前言：
工作中经常需要查询数据库中的数据,之前一直是通过第三方图形界面工具来操作的，最近在学习java数据库相关的内容，现通过java实现对数据库的查询操作。
说明：
该项目是通过maven来构建的，现主要记录下该项目的整体结构，以及对应的代码，如下：
- 1.项目整体结构图
- 2.pom.xml中引入依赖
- 3.添加数据库和日志的配置文件
- 4.编写操作数据库的核心代码(通过jdbc实现)
- 5.测试结果
该代码特点：
查询出来的数据是以字段名组成键的键值对，可以直接转换为json数据，如：
- 查询出来的数据格式：
{total=2, data=[{full_name=null}, {full_name=北京百度有限公司}]} - 转换后的数据格式：
{"total":2,"data":[{"full_name":null},{"full_name":"北京百度有限公司"}]}
项目整体结构图：
pom.xml中引入依赖：
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.tools</groupId>
<artifactId>operate_db</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>
<dependencies>
<!-- 解析json -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.39</version>
</dependency>
<!-- 单元测试 -->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>RELEASE</version>
</dependency>
<!-- hive的jdbc -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-jdbc</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
<!-- postgresql的jdbc -->
<dependency>
<groupId>postgresql</groupId>
<artifactId>postgresql</artifactId>
<version>9.1-901.jdbc4</version>
</dependency>
<!-- hadoop的组件 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.4.1</version>
</dependency>
<!-- 日志相关 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>2.11.2</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<resources>
<!--表示把java目录下的有关xml文件,properties文件编译/打包的时候放在resource目录下-->
<resource>
<directory>${basedir}/src/main/java</directory>
<includes>
<include>**/*.properties</include>
<include>**/*.xml</include>
</includes>
</resource>
<resource>
<directory>${basedir}/src/main/resources</directory>
</resource>
</resources>
</build>
</project>
添加数据库和日志的配置文件：
- 数据库配置文件-DB.properties
# ================ 操作hive库 =================
# 驱动
#className=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
## 数据库url
#url=jdbc:hive2://127.0.0.1:10000/default
## 用户名
#username=username
## 密码
#password=password
# ================ 操作pg库 =================
# 驱动
className=org.postgresql.Driver
# 数据库url
url=jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/dbname
# 用户名
username=username
# 密码
password=password
- 日志配置文件-log4j.properties
# 日志输出等级
log4j.rootLogger=WARN, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
编写操作数据库的核心代码(通过jdbc实现)：
- DBUtils.java
package com.tools.utils;
import java.io.*;
import java.sql.*;
import java.util.*;
public class DBUtils {
private static String className;
private static String url;
private static String username;
private static String password;
static {
//读取配置文件
try {
// 获取hive.properties文件的路径
InputStream is = DBUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("DB.properties");
Properties prop = new Properties();
prop.load(is);
// 读取配置文件的值
className = prop.getProperty("className");
url = prop.getProperty("url");
username = prop.getProperty("username");
password = prop.getProperty("password");
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//加载驱动
try {
Class.forName(className);
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static Map<String, Object> query(String sql) {
Connection conn = null;
PreparedStatement pstsm = null;
ResultSet rs = null;
// 定义map
Map<String, Object> resultMap = new HashMap<String, Object>();
try {
// 获取连接对象
conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
pstsm = conn.prepareStatement(sql);
rs = pstsm.executeQuery();
// 获取结果集的元数据信息
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
// 获取列字段的个数
int colunmCount = rsmd.getColumnCount();
// 存储列名的数组
String[] columnNames = new String[colunmCount];
for (int i = 0; i < colunmCount; i++) {
// 获取所有的字段名称
columnNames[i] = rsmd.getColumnLabel(i + 1);
}
// 将数据存储到数据中
ArrayList<Object> list = new ArrayList<Object>();
while (rs.next()) {
Map<String, Object> perMap = new HashMap<String, Object>();
for (int i = 0; i < colunmCount; i++) {
// 获取列名
String columnName = columnNames[i];
// 获取该列对应的值
Object value = rs.getObject(columnName);
perMap.put(columnName, value);
}
list.add(perMap);
}
// 计算数据的总数
int total = list.size();
resultMap.put("data", list);
resultMap.put("total", total);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
//
close(conn, pstsm, rs);
}
return resultMap;
}
// 关闭数据库连接
public static void close(Connection conn, PreparedStatement pstsm, ResultSet rs) {
try {
rs.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
try {
pstsm.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
测试结果：
package com.tools.utils;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import org.junit.Test;
import java.util.Map;
public class TestHive {
/**
* 查询数据库数据
*/
@Test
public void query() {
// sql语句
String sql = "select * from custom";
// 查询数据
Map<String, Object> data = DBUtils.query(sql);
System.out.println(data);
// 转换为json字符串,WriteMapNullValue:表示保留为null的字段
String result = JSON.toJSONString(data, SerializerFeature.WriteMapNullValue);
System.out.println(result);// {"total":2,"data":[{"full_name":null},{"full_name":"北京百度有限公司"}]}
}
}
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