MySQL JDBC连接驱动的使用与配置

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资源摘要信息:"mysql-jdbc连接驱动.zip" 知识点: 1. MySQL数据库概述: MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统(RDBMS),使用结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。它由瑞典的MySQL AB公司开发,后来被Sun Microsystems公司收购,最终被甲骨文公司(Oracle Corporation)收购。MySQL被广泛应用于互联网上的网站后端,因其性能高、可靠性强、易于使用和管理而受到青睐。 2. JDBC介绍: JDBC(Java Database Connectivity)是一个Java API,它定义了如何连接和操作数据库。通过使用JDBC,Java程序可以与各种数据库进行交云,实现了数据库无关性。JDBC API为访问数据库提供了一组通用的方法和接口,允许Java开发者编写数据库应用程序而不需要关心数据库的具体实现细节。 3. JDBC驱动类型: JDBC驱动分为四种类型,分别是JDBC-ODBC桥驱动、本地API部分Java实现的驱动、JDBC网络纯Java驱动和本地协议全Java驱动。具体到MySQL JDBC连接驱动,它属于第四种类型,即JDBC网络纯Java驱动。这种驱动通过使用中间层服务器,将JDBC请求转换为数据库可以理解的网络协议,然后发送给数据库服务器。这种方式不需要安装数据库的本地客户端,且平台无关,便于在多平台之间移植。 4. MySQL JDBC连接驱动作用: MySQL JDBC连接驱动是Java应用程序与MySQL数据库之间通信的桥梁。它实现了JDBC API,允许Java应用程序通过标准的JDBC接口连接到MySQL数据库,并执行SQL语句进行数据查询、更新、插入和删除操作。在Java代码中,通过加载和初始化驱动程序,然后创建与数据库的连接,就可以进行数据库操作了。 5. 安装与配置: 为了在Java项目中使用MySQL JDBC连接驱动,需要进行以下步骤: a. 将下载的mysql-jdbc连接驱动压缩包解压,通常会得到一个名为mysql-connector-java的jar文件。 b. 在Java项目的类路径(classpath)中包含此jar文件,这样Java运行环境(JRE)才能加载驱动。 c. 在Java代码中通过Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")加载MySQL驱动类,这一步会初始化驱动。 d. 使用DriverManager.getConnection()方法创建数据库连接。 e. 配置数据库连接的URL、用户名和密码等参数,格式通常为“jdbc:mysql://<host>:<port>/<databaseName>?useSSL=false&serverTimezone=UTC”。 6. 使用示例: 下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用MySQL JDBC连接驱动连接到MySQL数据库,并执行一条简单的查询SQL语句: ```java import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; public class MySQLJDBCExample { public static void main(String[] args) { // 数据库URL,用户名和密码 String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/databaseName?useSSL=false&serverTimezone=UTC"; String user = "username"; String password = "password"; Connection conn = null; Statement stmt = null; ResultSet rs = null; try { // 加载MySQL JDBC驱动 Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); // 建立数据库连接 conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); // 创建Statement对象 stmt = conn.createStatement(); // 执行查询SQL语句 String sql = "SELECT * FROM tableName"; rs = stmt.executeQuery(sql); // 处理结果集 while(rs.next()){ // 根据结果集中的数据进行操作 } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { // 关闭资源 try { if (rs != null) rs.close(); if (stmt != null) stmt.close(); if (conn != null) conn.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } } ``` 7. 注意事项: 在使用MySQL JDBC连接驱动时,需要保证驱动版本与MySQL数据库版本兼容。此外,要注意数据库连接字符串的格式,URL参数的配置,以及资源的关闭以避免内存泄漏等问题。如果在使用过程中遇到连接超时、认证失败等问题,需要检查数据库配置、网络设置以及驱动配置是否正确。 8. 驱动更新与维护: MySQL JDBC连接驱动会定期发布更新版本,以修复已知的问题、提高性能和兼容性。开发者应该定期检查并更新到最新版本的驱动程序,以便享受到最新的功能和性能改进。同时,也需要注意新版本驱动可能带来的API变更,并相应地调整现有代码。 以上知识点涵盖了MySQL JDBC连接驱动的基本概念、安装、配置、使用示例以及注意事项等方面,是理解和使用MySQL JDBC连接驱动必须掌握的重要信息。

2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

2023-06-03 上传