Simple JDBC
Simple JDBC 提供了一套轻量级的 JDBC 封装工具类,是作者在对传统遗留项目进行改造时设计。该项目未引入 ORM 框架,原本的数据库交互高度依赖原生 JDBC API,导致存在大量冗余的样板代码(Boilerplate Code)。本项目通过抽象底层数据库操作,简化了连接管理、SQL 执行与结果集处理流程,提升数据访问层的开发效率与代码可维护性。
注:本项目基于 Apache License 2.0 开源协议发布。
1. 核心特性
- 轻量无依赖:基于原生 JDBC 封装,无第三方重量级依赖。
- API 简洁:提供丰富的快捷方法,大幅减少样板代码。
- 灵活的映射:支持自定义
ResultHandler与RowMapper,内置默认 Bean 映射策略。 - 事务与批处理:提供声明式的事务模板与完善的批量更新错误处理机制。
- 线程安全:核心模板类无状态设计,天然支持多线程环境。
2. 设计考量与边界
Simple JDBC 不追求大而全,在功能设计上保持克制。以下是本项目的一些设计考量:
- 明确不支持存储过程:专注于基础 CRUD。
- 不提供分页 API:不同数据库的分页方言差异巨大,且实际业务中的分页查询往往不是简单的
LIMIT OFFSET(存在如游标分页、延迟关联等深度优化空间)。为了保持轻量与灵活,分页 SQL 交由开发者根据具体数据库与业务场景自行编写。 - 不提供缓存支持:数据缓存应当被视为一个独立的关注点,通常交由更高层的抽象模块来处理。
3. 快速开始
3.1 环境要求
- JDK 8 或更高版本
3.2 添加 Maven 依赖
将以下配置添加到您的 pom.xml 中:
<dependency>
<groupId>xyz.zhouxy.jdbc</groupId>
<artifactId>simple-jdbc</artifactId>
<version>${simple-jdbc.version}</version>
</dependency>
3.3 初始化
SimpleJdbcTemplate jdbcTemplate = new SimpleJdbcTemplate(dataSource);
💡 关于与数据库连接池(如 HikariCP、Druid、DBCP 2 等)的集成方式,请参见「连接池集成」章节。
3.4 查询操作
// 基础查询(使用 ResultHandler 处理全部结果)
List<Account> accounts = jdbcTemplate.query(
"SELECT * FROM account WHERE deleted = 0 AND username LIKE ? AND org_no = ?",
buildParams("admin%", "0000"),
rs -> {
List<Account> result = new ArrayList<>();
while (rs.next()) {
result.add(new Account(
rs.getLong("id"),
rs.getString("username"),
rs.getString("password"),
rs.getString("org_no"),
rs.getTimestamp("create_time"),
rs.getTimestamp("update_time")
));
}
return result;
}
);
// 查询列表(单列)
List<String> usernames = jdbcTemplate.queryList(
"SELECT username FROM account WHERE deleted = 0 AND username LIKE ? AND org_no = ?",
buildParams("admin%", "0000"),
String.class
);
// 查询列表(使用内置 Bean 映射)
List<Account> mappedAccounts = jdbcTemplate.queryList(
"SELECT * FROM account WHERE deleted = 0 AND username LIKE ? AND org_no = ?",
buildParams("admin%", "0000"),
RowMapper.beanRowMapper(Account.class)
);
// 查询列表(使用自定义 RowMapper 映射)
List<Account> customMappedAccounts = jdbcTemplate.queryList(
"SELECT * FROM account WHERE deleted = 0 AND username LIKE ? AND org_no = ?",
buildParams("admin%", "0000"),
(rs, rowNum) -> new Account(
rs.getLong("id"),
rs.getString("username"),
rs.getString("password"),
rs.getString("org_no"),
rs.getTimestamp("create_time"),
rs.getTimestamp("update_time")
)
);
// 查询单行数据
Optional<Account> account = jdbcTemplate.queryFirst(
