openGauss数据库JDBC环境连接配置(Eclipse)
1.测试环境
客户端系统: Windows 10
客户端软件: eclipse 2020-09
Server操作系统:openEuler 20.03 64bit with ARM
数据库版本: openGauss 2.0.0
2.准备
2.1 PC端安装配置JDK11
DOS窗口输入“java -version”,查看JDK版本,确认为JDK11版本。如果未安装JDK,请
从官方网站下载安装包并安装。
根据如下步骤配置系统环境变量:
a. 右键单击“我的电脑“,选择“属性“。
b. 在“系统“页面左侧导航栏单击“高级系统设置“。
c. 在“系统属性“页面,“高级“页签上单击“环境变量“。
d. 在“环境变量“页面上,“系统变量“区域单击“新建“或“编辑“配置系统变量。
2.2 下载JDBC驱动并解压
下载地址:https://opengauss.obs.cn-south-1.myhuaweicloud.com/2.0.0/x86/openGauss-2.0.0-JDBC.tar.gz
3 进行eclipse配置
启动eclipse,新建工程并添加JDBC驱动
Project name: openGauss-JDBC; JRE: JavaSE-11
不需要创建“Don’t Create”
创建一个lib目录在openGauss-JDBC项目下
把jdbc驱动拷贝到lib下边
加载jdbc驱动
“Add JARs”
在“Libraries”下,选中需要的postgresql.jar文件,然后“Apply and Close”
Jdbc jar已经被正确加载,在“Referenced Libraries”下
创建“Java Class”
拷贝准备的代码到java类中
package gaussjdbc;
//ogtest.java
//演示基于JDBC开发的主要步骤,会涉及创建数据库、创建表、插入数据等。
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.sql.CallableStatement;
public class Gaussjdbc {
//创建数据库连接。
public static Connection GetConnection(String username, String passwd) {
String driver = "org.postgresql.Driver";
String sourceURL = "jdbc:postgresql://122.9.34.186:26000/db_tpcc";
Connection conn = null;
try {
//加载数据库驱动。
Class.forName(driver).newInstance();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
try {
//创建数据库连接。
conn = DriverManager.getConnection(sourceURL, username, passwd);
System.out.println("Connection succeed!");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
return conn;
};
//执行普通SQL语句,创建customer_t1表。
public static void CreateTable(Connection conn) {
Statement stmt = null;
try {
stmt = conn.createStatement();
//执行普通SQL语句。
int rc = stmt
.executeUpdate("CREATE TABLE customer_t1(c_customer_sk INTEGER, c_customer_name VARCHAR(32));");
stmt.close();
} catch (SQLException e) {
if (stmt != null) {
try {
stmt.close();
} catch (SQLException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
e.printStackTrace();
}
}
//执行预处理语句,批量插入数据。
public static void BatchInsertData(Connection conn) {
PreparedStatement pst = null;
try {
//生成预处理语句。
pst = conn.prepareStatement("INSERT INTO customer_t1 VALUES (?,?)");
for (int i = 0; i < 3; i++) {
//添加参数。
pst.setInt(1, i);
pst.setString(2, "data " + i);
pst.addBatch();
}
//执行批处理。
pst.executeBatch();
pst.close();
} catch (SQLException e) {
if (pst != null) {
try {
pst.close();
} catch (SQLException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
e.printStackTrace();
}
}
//执行预编译语句,更新数据。
public static void ExecPreparedSQL(Connection conn) {
PreparedStatement pstmt = null;
try {
pstmt = conn
.prepareStatement("UPDATE customer_t1 SET c_customer_name = ? WHERE c_customer_sk = 1");
pstmt.setString(1, "new Data");
int rowcount = pstmt.executeUpdate();
pstmt.close();
} catch (SQLException e) {
if (pstmt != null) {
try {
pstmt.close();
} catch (SQLException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 主程序,逐步调用各静态方法。
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
//创建数据库连接。
Connection conn = GetConnection("joe", "Bigdata@123");
//创建表。
CreateTable(conn);
//批插数据。
BatchInsertData(conn);
//执行预编译语句,更新数据。
ExecPreparedSQL(conn);
//关闭数据库连接。
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
运行java类“Run as -->java application”
测试示例代码&检查运行结果
-- 检查客户端运行结果
--检查数据库数据变化
代码成功运行,且数据库数据变更正常,即连接环境配置完毕。

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
-
上一篇
解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法
摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架。 本文分享自华为云社区《解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法》,作者:云数据库创新Lab 。 导读 本文(Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection)是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会ICDE’22的文章。该文章针对时间序列离群点检测问题,提出了基于自动编码器(AE)和鲁棒的主成分分析(RPCA)结合的兼具鲁棒性和可解释性的深度神经网络算法鲁棒自动编码器(RAE)和鲁棒双自动编码器(RDAE),并通过大量的实验证明RAE和RDAE算法能有效提高时间序列离群点检测的准确度,鲁棒性和可解释性。ICDE是CCF推荐的A类国际学术会议,是数据库和数据挖掘领域顶级学术会议之一。 1. 摘要 随着数据挖掘技术在制造业、众包和交通等领域的普及,大量的时序性数据被产生及应用。本文研究的是时间序列...
-
下一篇
MrDoc 0.7.9 发布,类似语雀、飞书的开源在线文档系统
MrDoc觅思文档是基于 Python 的 Django 框架开发并开源的在线文档系统。 其功能类似于国内的语雀平台、看云平台和飞书文档,国外的GitBook 平台。 如果你在寻找可私有化部署的在线文档系统,那么 MrDoc觅思文档可以说是不二之选。 MrDoc 以「文档」作为系统的主要承载形式,支持用 Markdown 和富文本进行「普通文档」的写作,支持类似 Excel 的在线表格用来「表格文档」的记录。 同时以书籍形式的结构化文集作为文档的呈现形式,非常适合个人和小型团队作为私有化的文档、笔记和知识管理工具。 全平台多终端支持 浏览器扩展 MrDoc 通过原生 Chrome 浏览器扩展(开源地址为:https://gitee.com/zmister/mrdoc-webclipper)和接入「简悦」扩展,实现了网站内容剪藏,可以化身成为互联网内容收藏神器。 桌面客户端 MrDoc 还提供了基于 Electron 开发的桌面客户端,跨平台支持 Windows、Linux 和 macOS。 移动端 APP 通过移动端APP,你可以快速新建文集、文档,修改文档、上传图片、阅读文档。 总而...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- Docker容器配置,解决镜像无法拉取问题
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- 2048小游戏-低调大师作品
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
- SpringBoot2初体验,简单认识spring boot2并且搭建基础工程
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- MySQL数据库在高并发下的优化方案
- Dcoker安装(在线仓库),最新的服务器搭配容器使用