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mybatis的数据库连接池

数据库MyBatis本身不包含数据库连接池功能，但通常与其他第三方数据库连接池一起使用来管理数据库连接。以下是MyBatis常用的数据库连接池配置选项：

C3P0
- 配置示例：

<dataSource type="C3P0">
  <property name="driver" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
  <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase"/>
  <property name="username" value="root"/>
  <property name="password" value="password"/>
  <property name="maxPoolSize" value="20"/>
  <property name="minPoolSize" value="5"/>
  <property name="checkoutTimeout" value="3000"/>
</dataSource>

HikariCP（推荐）
- HikariCP是一个高性能的数据库连接池，性能和效率较好。
- 配置示例：

<dataSource type="HIKARI">
  <property name="driver" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
  <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase"/>
  <property name="username" value="root"/>
  <property name="password" value="password"/>
  <property name="maximumPoolSize" value="10"/>
  <property name="minimumIdle" value="2"/>
</dataSource>

DBCP（Apache Commons DBCP）
- DBCP是Apache的数据库连接池，简单易用。
- 配置示例：

<dataSource type="DBCP">
  <property name="driver" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
  <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase"/>
  <property name="username" value="root"/>
  <property name="password" value="password"/>
  <property name="maxTotal" value="20"/>
  <property name="maxIdle" value="10"/>
  <property name="minIdle" value="2"/>
</dataSource>

Druid（阿里巴巴）
- Druid是阿里巴巴开源的数据库连接池，功能强大，适合企业应用。
- 配置示例：

<dataSource type="org.apache.ibatis.datasource.pooled.PooledDataSource">
  <property name="driver" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
  <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase"/>
  <property name="username" value="root"/>
  <property name="password" value="password"/>
  <property name="initialSize" value="5"/>
  <property name="maxActive" value="20"/>
  <property name="minIdle" value="2"/>
  <property name="maxWait" value="3000"/>
</dataSource>

MyBatis通过配置<dataSource>节点来使用不同的数据库连接池。最常用的是结合Spring Boot来配置数据库连接池，例如通过Spring Boot的application.yml配置来使用HikariCP。

Spring Boot配置HikariCP数据库连接池示例：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase
    username: root
    password: password
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    hikari:
      maximum-pool-size: 10
      minimum-idle: 2
      idle-timeout: 30000
      max-lifetime: 1800000

HikariCP在性能和效率上普遍被认为是较优的选择，特别是对于大多数应用程序，具有较低的资源占用和良好的响应速度。

为什么要使用数据库连接池

使用数据库连接池有以下几个重要原因：

1. 提高性能

数据库连接的创建和关闭是非常耗时的操作，涉及到网络通信和数据库资源的分配与释放。通过数据库连接池，应用程序可以复用已有的数据库连接，避免频繁的连接创建和销毁，从而提高性能。
连接池维护一个连接池对象，初始时创建一部分连接，当需要连接时直接从池中获取，而不必重新建立连接，从而大幅降低延迟。

2. 减少资源消耗

每次创建数据库连接时都要消耗系统资源，包括CPU、内存和数据库服务器的资源。而数据库连接池则通过管理连接的生命周期和数量，减少系统的资源消耗，提升系统的整体资源利用率。
连接池可以设置最大和最小连接数，确保系统不会因为过多的连接而导致数据库服务器过载，保持稳定。

3. 避免数据库连接泄露

数据库连接泄露是指连接在使用后没有正确释放，最终导致数据库资源耗尽。连接池有连接自动管理的机制，如果连接使用超时未释放，连接池会自动回收，从而减少或避免连接泄露的问题。
一些连接池实现有连接超时、检测等机制，帮助开发者发现和避免连接泄露的情况。

4. 统一管理连接配置

通过数据库连接池，可以集中管理数据库连接的配置（如最大连接数、空闲连接数、超时设置等），方便统一调整，减少维护的复杂度。
连接池还提供了一些高级配置选项，如连接测试（确保获取到的连接是有效的）、自定义回收策略等，进一步提高系统的健壮性和可维护性。

5. 高并发场景下的连接复用

在高并发的应用场景中，多个请求可能会同时访问数据库。数据库连接池通过提供并发连接复用，使得有限的连接能被多个请求共享和复用，极大地提高了数据库的吞吐量。
连接池允许设置空闲和活动连接的数量限制，确保在高峰期间有足够的可用连接，而在低峰期减少不必要的资源占用。

6. 降低数据库服务器的负载

使用数据库连接池可以控制连接的数量，避免应用程序在高并发情况下创建过多的连接，从而保护数据库服务器不被过载。
控制连接数也可以防止某些恶意或异常请求导致数据库出现连接数过多的问题，确保数据库的稳定运行。

7. 易于集成

大多数现代的框架和应用服务器都支持数据库连接池（如HikariCP、C3P0、Druid等），使得数据库连接池的使用非常方便，且与应用程序深度集成，减少开发复杂性。
例如，Spring Boot 提供了对多种连接池的内置支持，开发者可以很容易地在项目中引入数据库连接池并进行配置。

