❶ 多关键字多字段查询(sql JAVA)
恩，楼主的意思我基本明白。因为曾经我也试图做过这样的一个搜索引擎。
但是很不幸的告诉你，这个功能不是简单的sql语句可以实现的。
因为sql一般的模糊查询都用like，而like没有所谓的“相似度”
所以达不到你要的排序效果了。
不过我想到的是另外一种方法，用java和sql配合：
首先用java分割关键字之后，判断有多少个，然后用Union作出N种组合，之后再把这些组合的分隔符替换为%，然后逐个的去select，各个select之间用Union联合，联合的方式就是关键字多的写在前面，这样动态生成的sql脚本，传给数据库执行，也许能实现这个效果。
❷ java与数据库连接，结果集已关闭
把“ResultSet rs1=stmt.executeQuery("SELECT RName FROM Reader where C#='Z003';");
”这一行注掉
❸ java中PreparedStatement与Statement相比具有什么优势
1、用PreparedStatement来代替Statement会使代码多出几行,但这样的代码无论从可读性还是可维护性上来说.都比直接用Statement的代码高很多档次2、PreparedStatement尽最大可能提高性能。PreparedStatement是预编译语句；预编译语句有可能被重复调用，语句在被编译器编译后的执行代码被缓存下来,下次调用时只要是相同的预编译语句就不需要编译,只要将参数直接传入编译过的语句执行代码中就会得到执行。3、极大地提高了安全性，可以有效的避免SQL注入。
❹ java连接数据库没有显示数据
importjava.sql.*;
publicclassShujuku
{
PreparedStatementps=null;
ResultSetrs=null;
Connectionct=null;
publicShujuku()
❺ 加载数据库引擎失败
问题提示的意思可以理解为找不到jdbc的驱动。
原因一般有
1.没有向工程导入jdbc包
2.导入的jdbc和你现在用的数据库不对，
按照你写的驱动名称看，是sqlserver2005或者以上
❻ 目前哪些NoSQL数据库应用广泛，各有什么特点
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapRece快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapRece一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。
十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Rece），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
❼ java连接SQL2005出现：到主机 的 TCP/IP 连接失败。 外围配置也确定之后出现更改失败，怎么办急！！
你和我前几天遇到的问题一摸一样解决方案：1首先要做的是在sql新建查询里输入execsys.sp_readerrorlog0,1,'listening'运行后会显示你的sql正在运行的tcp/ip接口看看是否和你java代码中指定的url中的接口不一致2你看一下服务器的TCP/IP是否被禁用了,sqlserver2005默认情况下是禁用了TCP/IP连接。启动TCP/IP连接的方法:开始\程序\MicrosoftSQLServer2005\配置工具\目录下的SQLServerConfigurationManager，选择mssqlserver协议,然后右边窗口有个tcp/ip协议，然后启动它，把sqlserver服务停了再启动。3设置“开始\程序\MicrosoftSQLServer2005\配置工具\SQLServer外围应用配置器”在“SQLServer2005外围应用配置器”页,单击“服务和连接的外围应用配置器”，然后单击“数据库引擎”，选中“远程连接”，在右边选中“本地连接和远程连接”，再选择要使用的协议，(这个地方应当启用TCP/IP和命名管道服务！)单击“应用”，您会看到下消息：“直到重新启动数据库引擎服务后，对连接设置所做的更改才会生效。”单击“确定”按钮返回。4或是防火墙的问题：你把1433的端口加到例外去就可以了。
❽ java连接sql server2008时 实现删除数据库的数据的功能 怎么补充语句
连接数据库的步骤：
一、jdbc编程步骤
1.注册驱动 运行时加载驱动类
反射Class.forName("");
可以识别某类型的数据库xe
数据库实例Oracle_SID
Oracle 本地协议驱动
第四类驱动（thin驱动）
jdbc:mysql:/
jdbc:oracle:tin:ip:port:sid
oracle 安装目录 server jdbc下的jdbc14.jar
三种方法：
1、（推荐使用）Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
2、DriverManager.registerDriver(new OracleDriver());
3、System.setProperty("jdbc.drivers","oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
2.获取连接
.properties
URL:jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:XE
user:数据库用户名
password:数据库密码
