java一般使用什么类型数据库

一般来讲数据库有orcale、mysql、access、sql server。access是微软的小型数据库，很简单。

mysql是免费产品，功能也比较强大，小型系统首选。

sql server和orcale是大型的系统首选，都是收费的。

一、日志相关类库

日志库是很常见的，因为你在每一个项目中都需要他们。打印日志是服务器端应用中最重要的事情，因为日志是你了解你的程序发生了什么的唯一途径。尽管JDK附带自己的日志库，但是还是有很多更好的选择可用，例如 Log4j 、 SLF4j 和 LogBack。

Java开发人员应该熟悉日志记录的利弊， 并且了解为什么SLF4J要比Log4J要好。

二、JSON解析库

在当今世界的web服务和物联网中(IoT)，JSON已经取代了XML，成为从客户端到服务器传送信息的首选协议。有一个好消息和一个坏消息。坏消息 是JDK没有提供JSON库。好消息是有许多优秀的第三方库可以用来解析和创建JSON消息，如 Jackson 和 Gson

一个Java web开发人员应该熟悉Jackson 和 Gson这两种中的至少一种库。

三、单元测试库

单元测试技术的使用，是区分一个一般的开发者和好的开发者的重要指标。程序员经常有各种借口不写单元测试，但最常见的借口就是缺乏经验和知识。常见的单测框架有 JUnit , Mockito 和PowerMock 。

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四、通用类库

有几个很好的第三方通用库可供Java开发人员使用，例如 Apache Commons 和 Google Guava 。我会经常在我的代码中使用这些通用类库，因为这些类库都是经过无数开发者实践过的，无论是实用性还是在性能等方面都是最佳的。

五、Http 库

我不是很喜欢JDK的一个重要原因就包括他们缺乏对HTTP的支持。虽然可以使用java.net包类，但是这和直接使用像 Apache HttpClient 和 HttpCore 等开源类库比起来麻烦太多了。

尽管JDK 9将开始HTTP 2.0，也对HTTP的支持做了优化，但是我还是强烈建议所有的Java开发人员熟悉流行的HTTP处理类库，例如HttpClient和HttpCore HTTP等库。

六、XML解析库

市面上有很多XML解析的类库，如 Xerces , JAXB , JAXP , Dom4j , Xstream 等。 Xerces2是下一代高性能，完全兼容的XML解析工具。Xerces2定义了 Xerces Native Interface (XNI)规范，并提供了一个完整、兼容标准的 XNI 规范实现。该解析器是完全重新设计和实现的，更简单以及模块化。

七、Excel读写库

许多应用程序需要提供把数据导出到Excel的功能，如果你要做相同的Java应用程序,那么你需要 Apache POI API 。

这是一个非常丰富的类库，你可以从Java程序读写XLS文件。

八、字节码库

如果你正在编写一个框架或者类库。有一些受欢迎的字节码库如 javassist 和 Cglib Nodep 可以供你选择，他们可以让你阅读和修改应用程序生成的字节码。

Javassist使得JAVA字节码 *** 作非常简单。它是一个为编辑Java字节码而生的类库。 ASM 是另一个有用的字节码编辑库。

九、数据库连接池库

如果你的Java应用程序与数据库交互不是使用数据库连接池库的话，那么你就大错特错了。因为在运行时创建数据库连接非常耗时并且会拖慢你的程序。所以墙裂建议使用，有些好用的连接池可供选择，如 Commons Pool 和 DBCP 。

在web应用程序中，web服务器通常提供了这些功能。但是在java项目中需要把数据库连接池的类库导入到应用中。

十、消息传递库

像日志和数据库连接池一样，消息传递也是很多实际的Java项目中必备的。Java提供了JMS Java消息服务，但这不是JDK的一部分,你需要单独的引入jms.jar。类似地，如果您准备使用第三方消息传递协议， Tibco RV 是个不错的选择。

十一、PDF处理库

除了Excel和Word，PDF也是一种常用的文件格式。如果你的应用程序要支持PDF格式的文件处理，你可以使用 iText 和 Apache FOP 类库。两者都提供了非常有用的PDF处理功能。

十二、日期和时间库

在Java之前，JDK的日期和时间库一直被人们所诟病，比如其非线程安全的、不可变的、容易出错等。很多开发人员会选择更好用的 JodaTime 类库。

但是在Java8推出之后，我们就可以彻底放弃JodaTime了，因为Java 8提供了其所有功能。但是，如果你的代码运行在一个低版本的JDK中，那么JodaTime还是值得使用的。

十三、集合类库

虽然JDK有丰富的集合类，但还是有很多第三方类库可以提供更多更好的功能。如 Apache Commons Collections 、 Goldman Sachs collections 、 Google Collections 和 Trove 。Trove尤其有用，因为它提供所有标准Collections 类的更快的版本以及能够直接在原语（primitive）（例如包含int 键或值的Map 等）上 *** 作的Collections 类的功能。

FastUtil是另一个类似的API，它继承了Java Collection Framework，提供了数种特定类型的容器，包括映射map、集合set、列表list、优先级队列（prority queue），实现了java.util包的标准接口（还提供了标准类所没有的双向迭代器），还提供了很大的（64位）的array、set、list，以及快速、实用的二进制或文本文件的I/O *** 作类。

十四、邮件API

javax.mail 和 Apache Commons Email 提供了发送邮件的api。它们建立在JavaMail API的基础上，提供简化的用法。

十五、HTML解析库

和XML与JSON类似，HTML是另外一种我们可能要打交道的传输格式。值得庆幸的是，我们有jsoup可以大大简化Java应用程序使用HTML。你不仅可以使用 JSoup 解析HTML还可以创建HTML文档。

十六、加密库

Apache Commons家族中的 Commons Codec 就提供了一些公共的编解码实现，比如Base64, Hex, MD5,Phonetic and URLs等等。

十七、嵌入式SQL数据库库

我真的是非常喜欢像 H2 这种内存数据库，他可以嵌入到你的Java应用中。在你跑单测的时候如果你需要一个数据库，用来验证你的SQL的话，他是个很好的选择。顺便说一句,H2不是唯一嵌入式DB，你还有 Apache Derby 和 HSQL 可供选择。

十八、JDBC故障诊断库

有不错的JDBC扩展库的存在使得调试变得很容易，例如P6spy，这是一个针对数据库访问 *** 作的动态监测框架，它使得数据库数据可无缝截取和 *** 纵，而不必对现有应用程序的代码作任何修改。 P6Spy 分发包包括P6Log，它是一个可记录任何 Java 应用程序的所有JDBC事务的应用程序。其配置完成使用时，可以进行数据访问性能的监测。

十九、序列化库

Google Protocol Buffer是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。目前提供了 C++、Java、Python 三种语言的 API。

二十、网络库

一些有用的网络库主要有 Netty 的和 Apache MINA 。如果您正在编写一个应用程序，你需要做的底层网络任务，可以考虑使用这些库。

这都是每位Java开发人员应该熟悉的，并且十分有用的库。Java生态系统非常庞大的，你会发现有很多不同的类库可以做不同的事情。每个你想到的东西，都可能有一个库可以做到。

要相信，你遇到的问题，肯定不止你一个遇到过。

要相信，也许有很多人比你更勤奋。

要相信，你用或不用，轮子就在那里。

要相信，使用这些类库，你和你的代码都会变得更好。

原文链接：https://blog.csdn.net/u011001084/article/details/79216958

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 = 0i <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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