总结来说，使用数据库连接池可以显著提高系统的性能和可扩展性，减少资源消耗，控制数据库连接的数量并提高连接管理的灵活性，使系统在高并发环境中能够更加稳定和高效地运行。对于大多数生产环境来说，数据库连接池已经成为必不可少的组件。

mysql、Oracle、SqlServer开启流式查询

流式查询（Streaming Query）适用于处理大数据集的场景，避免一次性将所有数据加载到内存中，从而减少内存占用和内存溢出的问题。以下介绍如何在MySQL、Oracle、SQL Server中开启流式查询。

1. MySQL

在MySQL中，默认情况下，ResultSet会将查询的所有结果加载到内存中。如果需要启用流式查询，可以配置以“逐行获取”的方式来处理大量数据。

配置步骤：

使用MySQL Connector/J，并开启流式查询。
关键是要在Statement或PreparedStatement对象上使用fetch size，并确保关闭自动关闭游标。

Java代码示例：

String query = "SELECT * FROM large_table";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase", "root", "password");
     Statement stmt = conn.createStatement(java.sql.ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, java.sql.ResultSet.CONCUR_READ_ONLY)) {
   
    
    // 设置为不自动加载全部数据
    stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);
    // 执行查询
    ResultSet rs = stmt.executeQuery(query);
    
    while (rs.next()) {
   
        // 逐行处理数据
        System.out.println(rs.getString("column_name"));
    }
} catch (SQLException e) {
   
    e.printStackTrace();
}

注意：

设置fetchSize为Integer.MIN_VALUE，告诉JDBC驱动启用流式查询。
对于MySQL，必须设置Statement对象为TYPE_FORWARD_ONLY和CONCUR_READ_ONLY。

2. Oracle

在Oracle中，流式查询是通过设置fetch size来控制每次从数据库中获取的记录数，适用于处理大型数据集的场景。

配置步骤：

使用Oracle JDBC，并设置fetch size。

Java代码示例：

String query = "SELECT * FROM large_table";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl", "user", "password");
     PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(query)) {
   
    
    // 设置fetch size
    pstmt.setFetchSize(100);  // 每次获取100行
    ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
    
    while (rs.next()) {
   
        // 逐行处理数据
        System.out.println(rs.getString("column_name"));
    }
} catch (SQLException e) {
   
    e.printStackTrace();
}

注意：

fetch size的大小可以根据系统内存情况进行调整。
通过setFetchSize()可以控制每次从数据库中获取多少行数据，较小的fetch size能降低内存占用，但会增加数据库往返次数。

3. SQL Server

在SQL Server中，可以通过设置游标的方式来实现流式查询。SQL Server JDBC驱动支持流式查询，类似于MySQL和Oracle的方式。

配置步骤：

设置Statement的fetch size以控制流式处理。

Java代码示例：

String query = "SELECT * FROM large_table";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=yourdatabase", "user", "password");
     Statement stmt = conn.createStatement(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY)) {
   
    
    // 设置fetch size
    stmt.setFetchSize(50);  // 每次获取50行
    ResultSet rs = stmt.executeQuery(query);
    
    while (rs.next()) {
   
        // 逐行处理数据
        System.out.println(rs.getString("column_name"));
    }
} catch (SQLException e) {
   
    e.printStackTrace();
}

注意：

SQL Server JDBC驱动同样可以通过setFetchSize()来控制每次获取的行数，从而实现流式查询。

总结

MySQL：
- 设置fetch size为Integer.MIN_VALUE。
- 使用TYPE_FORWARD_ONLY和CONCUR_READ_ONLY。
Oracle：
- 设置合适的fetch size，例如100。
SQL Server：
- 设置fetch size，例如50，并使用TYPE_FORWARD_ONLY和CONCUR_READ_ONLY。

流式查询非常适合处理数据量特别大的场景，避免了将所有数据一次性加载到内存的问题，降低了内存的使用风险。通过合理的fetch size设置，可以在内存消耗与性能之间找到平衡。

mysql、Oracle、SqlServer流式查询和内存分页

mysql、Oracle、SqlServer流式查询和内存分页流式查询和内存分页是两种不同的处理数据库查询大数据集的方法，目的是有效管理内存和处理性能。它们适用于不同的应用场景，以下是MySQL、Oracle和SQL Server中流式查询和内存分页的具体区别和实现。

1. 流式查询（Streaming Query）

流式查询是一种从数据库中逐行读取数据的方式，适用于数据量非常大的情况。这种方式避免一次性将所有数据加载到内存中，而是逐行获取和处理数据，从而减小内存压力。

各数据库实现流式查询

MySQL：
- 使用MySQL Connector/J，设置Statement的fetchSize为Integer.MIN_VALUE，并确保连接配置为TYPE_FORWARD_ONLY和CONCUR_READ_ONLY。
- Java代码示例：

try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase", "root", "password");
     Statement stmt = conn.createStatement(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY)) {
   
    
    stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);
    ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM large_table");
    
    while (rs.next()) {
   
        System.out.println(rs.getString("column_name"));
    }
}

Oracle：
- 在Oracle JDBC驱动中，通过设置fetchSize来控制每次获取的数据量，进行逐步读取。
- Java代码示例：

try (Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl", "user", "password");
     PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM large_table")) {
   
    
    pstmt.setFetchSize(100);  // 每次读取100条
    ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
    
    while (rs.next()) {
   
        System.out.println(rs.getString("column_name"));
    }
}