谷歌封装的API操作数据库

封装的 PDO 操作数据库 的帮助类 MySqlHelper 封装的 PDO 操作数据库 的帮助类 MySqlHelper ,仅供学习交流使用! <?php /** * Description of MySqlHelper * * @author fx678 */ class MySqlHelper { private static $pdoDB = null; public function __destruct() { $this->pdoDB = null; } /** * 获取ini配

1.引入依赖 <dependency> <groupId>com.101tec</groupId> <artifactId>zkclient</artifactId> <version>0.10</version> </dependency> 2.会话连接 1 package com.karat.cn.zookeeper.zkclient; 2 3 import org.I0Itec.zkclient.ZkCl

准备: 系统:     ubuntu12.04 工具:    gcc,mysql,libmysqlclient-dev 测试代码(文件名:con_mysql.c): #include<mysql/mysql.h> #include<stdio.h> main() {     MYSQL      *conn;     MYSQL_RES  *res;     MYSQL_ROW  row;     char *server = "localhost";     

自己动手封装java操作数据库的方法: 一:目录结构 二:所需依赖的第三方jar包 这里只需引入mysql-connector-java-5.1.8-bin.jar,mysql数据库驱动jar包 三:代码 1:和数据库进行交互,首先是数据源,获取连接,代码如下: 1 /** 2 * 3 */ 4 package com.hlcui.datasource; 5 6 import java.sql.Connection; 7 import java.sql.DriverManager; 8 impo

数据库基本操作:增删改查(CRUD) crud介绍(增.删.改.查操作) CRUD是指在做计算处理时的增加(Create).查询(Retrieve)(重新得到数据).更新(Update)和删除(Delete)几个单记事的首字母简写.主要被用在描述软件系统中数据库或者持久层的基本操作功能. Create new records Rctricvc cxisting rccords Update existing records Delete existing records. 要对数据表进行增.删.

单单对数据库的操作,比如说MySQL,我们可以在命令行窗口中执行,但是一般是应用程序要操作数据库,因此我们应该在程序中的代码上体现对数据库的操作,那么使用程序应用如何操作数据库呢?那就要使用到数据库的连接驱动,应用程序通过这些驱动来操作数据库: 但是这里就又有一个问题了,不同的数据库有各自的驱动程序,而一个应用程序要操作不同的数据库,那么就要懂得要使用的数据库的驱动如何操作,这样就增加了学习成本.好在我们使用Java开发应用,而Java中只需要使用JDBC就能操作所有的数据库,因为JDBC提供的

一.JDBC简介 JDBC是连接java应用程序和数据库之间的桥梁. 什么是JDBC? Java语言访问数据库的一种规范,是一套API. JDBC (Java Database Connectivity) API,即Java数据库编程接口,是一组标准的Java语言中的接口和类,使用这些接口和类,Java客户端程序可以访问各种不同类型的数据库.比如建立数据库连接.执行SQL语句进行数据的存取操作. JDBC代表Java数据库连接. JDBC库中所包含的API任务通常与数据库使用: 连接到数据库 创

上一节学习了使用SQLiteDatabase来操作SQLite数据库的方法,接下来我们开始接触第一个开源库:LitePal.LitePal是一款开源的Android数据库框架,它采用了对象关系映射(ORM)的模式,并将我们平时开发最常用到的一些数据库功能进行了封装,使得不用编写一行SQL语句就可以完成各种建表和增删改查的操作,LitePal的项目主页上也有详细的使用文档,地址是: https://github.com/LitePalFramework/LitePal 一.配置LitePal 要在

一 概述1.1 什么是搜索?1.2 如果用数据库做搜索会怎么样?1.3 什么是全文检索和 Lucene?1.4 什么是 Elasticsearch?1.5 Elasticsearch 的适用场景1.6 Elasticsearch 的特点1.7 Elasticsearch 的核心概念1.7.1 近实时1.7.2 Cluster(集群)1.7.3 Node(节点)1.7.4 Index(索引 --> 数据库)1.7.5 Type(类型 --> 表)1.7.6 Document(文档 -->