JDBC中操作Blob、Clob等对象

很多网友都不知道JDBC中如何操作Blob、Clob等对象,其实这是不难的!操作这些对象就象操作其它String、int一样。不信!你就看 下面的文章。下面的例子会带你首先创建包含Clob、Blob对象的数据库的表,然后写入这些对象,最后再读取并操作这些对象!

一、关于Derby

www.open- open.com是这样介绍Derby的“Apache Derby 是一种高质量的、纯 Java™ 的嵌入式关系数据库引擎,IBM® 最近已将其捐献给开放源码社区。Derby 数据库基于文件系统,具有高度的可移植性,并且是轻量级的,这使得它非常便于发布。”据说它的源代码价值几十亿美元哦!我一般使用Derby,因为使用它 可以很多其它开源数据库不能完成的操作,它是一个与JDBC标准完全兼容的数据库产品,再说它是IT界泰斗IBM的开源项目,能不去好好研究,多多学习 吗?!

下载该软件你可以去www.open-open.com、www.sourceforge.net。下载下来后将其db-derby-10.XXXX-lib.zip解压放到一个目录下(看到了吧,基本都是jar文件,我放在c:\Derby目录中),同时让你的classpath中包含derby.jar文件,这样我们就可以在程序中使用该库了!

简 单讲述path和classpath吧!设置path的目的是:当你使用java、javac、rmic命令时系统会到指定的path下查找这些.exe 或.com文件然后执行它,我们要使用java中的这些工具,当然在path环境变量中要包含它们所在的目录了。classpath也差不多,当你在 java中要调用其它已经有的类时,必须包含该类所在的目录,这样就可以调用了!例如在使用javac编译servlet时,sun提供的servlet 的包必须在你的classpath中。

下面就开始我们的例子吧!

二、一个简单例子

本 例中先创建一个包含Blob和Clob对象的数据库的表,然后向此表中写入Blob和Clob对象,最后再将这些数据库表中的数据读出并处理。其中使用了 PreparedStatement对象、运用了一些和IO相关的知识。我们在此程序里使用了两种流的处理方式。下面是源代码:

import java.io.*;
import java.sql.*;
public class BlobClobExample {
public static void main(String[] args) {
try {
String url = "jdbc:derby:clobberyclob;create=true";
//Derby中的URL,后面是附加参数。表示数据库中没有此数据库时,会自动建一个
//其它数据库提供商的产品可以查阅其手册
Class.forName("org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver").newInstance();
//加载驱动。关于加载驱动的细节,请阅读本博客的《JDBC中驱动加载的过程分析(上)》
//和《JDBC中驱动加载的过程分析(下)》
//在数据库Mysql的驱动加载时也建议在Class.forName()后,继续调用newInstance()方法
2
//没有本质区别
Connection conn = DriverManager.getConnection(url); //建立连接
Statement s = conn.createStatement(); //创建Statement对象
s.executeUpdate("drop table documents");
//这句是为了避免再次创建表documents
s.executeUpdate("CREATE TABLE documents(id INT, text CLOB(64 K) , photo Blob(1440 K))");
//以上就是创建包含Clob和Blob对象的表的过程
//和将一般的字段差不多,后面括号中代表该对象的大小,其语法为:
// CLOB (length [{{K |M |G}]) 表示长度为K、M、G等,没有带表示比特
conn.commit(); //提交操作
//以下是将本地文件中,本程序的源文件加载为一个流,用于向数据库中写入Clob字段
File file1 = new File("BlobClobExample.java");
int len1 = (int) file1.length();
InputStream fis1 = new java.io.FileInputStream(file1);
//以下是将当前源代码目录的子目录“11”下的“1.JPG”文件加载为一个流,
//用于后面向数据库中写入Blob字段
File file2 = new File("c:\\11\\1.JPG");
int len2 = (int) file2.length();
InputStream fis2 = new FileInputStream(file2);
//以上两个简单吧!!
//创建一个PreparedStatement对象,用于批量插入内容
//使用PreparedStatement对象可以节省,数据库编译SQL指令的时间,
//因为在使用PreparedStatement对象时,该SQL语句是预先编译好了,
//对于某些变化的参数使用占位符(Place Holder)代替
//这对于以后将要执行多次的同一操作,该操作仅仅是参数不同,是极其有利
//比如在网页上输入客户信息时,用户要填入的数据基本是一样的(你可以填也可以不填)
//这时后台的数据库可以使用PreparedStatement对象,每次都是设置参数,执行操作
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO documents VALUES (?, ?,?)");
ps.setInt(1, 250);
ps.setAsciiStream(2, fis1, len1);
ps.setBinaryStream(3,fis2,len2);
//以上三步是设置占位符的数值
ps.execute(); //执行操作
//以上四步可以重复执行。PreparedStatement就是为了适用于此用途
conn.commit();
//以上完成了数据的写入
//以下是数据的读出
ResultSet rs = s.executeQuery("SELECT text , photo FROM documents WHERE id = 250");
while (rs.next()) {
Clob aclob = rs.getClob(1); //和提取一般对象一样
InputStream is = rs.getAsciiStream(1); //特殊的,对于与得到Clob的流
//这是得到Clob、Blob流的第一种方法
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//以下是对流进行处理的过程。Clob本身是包含大字符的对象
//顺其自然,以下是使用java IO中读取字符流的方法读取它
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
String line = null ;
while(null != (line = br.readLine())){
System.out.println(line); //将其输出至屏幕,实际你可以按照需要处理
}
is.close();
java.sql.Blob ablob = rs.getBlob(2); //和操作其它基本类型的字段一样
System.out.println(ablob.length()); //简单地操作Blob的实例
//实际你可以使用Clob的API对其进行任何它允许的操作,请查API
InputStream bis = ablob.getBinaryStream() ; //得到Blob实例的字节流
//这是操作Clob、Blob等对象的第二种方法,也是最自然的用法
OutputStream os = new FileOutputStream("11.jpg");
//用于将数据库中的Blob存放到目前目录的“11.jpg”文件中
int b = bis.read(); //以下就是象操作其它java字节流一样操作了
while (b != -1 ) {
os.write((char)b);
b = bis.read();
}
os.flush();
os.close();
bis.close();
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("Error! "+e);
}
}
}

简单吧!实际上写入Blob和Clob对象时一般只能使用PreparedStatement对象,一般使用其setXXXStream写入流。写 就是这么简单!看完了,研究一下API吧!读出时一般通过getClob()、getBlob()方法,和其它提取基本数据类型字段的方法完全相同,接着 你就可以得到此Clob、Blob实例的流了,有了流就可以象处理其它流一样处理这些流了!

简单吧!关键是一定要对基本流程了解!对其原来了解!对什么IO、net、Collections….基础知识必须精通!

运行的结果是本程序的源代码会存储在数据库中,同时会在屏幕上显式,源代码目录的子目录“11”下的1.jpg会存储到数据库中,同时也会在当前目录下有一个该文件的副本。(图片的相对位置一定要搞对哦!)

原文地址:https://www.cnblogs.com/danghuijian/p/4400597.html