDB");
Context ctx = new InitialContext();
ctx.bind("jdbc/fastDatasource", fds);
|
使用数据源：
1 2 | ctx = new InitialContext();
ds = (DataSource)ctx.lookup("jdbc/fastCoffeeDB");
|
2.3 部署分布式事务 DataSource
与池比较类似，我们有两个类：
1 2 3 4 5 6 7 | class XATransactionalDataSource implements javax.sql.XADataSource{
// implements here
}
class TransactionalDataSource implements javax.sql.DataSource{
// adapt here
}
|
部署如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | XATransactionalDataSource xads = new XATransactionalDataSource();
xads.setServerName("xads");
xads.setDatabaseName("database");
xads.setPortNumber(9040);
xads.setDescription("Distributed transactions DataSource");
Context ctx = new InitialContext();
ctx.bind("jdbc/xa/xads", xads);
TransactionalDataSource tds = new TransactionalDataSource();
tds.setDescription("suibianla");
tds.setDataSourceName("jdbc/xa/xads");
Context ctx = new InitialContext();
ctx.bind("jdbc/ds", ds);
|
使用如下：
1 2 3 | Context ctx = new InitialContext();
DataSource ds = (DataSource)ctx.lookup("jdbc/ds");
Connection con = ds.getConnection();
|
Statement
按照API的划分，Statement分为三大类：
Statement PreparedStatement CallableStatement
这部分比较简单，再次就不在介绍了，以后有时间的话再来完善。
ResultSet
ResultSet 按照功能被划分为三类，这里直接使用它们的定义介绍了:
TYPE_FORWARD_ONLY:最简单，功能最单一，类似于c++里面的强项迭代器 TYPE_SCROLL_INSENSITIVE:次之，类似于c++里面的双向迭代器 TYPE_SCROLL_SENSITIVE:有双向迭代器的功能，并且和底层数据库保持连接，如果的层数据库发生变化，他会更新内存
按照是否能修改的层数据库划分为两类:
CONCUR_READ_ONLY CONCUR_UPDATABLE
读取ResultSet的时候有有一个概念需要介绍,那就是Cursor，翻译成光标感觉不太好，下文就直接沿用Cursor这个单词，当调用Collection.commit的时候ResultSet对象会自动关闭，有时候我们的需求可能并不是这样，这时候我们需要设置另一个属性，ResultSet提供了这个属性，描述如下:
HOLD_CURSORS_OVER_COMMIT:ResultSet 的cursor不会被关闭。 CLOSE_CURSORS_AT_COMMIT:如果追求性能的话，建议采用这种方式。
Transactions
事务的主要功能是把数据库操作划分成一个单元，这个单元可以看作是原子的，其中事务也有不同的等级划分，这里直接摘抄一个表格：
|
事务隔离等级 |
是否会话 |
读取的脏数据 |
幂等读取 |
幻觉的读取 |
| TRANSACTION_NONE |
不适用 |
不适用 |
不适用 |
不适用 |
| TRANSACTION_READ_COMMITTED |
支持 |
不允许 |
允许 |
允许 |
| TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED |
支持 |
允许 |
允许 |
允许 |
| TRANSACTION_REPEATABLE_READ |
支持 |
不允许 |
不允许 |
允许 |
| TRANSACTION_SERIALIZABLE |
支持 |
不允许 |
不允许 |
不允许 |
