相比Hibernate、iBatis、DBUtils等，理论上JDBC的性能都超过它们。JDBC提供更底层更精细的数据访问策略，这是Hibernate等框架所不具备的。
在一些高性能的数据操作中，越高级的框架越不适合使用。这里是我在开发中对JDBC使用过程中一些优化经验总结。
1、选择纯Java的JDBC驱动。
2、使用连接池–使用一个“池”来管理JDBC连接，并精心调试池配置的参数，目前可用的数据库连接池很多很多。
如何配置合适的参数呢，需要的是测试，而不是感觉。
3、重用Connection–最大限度使用每个数据库连接，得到了就不要轻易“丢弃”。
有时候在一个过程中，会多次操作数据库，而仅仅需要一个连接就够了，没必用一次就获取一个连接，用完后关闭或者入池。这样会增加“池”管理的成本，千万别以为你用了“池”就可以随便申请和归还连接，都是有代价的。如果是一个庞大循环块中操作数据库，更应该注意此问题！
4、重用Statement–对于一些预定义SQL，设置为静态常量，并尽可能重用预定义SQL产生的PreparedStatement对象。对于多次使用一种模式的SQL，使用预定义SQL可以获取更好的性能。
5、使用批处理SQL。
6、优化结果集ResultSet–查询时候，返回的结果集有不同的类型，优先选择只读结果集、不可滚动的属性。
说明下：
结果集分两种类型：只读和可更改，只读的话，更省内存，查询的结果集不能更改。如果结果集在查询后，更改了值又要保存，则使用可更改结果集。
结果集的游标也有两种类型：如果没必要让游标自由滚动，则选择单方向移动的游标类型。
对于是否并发操作：如果不需要考虑线程安全，则选择忽略并发的结果集类型，否则选择并发安全的类型。
另外，还要控制结果的大小，几乎所有的数据库都有查询记录条数控制的策略，可以海量数据进行分批处理，一次一批，这样不至于把系统搞死。
7、事物优化–如果数据库不支持事物，就不要写回滚代码，如果不考虑事物，就不要做事务的控制。
8、安全优化–管理好你的Connection对象，在异常时候能“入池”或者关闭。因此应该将Connection释放的代码写在异常处理的finally块中。
9、异常处理优化–不要轻易吞噬SQLException，对于DAO、Service层次的数据访问，一般在DAO中跑出异常，在Service中处理异常。但DAO中也可以处理异常，并做转义抛出，不要随便抛出RuntimeExeption，因为这是JVM抛出的，不需要你可以去抛出，因为RuntimeException往往会导致系统挂起。
10、代码高层优化–在以上的基础上，优化封装你的数据访问方式，尽可能让代码简洁好维护，如果你还觉得性能不行，那就该从整个系统角度考虑优化了，比如加上缓存服务器，集群、负载均衡、优化数据库服务器等等，以获取更好的系能。
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那些曾经以为念念不忘的事情就在我们念念不忘的过程里，被我们遗忘了。