"SELECT * FROM account WHERE deleted = 0 AND id = ?",
buildParams(10000L),
(rs, rowNum) -> new Account(
rs.getLong("id"),
rs.getString("username")
// ... 省略其他字段
)
);
// 查询 Boolean 值
boolean exists = jdbcTemplate.queryBoolean(
"SELECT EXISTS(SELECT 1 FROM account WHERE deleted = 0 AND id = ?)",
buildParams(10000L)
);
// 无参数 SQL 可直接省略 params 参数
List<Account> allAccounts = jdbcTemplate.queryList(
"SELECT * FROM account WHERE deleted = 0",
RowMapper.beanRowMapper(Account.class)
);
📖 完整的方法列表与映射策略说明请参见「4. 数据查询」章节。
3.5 更新操作
// 执行常规 DML
int affectedRows = jdbcTemplate.update(
"UPDATE account SET deleted = 1 WHERE id = ?",
buildParams(10000L)
);
// 执行 DML 并获取生成的主键
// 注:按 JDBC 规范可获取自增 ID,能否获取其他值取决于具体数据库及其 JDBC Driver 实现。
List<Pair<Long, LocalDateTime>> keys = jdbcTemplate.updateAndReturnKeys(
"INSERT INTO account (username, password, org_no) VALUES (?, ?, ?)",
buildParams("admin", "123456", "0000"),
(rs, rowNum) -> Pair.of(
rs.getLong("id"),
rs.getObject("create_time", LocalDateTime.class)
)
);
📖 完整的方法列表与批量更新结果说明请参见「5. 数据更新」章节。
3.6 批量更新操作
// 默认模式:遇错即中断
BatchUpdateResult result = jdbcTemplate.batchUpdate(
"INSERT INTO account (username, password, org_no) VALUES (?, ?, ?)",
buildBatchParams(accountList, account -> buildParams(
account.getUsername(),
account.getPassword(),
account.getOrgNo()
)),
100 // 每 100 条数据为一个批次
);
// 静默模式:遇错不中断,全部执行完毕后统一检查
BatchUpdateResult quietResult = jdbcTemplate.batchUpdate(
"INSERT INTO account (username, password, org_no) VALUES (?, ?, ?)",
buildBatchParams(accountList, account -> buildParams(
account.getUsername(),
account.getPassword(),
account.getOrgNo()
)),
100,
true // quietly = true,遇错不中断
);
// 检查批量更新结果
if (quietResult.getStatus() == BatchUpdateStatus.COMPLETED_WITH_ERRORS) {
for (int idx : quietResult.getErrorBatchIndexes()) {
BatchUpdateErrorInfo err = quietResult.getBatchUpdateErrorInfo(idx);
System.err.println("批次 " + idx + " 失败: " + err.getCause().getMessage());
}
}
📖 批量更新的详细结果说明请参见「5.2 批量更新结果」章节。
3.7 事务管理
// 自动提交/回滚事务
jdbcTemplate.transaction().execute(jdbc -> {
...
jdbc.update(...);
...
jdbc.update(...);
...
// 内部无异常抛出则自动提交,抛出异常则自动回滚
});
// 根据返回值控制事务
jdbcTemplate.transaction().commitIfTrue(jdbc -> {
...
jdbc.update(...);
...
if (...) {
// 中断操作并回滚
return false;
}
...
if (...) {
// 某些条件下提前结束并提交事务
return true;
}
...
jdbc.update(...);
...