DriverManager.getConnection();
第一种方法：
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:XE","zhanxi","zhanxi");
第二种方法：
其中p至少包含user 和 password属性
通过读取外部配置文件实现配置和代码分离的效果
Properties p = new Properties();
p.load(new FileInputStream("src/jdbc.properties"));
String driver = p.getProperty("driver");
System.out.println(driver);
Class.forName(driver);
Connection conn = DriverManager.getConnection(p.getProperty("url"),p);
3.选择Statement
4.执行SQL语句
execute():可以执行任何SQL语句
返回值类型为boolean
返回值代表是否有结果集产生(只有查询语句才会有结果)
executeQuery():
返回值类型为ResultSet，如果是查询语句，结果集包含查到的所有内容
如果是其他语句，结果集里面什么东西也没有
executeUpdate():
返回值类型为int，代表次SQL语句影响的记录条数（行计数）
三种方法均可以执行任何SQL语句
5.如果有结果集，处理结果集
6.资源回收
至于关于数据库的添加，删除，修改和查询，只要会写SQL语句就没问题了
插入insert:
向s_dept中插入数据
insert into s_dept values(1,'zhangsan',2);
向student中插入数据
insert into student(id,name) values(1,'lisi');
修改update:
语法：
update tableName
set column=value
[where column=value]
将2号员工股的部门号改成41：
update s_emp
set dept_id=41
where id=2;
delete 删除：
delete table
[where expr]
不写where语句就是默认删除所有内容
查询：select
从student表中查询出所有的学号和年龄
select name,age from student;
也可以根据条件查询：
根据某个人的学号查询他相关的信息
select name,age from student where stno=123456;
❾ java web开发为什么使用的数据库是Mysql而不是Sql Server
从应用场景上讲：
MySQL。MySQL基本是生于互联网，长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向，MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差，同时价格便宜，安装使用简便快捷，深受广大互联网公司的喜爱。并且由于MySQL的开源特性，针对一些对数据库有特别要求的应用，可以通过修改代码来实现定向优化，例如SNS、LBS等互联网业务。一个典型的应用场景是：某互联网公司，成立之初，仅有PC数台，通过LAMP架构迅速搭起网站框架。随着业务扩张、市场扩大，迅速发展成为6台Dell小型机的中型网站。现在花了三年，终于成为垂直领域的最大网站，计划中的数据中心，拥有Dell机架式服务器40台，总预算20万美金。
MS SQL Server。windows生态系统的产品，好处坏处都很分明。好处就是，高度集成化，微软也提供了整套的软件方案，基本上一套win系统装下来就齐活了。因此，不那么缺钱，但很缺IT人才的中小企业，会偏爱 MS SQL Server 。例如，自建ERP系统、商业智能、垂直领域零售商、餐饮、事业单位等等。1996年，Bill Gates亲自出手，从Borland挖来了大牛Anders，搞定了C#语言。微软02年搞定了http://ASP.NET。成熟的.NET、Silverlight技术，为 MS SQL Server赢得了部分互联网市场，其中就有曾经的全球最大社交网站MySpace，其发展历程很有代表性，可作为一个比较特别的例子【3】。其巅峰时有超过1.5亿的注册用户及每月400亿的访问量。应该算是MS SQL Server支撑的最大的数据应用了。
从架构上讲：
MySQL：最大的一个特色，就是自由选择存储引擎。每个表都是一个文件，都可以选择合适的存储引擎。常见的引擎有 InnoDB、 MyISAM、 NDBCluster等。但由于这种开放插件式的存储引擎，比如要求数据库与引擎之间的松耦合关系。从而导致文件的一致性大大降低。在SQL执行优化方面，也就有着一些不可避免的瓶颈。在多表关联、子查询优化、统计函数等方面是软肋，而且只支持极简单的HINT。
SQL Server ：数据架构基本是纵向划分，分为：Protocol Layer（协议层）， Relational Engine（关系引擎）， Storage Engine（存储引擎）， SQLOS。SQL执行过程就是逐层解析的过程，其中Relational Engine中的优化器，是基于成本的（CBO），其工作过程跟Oracle是非常相似的。在成本之上也是支持很丰富的HINT，包括：连接提示、查询提示、表提示。
❿ java链接sql后实现键盘输入添加到数据库怎么实现我现在这里怎么改求大神啊
conn连接数据库类；
bean数据库映射类；
增删改查方法类；
代码很多呢，我有现成的工程文件，你要可以发给你一份；