java怎么将数据库的数据做缓存,方便查找(java实现数据保存到数据库)

你要实现的这个可能跟SpringMvc的关系不是很大。

你要达到的目的其实就是在jvm启动的时候把数据库数据加载一份到内存，一个静态变量和一个静态初始化块就可以搞定你的问题，这两者都是在类加载的时候初始化一次，像前面回答的一样，你可以用一个HashMap搞定。稍微具体来说，一个静态变量

publicstaticfinalMapcache=newHashMap()

static{

cache=请求数据库 *** 作

}

key你自己加，String还是int都行，value是你数据库的结构，可以写个实体。获取的时候直接cacheget(key)就可以了。

java如何从数据库读取数据并写入txt文件：

将数据查询出来放在list中，然后写入文件。

给你个写入的类，查询数据自己如果能搞定最好了。

FileWriterfileWriter=newFileWriter("c:\Resulttxt");

int[]a=newint[]{11112,222,333,444,555,666};

for(inti=0;i

fileWriterwrite(StringvalueOf(a[i])"");

}

fileWriterflush();

fileWriterclose();

上面例子中的a也可以是list。

如果数据库是安装在你机器上的 那么你可以暂时把MYSQL关闭 然后进入安装目录 找到data文件夹 这里面就是放置数据库文件的。。你会看到data里面每一个文件夹都对应你一个数据库名称 把他们删除就好了 就彻底没了 不过可别把mysql这个文件夹删了 还有别的文件 比如err别乱删哦。

如果这个你不会 或者说文件在使用删除不了 那么你就用mysql的可视化工具 比如mysql-front 51 进去删除 效果都是一样。

媒体缓存数据库的意思就是缓存临时文件缓存。

多媒体数据库是数据库技术与多媒体技术结合的产物。多媒体数据库不是对现有的数据进行界面上的包装，而是从多媒体数据与信息本身的特性出发，考虑将其引入到数据库中之后而带来的有关问题。

多媒体数据库的研究途径：

常用的有以下方式，完善面向对象数据库，使之适合多媒体数据处理，以便逐步为用户接受。在已有的关系数据库中建立多媒体MIS及GIS。对关系数据库进行简单扩充，使之具有最简单的多媒体功能。

如Oracle、Sybase等，都扩展了长字段类型，可达2GB空间，存放各种多媒体数据。但这种扩充仅将多媒体数据以字符形式存储，并未解决多媒体信息的检索及处理问题。

系数据库的理论与技术和面向对象数据库的理论与技术结合起来，一方面利用关系数据库已有的成熟技术可以快速而经济地实现；另一方面将面向对象数据库的部分技术扩展到关系数据库中，使之具有面向对象数据库的一些基本功能，引进超媒体机制。

1 基本思想之什么是分库分表？

从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。

2 基本思想之为什么要分库分表？

数

据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据 *** 作，增

删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、

数据处理能力都将遭遇瓶颈。

3 分库分表的实施策略。

分库分表有垂直切分和水平切分两种。

31

何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据

库userDB、日志数据库logDB等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。

32

何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userID散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库

上。例如，我们的userDB中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB：part0DB、

part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable，切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，

然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。

33 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。

如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。

而

如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体

的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。

在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。

4 分库分表存在的问题。

41 事务问题。

在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

42 跨库跨表的join问题。

在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联 *** 作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

43 额外的数据管理负担和数据运算压力。

额

外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于

一个记录用户成绩的用户数据表userTable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order

by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order

by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。

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