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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java 富文本框内容 保存与恢复_使用富文本编辑器保存数据后进行fastjson格式转换异常及序列化处理...
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文章目录概述获取富文本编辑器内容后端数据处理 概述 在所有的编辑器中,大概最受欢迎的就是富文本编辑器和MarkDown编辑器了,无论哪一种编辑器,我们需要知道的是,发给后端的内容是带着html标签的字符串,而我们需要把这些字符串存储到数据库中,其实原理非常简单,为了便于理解,我们首先创建一张表: CREATE TABLE `tb_title` ( `title_id` int(11) NOT NULL COMMENT '文章Id', `sort_id` int(11) DEFAULT NULL CO
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富文本数据保存
原文:https://blog.csdn.net/qing_gee/article/details/49331543 Bootstrap提供了一个叫wysiwyg的富文本组件,用来显示和编辑富文本数据,但如何将编辑后的数据保存到mysql数据库,却不得而知。另外,如何将mysql数据库中的数据显示到wysiwyg也不得而知,对于这两个问题,让我来告诉你解决方案! 一、效果展示 首先,我们先来看...
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最新发布 java 将富文本转化为word,保留原本格式
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java富文本框信息如何保存
java
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1、MongoDB——最受欢迎,跨平台,面向文档的数据库
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MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB,如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。
2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎
ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是比较流行的企业级搜索引擎。
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。
因Cassandra是用Java编写的,所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行,官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令,类似于我们平时操作的关系数据库,对于熟悉MySQL的朋友来说,操作会很容易上手。
4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储,用作数据库,缓存和消息代理
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点:Redis是完全在内存中保存数据的数据库,使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数。Redis 这么火,它都解决了哪些问题?
5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格
Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid,提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”,但是仍然有一个Leader节点(the oldest member),这个概念与ZooKeeper中的Leader类似,但是实现原理却完全不同。同时,Hazelcast中的数据是分布式的,每一个member持有部分数据和相应的backup数据,这点也与ZooKeeper不同。
Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢,但如果要投入使用,还需要慎重考虑。
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
用于分布式存储,并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储,MapRece则为海量的数据提供了计算。
8、Solr ——开源企业搜索平台,用Java编写,来自Apache Lucene项目
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。
与ElasticSearch一样,同样是基于Lucene,但它对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。
9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目,是一个开源集群计算框架
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地。
10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统
Memcached是一套分布式快取系统,当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的,但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器,具有以下的特点:协议简单,基于libevent的事件处理,内置内存存储方式。
通过以上的分析,相信你就知道怎么选择了