訪問資料庫通用類
㈠ 與java相關的技術有哪些
(類似於RPC) RMI-IIOP: RMI的可移植擴展,可以實現JAVA與CORBA的集成。 JDBC: 用於資料庫訪問的通用介面。 JTA,JTS: 用於提供事務處理的支持。 JMS: java消息服務。可以連接已有的面向消息的中間件,例如:MQSeries,MSMQ。 Java Servlet: 用來擴展Web伺服器功能的網路組件。基於請求/響應機制。 JSP: Java與HTML混合編程,類似於ASP。 JavaIDL: Java對COBRA的實現,允許與其他預言集成。且能讓分布式對象利用CORBA提供的全面服務。所以J2EE與CORBA完全兼容。 Java Mail: 平台無關,協議無關地發送郵件。 J2EE連接器架構: 自動管理現有系統和中間件之間的諸多細節。 JAXP: Java操作XML。 JAAS: Java的用戶認證支持。 EJB: J2EE中最重要的部分,實現組件式開發的基礎。可以在多層的分布式環境中部署的伺服器端軟體組件。 JNI: (Java Native Interface) 聲明Native代碼,用C/C++實現它。可以實現: 1、 使用標准JAVA不支持的功能,例如訪問Win32API。 2、 重用其他語言編寫的庫或應用程序。例如大量的C庫。 3、 需要用低級語言編程時,例如匯編。 Oracle所實現的C底層代碼與Java的無縫集成,就是JNI技術的很好例證。Oracle不單使用Java界面,還支持Java編寫的存儲過程。 JNDI: 用於訪問命令和目錄系統。 JNDI為底層命名或目錄服務提供統一的API。可支持任何伺服器名稱,標准服務有:LDAP,NDS,CORBA,LDAP活動目錄等。
㈡ jdbc與odbc的區別
JDBC與ODBC的主要區別
一、概念定義
* JDBC:是Java應用程序與資料庫之間的連接規范,提供了一個用於訪問資料庫的通用介面。它支持多種資料庫系統,包括關系型資料庫和對象關系型資料庫。JDBC基於Java技術,能跨平台運行在各種支持Java的系統上。
* ODBC:是一種資料庫連接標准,允許應用程序以標准化的方式訪問多種資料庫系統。ODBC基於C語言設計,具有跨平台特性,但相比JDBC,其支持的資料庫類型和跨平台能力可能有限。
二、核心差異
1. 跨平台能力:兩者均具備跨平台特性,但JDBC在Java環境中的跨平台性更為優越,而ODBC在基於C語言的系統中表現較好。
2. 支持的資料庫類型:JDBC支持多種關系型資料庫和對象關系型資料庫,而ODBC雖然也能連接多種資料庫,但其支持的資料庫類型可能沒有JDBC廣泛。
3. API與庫設計:JDBC基於Java,API更為簡潔易懂;而ODBC使用C語言設計,對於不熟悉C語言的開發者來說可能相對復雜。
4. 性能和資源佔用:在某些場景下,由於JDBC使用Java虛擬機,可能存在資源佔用較多的情況,而ODBC在性能上可能更加高效。但這也取決於具體的實現和使用環境。
三、具體細節
JDBC提供了一套全面的介面用於處理大型和復雜的數據處理任務,還支持自動處理錯誤和優化sql性能。另外,通過JDBC可以使用資料庫的存儲過程和結果集對象等方法進行數據操作和管理。而ODBC主要是提供了一個資料庫訪問的中間層,使得應用程序能夠使用統一的方式進行數據訪問和操作。由於ODBC的設計相對較早,因此在某些新特性和性能優化方面可能不如JDBC。
四、總結
JDBC和ODBC都是用於連接資料庫的介面規范或標准,兩者的主要區別在於設計基礎、支持的資料庫類型、API復雜性以及性能和資源佔用等方面。選擇哪種技術取決於具體的應用場景和開發需求。
㈢ python接入不同類型資料庫的通用介面方法
日常數據管理工作中,需要處理存儲在不同類型資料庫系統的數據。對這些數據的管理,常見的是使用Navicat,DBeaver等管理工具。在對大量數據分析時,需要提取到Python/R中進行處理。下面 探索 Python調用MySQL,MongoDB,InfluxDB等多種類型資料庫通用連接方法。實現方式是在Python中封裝各類資料庫介麵包。
實現後的效果:1.安全。介面信息封裝便於保密管理;2.復用。一次封裝,永久復用;3.上手快。方便不熟悉python和數據調用的同學,只會簡單的sql即可使用,省時省力。
下面以MySQL,MongoDB,InfluxDB為例定義介面方法,然後把它們封裝成1個通用方法。
mysql_get(sql,db):
mongo_get(sql,db):
influx_get(sql,db):
可以看到,以上函數共同調用的參數為sql和db。我們再增加一個參數db_type,將構造一個通用的方法對以上資料庫調用。
同理,其他類型的資料庫也可以加入到這個通用框架中,包括但不限於各類關系型,鍵值型,時序型資料庫。