民间是如何获得商标局数据库

三种方式：

一是接通国家工商总局的网站，让他们给你开个端口；目前有两家企业已经获得了这个权限；

二是弄个爬虫，24小时不间断爬取；

三是向已经取得权限的公司或有数据库的公司合作，交易索取。

补充：随着国家的科技发展，互联网的迅速升级，商标局数据库会越来越开放。

@Test  

public void testBatchUpdate() {      

NamedParameterJdbcTemplate namedParameterJdbcTemplate = new NamedParameterJdbcTemplate(jdbcTemplate);      

String insertSql = "insert into bddstable_test(name) values(:myName)";      

UserModel model = new UserModel();      

modelsetMyName("name5");      

SqlParameterSource[] params = SqlParameterSourceUtilscreateBatch(new Object[] {

model, model});      

namedParameterJdbcTemplatebatchUpdate(insertSql, params);      

AssertassertEquals(2, jdbcTemplatequeryForInt("select count() from test"));  

}

spring

JdbcTemplate批量例子：

@Override

public

void

saveBatch(final

List<Employee>

employeeList)

{

final

int

batchSize

=

500;

for

(int

j

=

0;

j

<

employeeListsize();

j

+=

batchSize)

{

final

List<Employee>

batchList

=

employeeListsubList(j,

j

+

batchSize

>

employeeListsize()

employeeListsize()

:

j

+

batchSize);

getJdbcTemplate()batchUpdate(QUERY_SAVE,

new

BatchPreparedStatementSetter()

{

@Override

public

void

setValues(PreparedStatement

ps,

int

i)

throws

SQLException

{

Employee

employee

=

batchListget(i);

pssetString(1,

employeegetFirstname());

pssetString(2,

employeegetLastname());

pssetString(3,

employeegetEmployeeIdOnSourceSystem());

}

@Override

public

int

getBatchSize()

{

return

batchListsize();

}

});

}

}

主键自动增加可以在db层面建立sequence来实现，在插入的时候这么写：

Long

newPersonId

=

holdergetKey()longValue();

Spring对数据库的 *** 作在jdbc上面做了深层次的封装，使用spring的注入功能，可以把DataSource注册到JdbcTemplate之中。

Spring提供的JdbcTemplate对jdbc做了封装，大大简化了数据库的 *** 作。找到Spring JdbcTemplate源码，可以看到如下方法：

Connection con = DataSourceUtilsgetConnection(getDataSource());

如果直接使用JDBC的话，需要我们加载数据库驱动、创建连接、释放连接、异常处理等一系列的动作；繁琐且代码看起来不直观。

此外，Spring提供的JdbcTempate能直接数据对象映射成实体类，不再需要获取ResultSet去获取值/赋值等 *** 作，提高开发效率；

如下：

return (User) jdbcTemplatequeryForObject("select  from tb_test1 where id = 100", Userclass)

一、 通过SqlRowSetMetaData类

使用到的类或接口有如下几个：

orgspringframeworkjdbcsupportrowsetSqlRowSet接口：该对象和javaxsqlRowSet类相对应，它和RowSet的区别是SqlRowSet中的方法从来不会抛出SQLException异常，通过jdbcTemplate可以获得该对象的实例；

orgspringframeworkjdbcsupportrowsetSqlRowSetMetaData接口：是对应于SqlRowSet的元数据接口，和javasqlResultSetMetaData相一致，也只是从来不会抛出SQLException异常，通过SqlRowSet可以获得该类的实例；

具体使用实例如下：

SqlRowSet rowSet = jdbcTemplatequeryForRowSet("select  from user limit 0");  

SqlRowSetMetaData metaData = rowSetgetMetaData();  

int columnCount = metaDatagetColumnCount();  

for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {    

    Map<String,String> fieldMap = new HashMap<String,String>();  

    fieldMapput("ColumnName", metaDatagetColumnName(i));  

    fieldMapput("ColumnType", StringvalueOf(metaDatagetColumnType(i)));  

    fieldMapput("ColumnTypeName", metaDatagetColumnTypeName(i));  

    fieldMapput("CatalogName", metaDatagetCatalogName(i));  

    fieldMapput("ColumnClassName", metaDatagetColumnClassName(i));  

    fieldMapput("ColumnLabel", metaDatagetColumnLabel(i));  

    fieldMapput("Precision", StringvalueOf(metaDatagetPrecision(i)));  

    fieldMapput("Scale", StringvalueOf(metaDatagetScale(i)));  

    fieldMapput("SchemaName", metaDatagetSchemaName(i));  

    fieldMapput("TableName", metaDatagetTableName(i));  

    fieldMapput("SchemaName", metaDatagetSchemaName(i));  

