除了DbUtils 之外，Spring 也對原生的JDBC 進行了封裝，并且給我們提供了一個模板方法JdbcTemplate，來簡化我們對數據庫的操作。第一個，我們不再需要去關心資源管理的問題。

第二個，對于結果集的處理，Spring JDBC 也提供了一個RowMapper 接口，可以把結果集轉換成Java 對象。

看代碼：比如我們要把結果集轉換成Employee 對象，就可以針對一個Employee創建一個RowMapper 對象，實現RowMapper 接口，并且重寫mapRow()方法。我們在mapRow()方法里面完成對結果集的處理。

public class EmployeeRowMapper implements RowMapper {@Overridepublic Object mapRow(ResultSet resultSet, int i) throws SQLException {Employee employee = new Employee();employee.setEmpId(resultSet.getInt("emp_id"));employee.setEmpName(resultSet.getString("emp_name"));employee.setEmail(resultSet.getString("emial"));return employee;} }

在DAO 層調用的時候就可以傳入自定義的RowMapper 類，最終返回我們需要的類型。結果集和實體類類型的映射也是自動完成的。

public List<Employee> query(String sql){new JdbcTemplate( new DruidDataSource());return jdbcTemplate.query(sql,new EmployeeRowMapper()); }

通過這種方式，我們對于結果集的處理只需要寫一次代碼，然后在每一個需要映射的地方傳入這個RowMapper 就可以了，減少了很多的重復代碼。

但是還是有問題：每一個實體類對象，都需要定義一個Mapper，然后要編寫每個字段映射的getString()、getInt 這樣的代碼，還增加了類的數量。

所以有沒有辦法讓一行數據的字段，跟實體類的屬性自動對應起來，實現自動映射呢？當然，我們肯定要解決兩個問題，一個就是名稱對應的問題，從下劃線到駝峰命名；

第二個是類型對應的問題，數據庫的JDBC 類型和Java 對象的類型要匹配起來。

我們可以創建一個BaseRowMapper<T>，通過反射的方式自動獲取所有屬性，把表字段全部賦值到屬性。

上面的方法就可以改成：

return jdbcTemplate.query(sql,new BaseRowMapper(Employee.class));

這樣，我們在使用的時候只要傳入我們需要轉換的類型就可以了，不用再單獨創建一個RowMapper。

我們來總結一下，DbUtils 和Spring JDBC，這兩個對JDBC 做了輕量級封裝的框架，或者說工具類里面，都幫助我們解決了一些問題：

1、無論是QueryRunner 還是JdbcTemplate，都可以傳入一個數據源進行初始化，也就是資源管理這一部分的事情，可以交給專門的數據源組件去做，不用我們手動創建和關閉；

2、對操作數據的增刪改查的方法進行了封裝；

3、可以幫助我們映射結果集，無論是映射成List、Map 還是實體類。

但是還是存在一些缺點：

1、SQL 語句都是寫死在代碼里面的，依舊存在硬編碼的問題；

2、參數只能按固定位置的順序傳入（數組），它是通過占位符去替換的，不能自動映射；

3、在方法里面，可以把結果集映射成實體類，但是不能直接把實體類映射成數據庫的記錄（沒有自動生成SQL 的功能）；

4、查詢沒有緩存的功能。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的为什么要用MyBatis-Spring JDBC的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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