// 提交事务
return true;
});
📖 事务方法的详细说明请参见「6. 事务管理」章节。
4. 数据查询 (Query)
4.1 查询方法列表
| 方法签名 | 说明 |
|---|---|
query(sql, params, resultHandler) |
最基础的查询,通过 ResultHandler 自定义完整的映射逻辑。 |
queryList(sql, params, rowMapper) |
查询列表,通过 RowMapper 逐行映射。 |
queryList(sql, params, Class) |
单列查询列表,每行提取第一列并转换为指定类型。 |
queryList(sql, params) |
查询列表,每行自动转换为 Map<String, Object>。 |
queryFirst(sql, params, rowMapper) |
查询第一行,通过 RowMapper 映射,返回 Optional<T>。 |
queryFirst(sql, params, Class) |
查询第一行第一列,返回 Optional<T>。 |
queryFirst(sql, params) |
查询第一行,返回 Optional<Map<String, Object>>。 |
queryBoolean(sql, params) |
查询第一行第一列并转换为 boolean,若结果为空则返回 false。 |
💡 提示:以上方法均有省略 params 的重载(如 queryList(sql, rowMapper)),适用于不含占位符的 SQL 语句。
4.2 结果映射策略
ResultHandler:处理完整的ResultSet,允许自定义逻辑将结果集映射为任意类型(包括集合)。RowMapper:将ResultSet中的单行数据映射为 Java 对象。内置以下默认实现:RowMapper.HASH_MAP_MAPPER:将每行数据映射为HashMap<String, Object>。DefaultBeanRowMapper:将ResultSet中的一行数据映射为 Java Bean 的默认实现。使用反射获取类型信息、调用无参构造器和setter方法。(注:实际生产中更建议针对目标类型自定义RowMapper以提升性能)RowMapper.beanRowMapper(Class):自动匹配 属性名(小驼峰) ↔ 列名(小写蛇形)。RowMapper.beanRowMapper(Class, Map<String, String>):通过Map自定义属性名与列名映射关系。
5. 数据更新 (Update)
所有更新方法同样提供了无参重载。
5.1 更新方法列表
| 方法签名 | 说明 |
|---|---|
update(sql, params) |
执行 DML(INSERT / UPDATE / DELETE),返回受影响的行数。 |
updateAndReturnKeys(sql, params, rowMapper) |
执行 DML 并返回自动生成的键(如自增 ID),通过 RowMapper 进行映射。 |
batchUpdate(sql, params, batchSize) |
分批执行 DML,遇到错误立即中断。 |
batchUpdate(sql, params, batchSize, quietly) |
分批执行 DML;若 quietly=true,则遇到错误不中断,直至全部执行完毕。 |
5.2 批量更新结果 (BatchUpdateResult)
batchUpdate 方法返回 BatchUpdateResult 对象,包含以下信息:
getStatus():批量更新的总状态(SUCCESS/COMPLETED_WITH_ERRORS/INTERRUPTED)。getTotal():总数据量。getBatchSize():批次大小getBatchCount():总批次数。getCompleteBatchCount():已完成的批次数。getSuccessBatchCount()/getErrorBatchCount():成功 / 失败的批次数。getRemainingBatchCount():(中断后)未执行的剩余批次数。getUpdateCounts(batchIndex):获取指定批次更新结果。getErrorBatchIndexes():获取所有出错的批次号.getBatchUpdateErrorInfo(batchIndex):获取指定批次的详细错误信息。getAllErrorsInfo():获取所有出错的批次的错误信息。
6. 事务管理 (Transaction)
通过 TransactionTemplate 管理事务,可直接实例化或通过 SimpleJdbcTemplate.transaction() 获取。
事务模板的核心机制如下:
- 共享连接:事务内的所有 JDBC 操作共享同一个数据库连接,确保操作在同一事务上下文中执行。
- 自动提交管理:进入事务时关闭连接的自动提交模式,事务结束后恢复原始状态。
- 异常处理:操作中抛出异常时自动执行回滚,并将原始异常包装为
TransactionException抛出。
6.1 获取事务模板
// 方式一:通过 SimpleJdbcTemplate 获取
TransactionTemplate tx = jdbcTemplate.transaction();
// 方式二:直接实例化
TransactionTemplate tx = new TransactionTemplate(dataSource);
6.2 事务方法
execute(consumer):执行事务。传入ThrowingConsumer<JdbcOperations>,若内部代码无异常抛出则自动提交,发生异常则回滚。commitIfTrue(predicate):执行事务。传入ThrowingPredicate<JdbcOperations>,根据返回值决定事务走向:返回true提交,返回false或抛出异常则回滚。
7. 参数构建
为避免与数组产生歧义并规范 API 设计,JdbcOperations 中的所有方法均不使用可变长参数(Varargs),而是统一使用 Object[] 作为参数传递。您可以使用内置的 ParamBuilder 快速构建参数。