    Systemoutprintln(fieldMap);  

}

上述所用的信息都应列出来了，发现只有一些简单的信息，并没有涉及索引和其他约束等的信息。

二、通过RowCountCallbackHandler类

使用到的类或接口有如下几个：

orgspringframeworkjdbccoreRowCallbackHandler接口：用于处理结果集中的每一行数据；

orgspringframeworkjdbccoreRowCountCallbackHandler类：实现了RowCallbackHandler接口，其中简单的实现了对结果集元数据的获取，包括行数、列数、列名、列的类型等信息，顺便说一下这个类的实例只可以用一次；

在源代码中给出了简单的使用方式，如下：

JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);  // reusable object  

  

RowCountCallbackHandler countCallback = new RowCountCallbackHandler();  // not reusable  

jdbcTemplatequery("select  from user", countCallback);  

int rowCount = countCallbackgetRowCount();

所有能获得的信息如下：

String sql = "select  from user";  

RowCountCallbackHandler rcch = new RowCountCallbackHandler();  

jdbcTemplatequery(sql, rcch);  

          

Systemoutprintln("column count :" + rcchgetColumnCount());  

Systemoutprintln("column count :" + rcchgetRowCount());  

          

for(int i=0; i<rcchgetColumnCount(); i++){  

    Systemoutprintln("column name :" + rcchgetColumnNames()[i]);  

    Systemoutprintln("column type :" + rcchgetColumnTypes()[i]);  

}

输出如下：

从输出可以看出有一个问题，列的类型只能用数字来标识，这与javasqlTypes相对应，我们可以通过一下的程序来获得字符串的形式：

String getTypeName(int type) throws SQLException {  

        switch (type) {  

            case TypesARRAY:  

                break;  

            case TypesBIGINT:  

                return "BIGINT";  

            case TypesBINARY:  

                return "BINARY";  

            case TypesBIT:  

                return "BIT";  

            case TypesBLOB:  

                return "BLOB";  

            case TypesBOOLEAN:  

                return "BOOLEAN";  

            //  

        }

由以上可知，该类的方法有限，也只能获得列名和列的类型的信息，关于索引和约束等也没有涉及

根据你用的框架和数据库的不同，提取方法也有区别。

如果是ibatis+oracle的话可以用此方法

<xml version="10" encoding="UTF-8">

<!DOCTYPE sqlMap PUBLIC "-//ibatisapacheorg//DTD SQL Map 20//EN"

">

在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处？

一、mysql和程序实例 11要说明这个问题,我们首先来建立三张表

分别是user_auto_key,user_uuid,user_random_key,分别表示自动增长的主键,uuid作为主键,随机key作为主键,其它我们完全保持不变

根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度：

注：这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不连续不重复无规律的id:一串18位长度的long值

id自动生成表：

用户uuid表

随机主键表：

12光有理论不行,直接上程序,使用spring的jdbcTemplate来实现增查测试：

技术框架：springboot+jdbcTemplate+junit+hutool,程序的原理就是连接自己的测试数据库,然后在相同的环境下写入同等数量的数据，来分析一下insert插入的时间来进行综合其效率，为了做到最真实的效果,所有的数据采用随机生成，比如名字、邮箱、地址都是随机生成。

package comwyqmysqldemo;

import cnhutoolcorecollectionCollectionUtil;

import comwyqmysqldemodatabaseobjectUserKeyAuto;

import comwyqmysqldemodatabaseobjectUserKeyRandom;

import comwyqmysqldemodatabaseobjectUserKeyUUID;

import comwyqmysqldemodiffkeytestAutoKeyTableService;

import comwyqmysqldemodiffkeytestRandomKeyTableService;

import comwyqmysqldemodiffkeytestUUIDKeyTableService;

import comwyqmysqldemoutilJdbcTemplateService;

import orgjunitjupiterapiTest;

import orgspringframeworkbeansfactoryannotationAutowired;

import orgspringframeworkboottestcontextSpringBootTest;

import orgspringframeworkutilStopWatch;

import javautilList;

@SpringBootTest

class MysqlDemoApplicationTests {

    @Autowired

    private JdbcTemplateService jdbcTemplateService;

    @Autowired

    private AutoKeyTableService autoKeyTableService;

    @Autowired

    private UUIDKeyTableService uuidKeyTableService;

    @Autowired

    private RandomKeyTableService randomKeyTableService;

    @Test

    void testDBTime() {

        StopWatch stopwatch = new StopWatch("执行sql时间消耗");

        /

          auto_increment key任务

         /

        final String insertSql = "INSERT INTO user_key_auto(user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES( , , , , , , )";

