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java和什么数据库

发布时间: 2023-03-11 23:25:27

㈠ java与oracle数据库相连,用的是哪个jar文件

class12.jar文件。

㈡ Java数据库主要有哪些

常用的数据库有Mysql缓存数据库 一般使用 Redis ,比较大型的项目我们一般一会使用orcal

㈢ java需要使用什么数据库

oracle、mysql、sqlserver等数据库都行,java支持多种数据库,只需要导入对应数据库的驱动jar包就行。

㈣ java存储富文本到什么数据库

在接收富文本时,数据库接收含有图片内容,图片会自动转换为Base64编码保存到数据库,导数据库性能降低。

解决:在接收富文本内容时,将接收到的图片转换为文件上传到Minio(Minio具体使用可参考文档),然后将base64编码替换为图片地址保存
用到的工具类

使用正则表达式提取接收内容的Base64编码工具类
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class ImgBaseUtil {
public static List<String> getImgStr(String htmlStr) {
List<String> list = new ArrayList<>();
String img = "";
Pattern p_image;
Matcher m_image;
// String regEx_img = "<img.*src=(.*?)[^>]*?>"; //图片链接地址
String regEx_img = "<img.*src\\s*=\\s*(.*?)[^>]*?>";
p_image = Pattern.compile(regEx_img, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
m_image = p_image.matcher(htmlStr);
while (m_image.find()) {
// 得到<img />数据
img = m_image.group();
// 匹配<img>中的src数据
Matcher m = Pattern.compile("src\\s*=\\s*\"?(.*?)(\"|>|\\s+)").matcher(img);
while (m.find()) {
list.add(m.group(1));
}
}
return list;
}
}
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将Base64编码转换为文件流的工具类
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import sun.misc.BASE64Decoder;

import java.io.*;

public class BASE64DecodedMultipartFile implements MultipartFile {

private final byte[] imgContent;
private final String header;

public BASE64DecodedMultipartFile(byte[] imgContent, String header) {
this.imgContent = imgContent;
this.header = header.split(";")[0];
}

@Override
public String getName() {
return System.currentTimeMillis() + Math.random() + "." + header.split("/")[1];
}

@Override
public String getOriginalFilename() {
return System.currentTimeMillis() + (int) Math.random() * 10000 + "." + header.split("/")[1];
}

@Override
public String getContentType() {
return header.split(":")[1];
}

@Override
public boolean isEmpty() {
return imgContent == null || imgContent.length == 0;
}

@Override
public long getSize() {
return imgContent.length;
}

@Override
public byte[] getBytes() throws IOException {
return imgContent;
}

@Override
public InputStream getInputStream() throws IOException {
return new ByteArrayInputStream(imgContent);
}

@Override
public void transferTo(File dest) throws IOException, IllegalStateException {
new FileOutputStream(dest).write(imgContent);
}

public static MultipartFile base64ToMultipart(String base64) {
try {
String[] baseStrs = base64.split(",");

BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();
byte[] b = new byte[0];
b = decoder.decodeBuffer(baseStrs[1]);

for (int i = 0; i < b.length; ++i) {
if (b[i] < 0) {
b[i] += 256;
}
}
return new BASE64DecodedMultipartFile(b, baseStrs[0]);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}

}
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内容接收并完成处理工具类
public class RichTextUtil {
/**
*
* @param text 富文本内容
* @return 返回处理图片后的数据
*/
public String richText(String text,MinioUtils minioUtils,MinioConfig minioConfig){
String s=new String(text);
String result=null;//返回结果
List<String> imgStr = ImgBaseUtil.getImgStr(s); //每组base64编码图片
if (imgStr.isEmpty()){
return text;
}
for (String s1:imgStr){ //每个base64转换并上传
String s2= UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","")+".jpg"; //新的文件链接
//上传
MultipartFile multipartFile = BASE64DecodedMultipartFile.base64ToMultipart(s1);
assert multipartFile != null;
minioUtils.putObject1(multipartFile,minioConfig.getBucketName(),s2);
String foreverUrl=minioConfig.getEndpoint()+":"+minioConfig.getPort()+"/"+minioConfig.getBucketName()+"/"+s2;//永久链接

if (Objects.isNull(result)){
result=s.replace(s1,foreverUrl); //第一次替换
}
result=result.replace(s1,foreverUrl); //前边替换过,继续替换

}
return result;
}
}
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配合Minio工具类使用

@GetMapping("/tss")
public String dmo(@RequestBody Entity entity) throws IOException {
String s=entity.getContent();//接收到的内容
RichTextUtil richTextUtil = new RichTextUtil();
String s1 = richTextUtil.richText(s,minioUtils,minioConfig);
entity.setContent(s1);//最后将转换过的内容替换就行
//数据库保存一下实体类内容
return entity;
}
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Minio使用可查询相关资料或了解本博客SpringBoot对Minio的简单使用链接: http://t.csdn.cn/IJA0G

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ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎,还是一个分布式实时文档存储,其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎,并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能,因此其许多基本概念源于Lucene。
3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统
最初是由Facebook开发的,旨在处理许多商品服务器上的大量数据,提供高可用性,没有单点故障。
Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源,此后,由于Cassandra良好的可扩展性,被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳,成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
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5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格
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6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存
主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是hibernate中默认的CacheProvider。
主要特性有:快速简单,具有多种缓存策略;缓存数据有两级,内存和磁盘,因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。Ehcache介绍及整合Spring实现高速缓存。
7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架
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9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目,是一个开源集群计算框架
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通过以上的分析,相信你就知道怎么选择了