
javax.sql.DataSource和DriverManager在Java中都用于管理数据库连接,但它们有着不同的设计思想和实现方式。本文将从以下几个方面阐述它们的区别:
DataSource的设计思想是基于连接池技术。连接池是一种提前初始化并维护着一定数量的数据库连接对象,等待应用程序来使用。当应用程序需要连接到数据库时,可以向连接池请求一个连接,而不是每次都重新创建一个连接。连接池可以优化数据库连接的性能和资源利用率。
而DriverManager则是直接从数据库驱动程序获取连接。每次连接到数据库时,都需要先加载对应的数据库驱动程序,并建立一个新的连接对象。这种方式无法复用连接对象,对性能和资源消耗较大。
DataSource通常由应用服务器或框架提供,并且支持配置多个数据源。不同的数据源可以连接到不同的数据库,以实现多种业务场景的需求。DataSource通过连接池技术来管理和复用连接对象,避免了每次连接时都需要重新创建连接的开销。
相比之下,DriverManager是Java标准库中提供的类,不需要额外的第三方依赖。它通常用于小型项目或者简单的测试场景,因为它使用的是简单的JDBC连接方式,无法很好地处理高并发和重负载的情况。
连接池技术需要在应用程序中进行配置,以便正确地初始化数据源和连接池。通常使用XML或者Java Config方式来配置DataSource。
相比之下,DriverManager通过硬编码方式来配置连接信息,每次连接时都需要提供数据库的URL、用户名和密码等信息。这种方式容易出错,并且不够灵活。
由于DataSource使用连接池技术,可以有效地管理和复用连接对象,从而提高了数据库连接的性能和资源利用率。同时,多个数据源可以支持不同的数据库类型和业务场景,具有很好的扩展性。
而DriverManager每次都需要重新创建连接对象,无法复用,对性能和资源消耗较大。同时,只能连接到单一的数据库,不支持多个数据源的扩展。
总结:
在实际开发中,我们应该根据业务场景和需求选择合适的方式来管理数据库连接。如果是大型项目或者高并发的场景,建议使用DataSource来管理连接池,以提高性能和资源利用率。而对于小型项目或者简单的测试场景,可以使用DriverManager来快速连接到数据库。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04