JdbcTemplate基本使用 三种CallBack的区别
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JdbcTemplate针对数据查询提供了多个重载的模板方法，你可以根据需要选用不同的模板方法。 如果你的查询很简单，仅仅是传入相应SQL或者相关参数，然后取得一个单一的结果，那么你可以选择如下一组便利的模板方法：
int queryForInt(String sql)
int queryForInt(String sql, Object[] args)
long queryForLong(String sql)
long queryForLong(String sql, Object[] args)
Object queryForObject(String sql, Class requiredType)
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
Map queryForMap(String sql)
Map queryForMap(String sql, Object[] args)
比如说，你所查询的结果就包含一列数字型的结果，或者使用了SQL函数，或者其他单列的结果，我们就可以直接通过这组便利的模板方法进行查询：
int age = jdbcTemplate.queryForInt("select age from customer where customerId=?",new Object[]{new Integer(100)});
...
long interval = jdbcTemplate.queryForLong("select count(customerId) from customer");
...
String customerName = jdbcTemplate.queryForString("select username from customer where customerId=110");
...
Map singleCustomer = jdbcTemplate.queryForMap("select * from customer limit 1");
...
queryForMap方法与其他方法不同之处在于，它的查询结果以java.util.Map的形式返回，Map的key对应所查询表的列名，Map的value当然就是对应key所在列的值啦。 当然了，你也看到了，这组模板方法主要用于单一结果的查询，使用的时候也请确保你的SQL查询所返回的结果是单一的，否则，JdbcTemplate将抛出org.springframework.dao.IncorrectResultSizeDataAccessException异常。
如果查询的结果将返回多行，而你又不在乎他们是否拥有较强的类型约束，那么，以下模板方法可以帮助你：
List queryForList(String sql)
List queryForList(String sql, Object[] args)
queryForList方法根据传入的SQL以及相应的参数执行查询，将查询的结果以java.util.List的形式返回，返回的java.util.List中的每一个元素都是java.util.Map类型，分别对应结果集中的一行，Map的Key为每一列的列名，而Map的值就是当前行列名对应的值。
好啦，如果这些还不足以满足你的查询需要，那么我们就更进一步，使用相应的Callback接口对查询结果的返回进行定制吧！
用于查询的回调接口定义主要有以下三种：
org.springframework.jdbc.core.ResultSetExtractor. 基本上属于JdbcTemplate内部使用的Callback接口，相对于下面两个Callback接口来说，ResultSetExtractor拥有更多的控制权，因为使用它，你需要自行处理ResultSet：
public interface ResultSetExtractor
{
Object extractData(ResultSet rs) throws SQLException, DataAccessException;
}
在直接处理完ResultSet之后，你可以将处理后的结果以任何你想要的形式包装后返回。
org.springframework.jdbc.core.RowCallbackHandler. RowCallbackHandler相对于ResultSetExtractor来说，仅仅关注单行结果的处理，处理后的结果可以根据需要存放到当前RowCallbackHandler对象内或者使用JdbcTemplate的程序上下文中，当然，这个完全是看个人爱好了。 RowCallbackHandler的定义如下：
public interface RowCallbackHandler
{
void processRow(ResultSet rs) throws SQLException;
}
org.springframework.jdbc.core.RowMapper. ResultSetExtractor的精简版，功能类似于RowCallbackHandler，也只关注处理单行的结果，不过，处理后的结果会由ResultSetExtractor实现类进行组合。 RowMapper的接口定义如下：
public interface RowMapper
{
Object mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException;
}
为了说明这三种Callback接口的使用和相互之间的区别，我们暂且设定如下场景：
数据库表customer中存在多行信息，对该表查询后，我们需要将每一行的顾客信息都映射到域对象Customer中，并以java.util.List的形式返回所有的查询结果。
现在，我们分别使用这三种Callback接口对customer表进行查询：
List customerList = (List)jdbcTemplate.query("select * from customer", new ResultSetExtractor(){
public Object extractData(ResultSet rs) throws SQLException,DataAccessException
{
List customers = new ArrayList();
while(rs.next())
{
Customer customer = new Customer();
customer.setFirstName(rs.getString(1));
customer.setLastName(rs.getString(2));
...
customers.add(customer);
}
return customers;
}});
List customerList = jdbcTemplate.query("select * from customer", new RowMapper(){
public Object mapRow(ResultSet rs, int rowNumber) throws SQLException {
Customer customer = new Customer();
customer.setFirstName(rs.getString(1));
customer.setLastName(rs.getString(2));
...
