JDBC 數據庫編程核心技巧：可滾動結果集、批量更新與事務控制

標準 JDBC 操作流程

1. 加載驅動：Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
2. 獲取連接：DriverManager.getConnection(url, user, pwd) 或 DataSource (JNDI)
3. 創建 Statement / PreparedStatement
4. 執行 SQL：executeQuery() (SELECT) / executeUpdate() (DML/DDL)
5. 處理 ResultSet 或更新行數
6. 按逆序關閉：ResultSet → Statement → Connection

技巧一：可滾動、可更新結果集

// 創建時指定類型與併發性
Statement stmt = conn.createStatement(
    ResultSet.TYPE_SCROLL_INSENSITIVE,   // 可滾動，不感知他人修改
    ResultSet.CONCUR_UPDATABLE           // 可更新
);
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT id, name, score FROM students");

// 絕對/相對定位
rs.absolute(5);      // 移至第 5 行
rs.relative(-2);     // 向前 2 行
rs.first(); rs.last(); rs.beforeFirst(); rs.afterLast();

// 更新當前行
rs.updateInt("score", 100);
rs.updateRow();      // 同步到數據庫

// 插入新行
rs.moveToInsertRow();
rs.updateString("name", "新生");
rs.updateInt("score", 88);
rs.insertRow();
rs.moveToCurrentRow();

注意：MySQL 需主鍵且查詢單表才支持可更新結果集；Oracle/PostgreSQL 支持更豐富。

技巧二：批量更新

Statement.addBatch()

Statement stmt = conn.createStatement();
stmt.addBatch("INSERT INTO log VALUES (1, 'msg1')");
stmt.addBatch("INSERT INTO log VALUES (2, 'msg2')");
stmt.addBatch("UPDATE stats SET cnt = cnt + 1");
int[] counts = stmt.executeBatch(); // 每條語句影響行數

PreparedStatement 參數化批量

String sql = "INSERT INTO orders(user_id, amount) VALUES (?, ?)";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
for (Order o : orders) {
    ps.setLong(1, o.getUserId());
    ps.setBigDecimal(2, o.getAmount());
    ps.addBatch();
}
int[] results = ps.executeBatch(); // 單次網絡往返執行所有

性能提升數量級，必須配合 rewriteBatchedStatements=true (MySQL) 或類似驅動參數。

技巧三：事務控制

conn.setAutoCommit(false); // 關閉自動提交
try {
    // 業務邏輯：多條 SQL
    try (PreparedStatement ps1 = conn.prepareStatement(sql1);
         PreparedStatement ps2 = conn.prepareStatement(sql2)) {
        ps1.executeUpdate();
        ps2.executeUpdate();
    }
    conn.commit(); // 全部成功提交
} catch (SQLException e) {
    conn.rollback(); // 任一失敗回滾
    throw e;
} finally {
    conn.setAutoCommit(true); // 恢復默認
}

關鍵點：同一事務內多條 SQL 必須共用同一 Connection；每條執行前關閉上一個 Statement 避免游標衝突。

進階最佳實踐

• 連接池：HikariCP / Druid，生產環境必備
• PreparedStatement 緩存：池層面緩存 PreparedStatement 減少解析開銷
• 異常分類處理：SQLTransientException 可重試，SQLNonTransientException 需人工干預
• 大對象處理：Blob/Clob 使用流式讀寫，避免一次性載入內存
• 避免 N+1：批量查詢 IN 列表或 JOIN，而非循環單查