SpringBoot2.x入门教程之引入jdbc模块与JdbcTemplate简单使用方法

SpringBoot2.x入门教程之引入jdbc模块与JdbcTemplate简单使用方法

前提

这篇文章是《SpringBoot2.x入门》专辑的第7篇文章，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、h2database（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。

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：

org.springframework.boot

spring-boot-starter-jdbc

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h2database而言，需要引入h2（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：

对于mysql-connector-java而言，常用的实现是com.mysql.cj.jdbc.Driver（MySQL8.x版本）。

对于h2而言，常用的实现是org.h2.Driver。

如果需要连接的数据库是h2database，引入h2对应的数据库和驱动依赖如下：

com.h2database

h2

1.4.200

如果需要连接的数据库是MySQL，引入MySQL对应的驱动依赖如下：

mysql

mysql-connector-java

8.0.20

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。

如果决定使用HikariCP连接h2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.h2.Driver

spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:test

spring.datasource.username=root

spring.datasource.password=123456

# 可选配置,是否启用h2数据库的WebUI控制台

spring.h2.console.enabled=true

# 可选配置,访问h2数据库的WebUI控制台的路径

spring.h2.console.path=/h2-console

# 可选配置,是否允许非本机访问h2数据库的WebUI控制台

spring.h2.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：

com.alibaba

druid

1.1.23

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() {

ServletRegistrationBean 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 = new WebStatFilter();

FilterRegistrationBean 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 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("customerhttp://_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> MULTI = rs -> {

List result = new ArrayList<>();

while (rs.next()) {

result.add(convert(rs));

}

return result;

};

private static ResultSetExtractor 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。

小结

本文简单分析spring-boot-starter-jdbc引入，以及不同数据库和不同数据源的使用方式，最后简单介绍了JdbcTemplate的基本使用。

demo项目仓库：

github：https://github.com/zjcscut/spring-boot-guide/tree/master/ch6-jdbc-module-h2

Github：https://github.com/zjcscut/spring-boot-guide/tree/master/ch7-jdbc-module-mysql

总结

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