        List<UserKeyAuto> insertData = autoKeyTableServicegetInsertData();

        stopwatchstart("自动生成key表任务开始");

        long start1 = SystemcurrentTimeMillis();

        if (CollectionUtilisNotEmpty(insertData)) {

            boolean insertResult = jdbcTemplateServiceinsert(insertSql, insertData, false);

            Systemoutprintln(insertResult);

        }

        long end1 = SystemcurrentTimeMillis();

        Systemoutprintln("auto key消耗的时间:" + (end1 - start1));

        stopwatchstop();

        /

          uudID的key

         /

        final String insertSql2 = "INSERT INTO user_uuid(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES( , , , , , , , )";

        List<UserKeyUUID> insertData2 = uuidKeyTableServicegetInsertData();

        stopwatchstart("UUID的key表任务开始");

        long begin = SystemcurrentTimeMillis();

        if (CollectionUtilisNotEmpty(insertData)) {

            boolean insertResult = jdbcTemplateServiceinsert(insertSql2, insertData2, true);

            Systemoutprintln(insertResult);

        }

        long over = SystemcurrentTimeMillis();

        Systemoutprintln("UUID key消耗的时间:" + (over - begin));

        stopwatchstop();

        /

          随机的long值key

         /

        final String insertSql3 = "INSERT INTO user_random_key(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES( , , , , , , , )";

        List<UserKeyRandom> insertData3 = randomKeyTableServicegetInsertData();

        stopwatchstart("随机的long值key表任务开始");

        Long start = SystemcurrentTimeMillis();

        if (CollectionUtilisNotEmpty(insertData)) {

            boolean insertResult = jdbcTemplateServiceinsert(insertSql3, insertData3, true);

            Systemoutprintln(insertResult);

        }

        Long end = SystemcurrentTimeMillis();

        Systemoutprintln("随机key任务消耗时间:" + (end - start));

        stopwatchstop();

        String result = stopwatchprettyPrint();

        Systemoutprintln(result);

    }

13程序写入结果

user_key_auto写入结果：

user_random_key写入结果：

user_uuid表写入结果

14效率测试结果

在已有数据量为130W的时候：我们再来测试一下插入10w数据，看看会有什么结果：

可以看出在数据量100W左右的时候,uuid的插入效率垫底，并且在后序增加了130W的数据，uudi的时间又直线下降。

时间占用量总体可以打出的效率排名为：auto_key>random_key>uuid,uuid的效率最低，在数据量较大的情况下，效率直线下滑。那么为什么会出现这样的现象呢？带着疑问,我们来探讨一下这个问题：

二、使用uuid和自增id的索引结构对比 21使用自增id的内部结构

自增的主键的值是顺序的,所以Innodb把每一条记录都存储在一条记录的后面。当达到页面的最大填充因子时候(innodb默认的最大填充因子是页大小的15/16,会留出1/16的空间留作以后的 修改)：

①下一条记录就会写入新的页中，一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近乎于顺序的记录填满，提升了页面的最大填充率，不会有页的浪费

②新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,mysql定位和寻址很快，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗

③减少了页分裂和碎片的产生

22使用uuid的索引内部结构

因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。

这个过程需要做很多额外的 *** 作，数据的毫无顺序会导致数据分布散乱，将会导致以下的问题：

①写入的目标页很可能已经刷新到磁盘上并且从缓存上移除，或者还没有被加载到缓存中，innodb在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中，这将导致大量的随机IO

②因为写入是乱序的,innodb不得不频繁的做页分裂 *** 作,以便为新的行分配空间,页分裂导致移动大量的数据，一次插入最少需要修改三个页以上

③由于频繁的页分裂，页会变得稀疏并被不规则的填充，最终会导致数据会有碎片

在把随机值（uuid和雪花id）载入到聚簇索引(innodb默认的索引类型)以后,有时候会需要做一次OPTIMEIZE TABLE来重建表并优化页的填充，这将又需要一定的时间消耗。

结论：使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行

23使用自增id的缺点

那么使用自增的id就完全没有坏处了吗？并不是，自增id也会存在以下几点问题：

①别人一旦爬取你的数据库,就可以根据数据库的自增id获取到你的业务增长信息，很容易分析出你的经营情况

②对于高并发的负载，innodb在按主键进行插入的时候会造成明显的锁争用，主键的上界会成为争抢的热点，因为所有的插入都发生在这里，并发插入会导致间隙锁竞争

③Auto_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺,有一定的性能损失

附：Auto_increment的锁争抢问题，如果要改善需要调优innodb_autoinc_lock_mode的配置

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