7.1 构建单条参数列表
使用 ParamBuilder.buildParams(...) 构建 Object[]。该方法会自动将 Optional 值进行拆箱处理。
import static xyz.zhouxy.jdbc.ParamBuilder.buildParams;
buildParams("admin%", "0000"); // 返回 Object[]{"admin%", "0000"}
buildParams(Optional.of("hello")); // 返回 Object[]{"hello"}
buildParams(Optional.empty()); // 返回 Object[]{null}
7.2 批量构建参数列表
使用 ParamBuilder.buildBatchParams(collection, func) 将集合中的每个元素转换为 Object[],最终返回 List<Object[]>。
import static xyz.zhouxy.jdbc.ParamBuilder.buildBatchParams;
import static xyz.zhouxy.jdbc.ParamBuilder.buildParams;
List<Object[]> batchParams = buildBatchParams(accountList, account -> buildParams(
account.getUsername(),
account.getPassword(),
account.getOrgNo()
));
8. 连接池集成
SimpleJdbcTemplate 仅依赖标准的 javax.sql.DataSource 接口,可与任何主流数据库连接池集成。以下为常用连接池的配置示例。
8.1 使用 HikariCP
HikariCP 是目前性能最优的数据库连接池之一,推荐在新项目中优先使用。
<!-- Maven 依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.zaxxer</groupId>
<artifactId>HikariCP</artifactId>
<version>${hikaricp.version}</version>
</dependency>
import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;
import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;
// 配置 HikariCP 连接池
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/your_database");
config.setUsername("your_username");
config.setPassword("your_password");
// 其他连接池参数按需配置
DataSource dataSource = new HikariDataSource(config);
SimpleJdbcTemplate jdbcTemplate = new SimpleJdbcTemplate(dataSource);
8.2 使用 Druid
Druid 是阿里巴巴开源的数据库连接池,提供了内置的监控和扩展能力,在中文社区中广泛采用。
<!-- Maven 依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>${druid.version}</version>
</dependency>
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/your_database");
dataSource.setUsername("your_username");
dataSource.setPassword("your_password");
// 其他连接池参数按需配置
SimpleJdbcTemplate jdbcTemplate = new SimpleJdbcTemplate(dataSource);
8.3 使用 DBCP 2
DBCP 2 是 Apache Commons 提供的数据库连接池,适用于需要依赖轻量的场景。
<!-- Maven 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-dbcp2</artifactId>
<version>${dbcp2.version}</version>
</dependency>
import org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource;
BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/your_database");
dataSource.setUsername("your_username");
dataSource.setPassword("your_password");
// 其他连接池参数按需配置
SimpleJdbcTemplate jdbcTemplate = new SimpleJdbcTemplate(dataSource);
9. 注意事项与适用场景
- 风险提示:本项目定位为轻量级工具,相较于成熟的 ORM 框架(如 MyBatis、Hibernate),其功能覆盖面和生态相对有限。在生产环境使用前,请务必进行充分的测试,使用风险自行承担。
- 线程安全:
SimpleJdbcTemplate本身无内部状态,是线程安全的。但请确保其底层依赖的DataSource(如 HikariCP、Druid 等连接池)已正确配置并保证线程安全。 - 连接管理:每次数据库操作均会自动从
DataSource获取连接,并在操作完成(或发生异常)后自动关闭,开发者无需手动管理连接的释放。 - 适用场景:中小型项目、内部工具、快速原型开发、未引入 ORM 框架的遗留系统改造、学习 JDBC 原理。