return customer;
}});
final List customerList = new ArrayList();
jdbcTemplate.query("select * from customer", new RowCallbackHandler(){
public void processRow(ResultSet rs) throws SQLException {
Customer customer = new Customer();
customer.setFirstName(rs.getString(1));
customer.setLastName(rs.getString(2));
...
customerList.add(customer);
}});
如果你没有发现最大的差异在哪里，那么容我细表：
使用三种Callback接口作为参数的query方法的返回值不同:
以ResultSetExtractor作为方法参数的query方法返回Object型结果，要使用查询结果，我们需要对其进行强制转型；
以RowMapper接口作为方法参数的query方法直接返回List型的结果；
以RowCallbackHandler作为方法参数的query方法，返回值为void；
使用ResultSetExtractor作为Callback接口处理查询结果，我们需要自己声明集合类，自己遍历ResultSet，自己根据每行数据组装Customer对象，自己将组装后的Customer对象添加到集合类中，方法最终只负责将组装完成的集合返回；
使用RowMapper比直接使用ResultSetExtractor要方便的多，只负责处理单行结果就行，现在，我们只需要将单行的结果组装后返回就行，剩下的工作，全部都是JdbcTemplate内部的事情了。 实际上，JdbcTemplae内部会使用一个ResultSetExtractor实现类来做其余的工作，毕竟，该做的工作还得有人做不是？！
JdbcTemplae内部使用的这个ResultSetExtractor实现类为org.springframework.jdbc.core.RowMapperResultSetExtractor， 它内部持有一个RowMapper实例的引用，当处理结果集的时候，会将单行数据的处理委派给其所持有的RowMapper实例，而其余工作它负责：
public Object extractData(ResultSet rs) throws SQLException {
List results = (this.rowsExpected > 0 ? new ArrayList(this.rowsExpected) : new ArrayList());
int rowNum = 0;
while (rs.next()) {
results.add(this.rowMapper.mapRow(rs, rowNum++));
}
return results;
}
这下应该清楚为啥RowMapper为啥就处理单行结果就能完成ResultSetExtractor颇费周折的工作了吧？！
RowCallbackHandler虽然与RowMapper同是处理单行数据，不过，除了要处理单行结果，它还得负责最终结果的组装和获取工作，在这里我们是使用当前上下文声明的List取得最终查询结果， 不过，我们也可以单独声明一个RowCallbackHandler实现类，在其中声明相应的集合类，这样，我们可以通过该RowCallbackHandler实现类取得最终查询结果：
public class GenericRowCallbackHandler implements RowCallbackHandler {
private List collections = new ArrayList();
public void processRow(ResultSet rs) throws SQLException {
Customer customer = new Customer();
customer.setFirstName(rs.getString(1));
customer.setLastName(rs.getString(2));
...
collections.add(customer);
}
public List getResults()
{
return collections;
}
}
GenericRowCallbackHandler handler = new GenericRowCallbackHandler();
jdbcTemplate.query("select * from customer",handler());
List customerList = handler.getResults();
该使用方式是明了了，不过GenericRowCallbackHandler重用性不佳。
RowCallbackHandler因为也是处理单行数据，所以，总得有人来做遍历ResultSet的工作，这个人其实也是一个ResultSetExtractor实现类， 它是JdbcTemplate一个内部静态类，名为RowCallbackHandlerResultSetExtractor，一看它的定义你就知道奥秘之所在了：
private static class RowCallbackHandlerResultSetExtractor implements ResultSetExtractor {
private final RowCallbackHandler rch;
public RowCallbackHandlerResultSetExtractor(RowCallbackHandler rch) {
this.rch = rch;
}
public Object extractData(ResultSet rs) throws SQLException {
while (rs.next()) {
this.rch.processRow(rs);
}
return null;
}
}
总的来说，内部工作归根结底是由ResultSetExtractor做了，RowCallbackHandler和RowMapper只是为了帮助我们简化使用上的操作而已。 所以，实际使用中，RowCallbackHandler和RowMapper才是我们最常用的选择。
对于使用JdbcTemplate进行查询，基本就这些内容了，当然，如果你非要使用基于StatementCallback之类更底层的execute方法的话，那就是你个人说了算啦。 不过，要想知道JdbcTemplate中有关查询相关模板方法的更多信息，在实际使用中参考JdbcTemplate的javadoc就可以，当然，有IDE就更便捷了。
