package basic;
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import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 获得数据库驱动
//由于长时间不写,驱动名和URL都忘记了,不知道对不对,你应该知道的,自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 创建连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建发送sql语句的对象
Statement st = conn.createStatement();
// 执行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 处理结果
while(rs.next()){
//这个地方就是给你的封装类属性赋值
System.out.println("UserName:"+rs.getString(0));
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步骤还是那六个步骤,前边的两步是一样的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象,因为按条件删除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("删除成功!");
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
// 以下是个简单例子 自己可以扩展分别可以作为一方法
File file = new File("D:/e.txt");
try {
if (!file.exists()) {
file.createNewFile();
}
// 添加
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(file, true);
fileOutputStream.write("[id=1,userName=管理员,passWord=admin]\r\n"
.getBytes("UTF-8"));// 格式自由定义
fileOutputStream.close();
// 修改 id=1
int id = 1;
String userName = "周述兵";
String passWord = "zsb";
// 用输入流读取数据 也就是查询
FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file);
byte[] bytes = new byte[fileInputStream.available()];
fileInputStream.read(bytes);
String[] datas = new String(bytes, "UTF-8").split("\r\n");// 根据每天数据间的区别来划分为数组
for (int i = 0; i datas.length; i++) {
System.out.println(datas[i]);
if (datas[i].indexOf("[id=" + id) = 0) {
datas[i] = "[id=" + id + ",userName=" + userName
+ ",passWord=" + passWord + "]";
}
}
fileInputStream.close();
// 用输出流重新写入数据
fileOutputStream = new FileOutputStream(file, false);
String writeData = "";
for (String data : datas) {
writeData += data + "\r\n";
}
fileOutputStream.write(writeData.getBytes("UTF-8"));
fileOutputStream.close();
// 删除和修改有所略同
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
//如果考虑效率的话 我建议不要用 io 因为这最消耗性能了 你可以考虑存入多个文件 分类存入 分类查找 速度稍微好点
最好还是用数据库
ongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的
SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数
据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素:
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象(例如表、记录等)操作之前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久
性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction
processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里;
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统;
Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序;
RAM随机存储器;
插件 可以添加外部插件;
Amazon S3通过Web服务接口提供存储;
BDB:BDB
全称是 “Berkeley DB”,它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力。在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易。
实现语言有:C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的:
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式:
GPL:通用公共许可证
BSD:伯克利软件分发
MPL:Mozilla公共许可证
EPL:Eclipse公共许可证
IDPL:最初的开发者的公共许可证
LGPL:较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字:支持get、put和删除操作
按列存储:相对于传统的按行存储,数据集成容易多了
面向文件系统:存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据。
是的,NoSQL(非关系型数据库)简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”,强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。
非关系型数据库特点
1.可以处理超大量的数据。
2.运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
3.击碎了性能瓶颈。NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。
4.没有过多的操作。
5.支持者来源于社区。因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。
NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义,但是他们都普遍存在下面一些共同特征:
不需要预定义模式:不需要事先定义数据模式,预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时,并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构:相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能,从而提高了系统的性能。
弹性可扩展:可以在系统运行的时候,动态增加或者删除结点。不需要停机维护,数据可以自动迁移。
分区:相对于将数据存放于同一个节点,NoSQL数据库需要将数据进行分区,将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能,又能保证没有单点失效的问题。
异步复制:和RAID存储系统不同的是,NoSQL中的复制,往往是基于日志的异步复制。这样,数据就可以尽快地写入一个节点,而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性,这样的方式在出现故障的时候,可能会丢失少量的数据。
BASE:相对于事务严格的ACID特性,NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构,两种NoSQL数据库之间的不同,甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说,NoSQL各有所长,成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用,在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。