读取大型数据的示例

此 Microsoft JDBC Driver for SQL Server 示例应用程序还说明如何使用 getCharacterStream 方法从 SQL Server 数据库中检索大型单列值。

此示例的代码文件名为 readLargeData.java，该文件可在以下位置找到：

<安装目录>\sqljdbc_<版本>\<语言>\help\samples\adaptive

# 要求

要运行此示例应用程序，需要访问 SQL Server 2005 AdventureWorks 示例数据库。还必须将 classpath 设置为包含 sqljdbc.jar 文件或 sqljdbc4.jar 文件。如果 classpath 缺少 sqljdbc.jar 项或 sqljdbc4.jar 项，示例应用程序将引发“找不到类”的常见异常。有关如何设置 classpath 的详细信息，请参阅使用 JDBC Driver。

Microsoft JDBC Driver for SQL Server 提供两个类库文件：sqljdbc.jar 和 sqljdbc4.jar，具体使用哪个文件取决于首选的 Java 运行时环境 (JRE) 设置。有关选择哪个 JAR 文件的详细信息，请参阅 JDBC Driver 的系统要求。

# 示例

在下面的示例中，示例代码建立到 SQL Server 2005 AdventureWorks 数据库的连接。接下来，示例代码创建示例数据并使用参数化查询更新 Production.Document 表。

此外，示例代码还演示如何使用 SQLServerStatement 类的 getResponseBuffering 方法获取自适应缓冲模式。请注意，从 JDBC Driver 2.0 发行版开始，responseBuffering 连接属性默认情况下设置为“adaptive”。

然后，对于 SQLServerStatement 对象使用一条 SQL 语句，示例代码将运行此 SQL 语句并将其返回的数据放入 SQLServerResultSet 对象中。

最后，示例代码将迭代遍历结果集中所包含的数据行，并使用 getCharacterStream 方法访问它所包含的某些数据。

    import java.sql.*;
    import java.io.*;
    import com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerStatement;

    public class readLargeData {

       public static void main(String[] args) {

          // Create a variable for the connection string.
          String connectionUrl =
        	    "jdbc:sqlserver://localhost:1433;" +
                "databaseName=AdventureWorks;integratedSecurity=true;";

          // Declare the JDBC objects.
          Connection con = null;
          Statement stmt = null;
          ResultSet rs = null;

          try {
              // Establish the connection.
              Class.forName("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver");
              con = DriverManager.getConnection(connectionUrl);

              // Create test data as an example.
              StringBuffer buffer = new StringBuffer(4000);
              for (int i = 0; i < 4000; i++)
                  buffer.append( (char) ('A'));

              PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement(
                        "UPDATE Production.Document " +
                         "SET DocumentSummary = ? WHERE (DocumentID = 1)");

              pstmt.setString(1, buffer.toString());
              pstmt.executeUpdate();
              pstmt.close();

              // In adaptive mode, the application does not have to use a server cursor
              // to avoid OutOfMemoryError when the SELECT statement produces very large
              // results.

              // Create and execute an SQL statement that returns some data.
              String SQL = "SELECT Title, DocumentSummary " +
    	      		       "FROM Production.Document";
              stmt = con.createStatement();

              // Display the response buffering mode.
              SQLServerStatement SQLstmt = (SQLServerStatement) stmt;
              System.out.println("Response buffering mode is: " +
                 SQLstmt.getResponseBuffering());

              // Get the updated data from the database and display it.
              rs = stmt.executeQuery(SQL);

              while (rs.next()) {
                   Reader reader = rs.getCharacterStream(2);
                   if (reader != null)
                   {
                      char output[] = new char[40];
                      while (reader.read(output) != -1)
                      {
                          // Do something with the chunk of the data that was
                          // read.
                      }

                      System.out.println(rs.getString(1) +
                          " has been accessed for the summary column.");
                      // Close the stream.
                      reader.close();
                   }
              }
          }
          // Handle any errors that may have occurred.
          catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
          }
          finally {
              if (rs != null) try { rs.close(); } catch(Exception e) {}
              if (stmt != null) try { stmt.close(); } catch(Exception e) {}
        	  if (con != null) try { con.close(); } catch(Exception e) {}
          }
       }
    }

# 请参阅

处理大型数据
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