用连接池配置写的BaseDao及增删改查询

在IT行业中，数据库连接管理是系统性能优化的关键环节之一，特别是在高并发的场景下。连接池技术应运而生，它的出现解决了频繁创建和销毁数据库连接导致的资源浪费和性能瓶颈问题。本主题将深入探讨如何配置连接池，并实现一个基础的`BaseDao`类，以支持数据库的增删改查操作。 我们需要了解什么是连接池。连接池是一种对象池设计模式的应用，用于管理数据库连接。它预先创建一定数量的数据库连接，当应用程序需要时可以从池中获取，使用完毕后再归还到池中，而不是直接关闭。这样可以避免频繁地建立和释放连接，提高系统的运行效率。 常见的连接池组件有Apache的DBCP、C3P0，以及更现代的HikariCP和Druid等。这里我们以Druid为例，讲解如何配置连接池。Druid是一款高性能、易用且功能丰富的Java数据库连接池组件，它提供了监控、SQL解析、参数绑定等功能。 配置Druid连接池通常涉及以下几个步骤： 1. 添加依赖：在项目的`pom.xml`文件中，添加Druid的Maven依赖。 ```xml <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.7</version> </dependency> ``` 2. 配置连接池：在Spring Boot的配置文件（如`application.yml`）中，设置Druid的相关属性，包括数据源地址、用户名、密码、最大连接数等。 ```yaml spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useSSL=false&serverTimezone=UTC username: root password: password initial-size: 5 min-idle: 5 max-active: 20 max-wait: 60000 test-on-borrow: true validation-query: SELECT 1 FROM DUAL ``` 3. 创建数据源 bean：在Spring Boot的配置类中，通过`@Configuration`和`@Bean`注解创建Druid数据源实例。 ```java @Configuration public class DruidConfig { @Bean public DataSource dataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); // 配置初始化大小、最小、最大 dataSource.setInitialSize(5); dataSource.setMinIdle(5); dataSource.setMaxActive(20); // 配置获取连接等待超时的时间 dataSource.setMaxWait(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 dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000); // 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(300000); // 配置检查连接是否有效 dataSource.setValidationQuery("SELECT 1 FROM DUAL"); dataSource.setTestWhileIdle(true); dataSource.setTestOnBorrow(true); return dataSource; } } ``` 接下来，我们将创建一个基础的`BaseDao`类，用于数据库的增删改查操作。`BaseDao`通常会提供一些通用的方法，如获取连接、执行SQL语句、关闭连接等。 ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; import org.springframework.stereotype.Repository; @Repository public class BaseDao { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; // 执行SQL插入操作 public void insert(String sql) { jdbcTemplate.update(sql); } // 执行SQL更新操作 public int update(String sql) { return jdbcTemplate.update(sql); } // 执行SQL删除操作 public int delete(String sql) { return jdbcTemplate.update(sql); } // 执行SQL查询操作 public List<Map<String, Object>> query(String sql) { return jdbcTemplate.queryForList(sql); } } ``` 在这个`BaseDao`类中，我们使用了Spring的`JdbcTemplate`，它提供了方便的SQL执行方法。`JdbcTemplate`会自动管理连接，与连接池配合使用，可以提高代码的可维护性和性能。 通过这个`BaseDao`类，开发人员可以快速地为每个数据表创建对应的DAO层服务，实现具体的业务逻辑。例如，对于`CommonDao_V1.01`这样的子文件，可能包含的是某个具体数据表的DAO实现，它继承自`BaseDao`，并提供针对该表的定制化操作。 总结来说，连接池配置是提升系统性能的重要手段，而`BaseDao`类则是数据库操作的基础框架，通过这两者的结合，我们可以高效、稳定地处理数据库的增删改查操作。在实际开发中，还需要根据项目需求进行适当的调整和优化。