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// 以下是个简单例子 自己可以扩展分别可以作为一方法
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File file = new File("D:/e.txt");
try {
if (!file.exists()) {
file.createNewFile();
}
// 添加
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(file, true);
fileOutputStream.write("[id=1,userName=管理员,passWord=admin]\r\n"
.getBytes("UTF-8"));// 格式自由定义
fileOutputStream.close();
// 修改 id=1
int id = 1;
String userName = "周述兵";
String passWord = "zsb";
// 用输入流读取数据 也就是查询
FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file);
byte[] bytes = new byte[fileInputStream.available()];
fileInputStream.read(bytes);
String[] datas = new String(bytes, "UTF-8").split("\r\n");// 根据每天数据间的区别来划分为数组
for (int i = 0; i datas.length; i++) {
System.out.println(datas[i]);
if (datas[i].indexOf("[id=" + id) = 0) {
datas[i] = "[id=" + id + ",userName=" + userName
+ ",passWord=" + passWord + "]";
}
}
fileInputStream.close();
// 用输出流重新写入数据
fileOutputStream = new FileOutputStream(file, false);
String writeData = "";
for (String data : datas) {
writeData += data + "\r\n";
}
fileOutputStream.write(writeData.getBytes("UTF-8"));
fileOutputStream.close();
// 删除和修改有所略同
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
//如果考虑效率的话 我建议不要用 io 因为这最消耗性能了 你可以考虑存入多个文件 分类存入 分类查找 速度稍微好点
最好还是用数据库
NoSQL数据库有很多种，实现方式差别很大。有接近SQL查询方式的，也有纯粹的键值对查询。
对于K-V型数据库，比较典型的是Redis，系统提供了get、set之类的命令用于增删改查。关键是键值对的键和值怎么设计。
LevelDB 简介
一、LevelDB入门
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，具有
很高的随机写，顺序读/写性能，但是随机读的性能很一般，也就是说，LevelDB很适合应用在查询较少，而写很多的场景。LevelDB应用了LSM
(Log Structured Merge)
策略，lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理，并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘，降低索引插入开销，关于LSM，本文在后
面也会简单提及。
根据LevelDB官方网站的描述，LevelDB的特点和限制如下：
特点：
1、key和value都是任意长度的字节数组；
2、entry（即一条K-V记录）默认是按照key的字典顺序存储的，当然开发者也可以重载这个排序函数；
3、提供的基本操作接口：Put()、Delete()、Get()、Batch()；
4、支持批量操作以原子操作进行；
5、可以创建数据全景的snapshot(快照)，并允许在快照中查找数据；
6、可以通过前向（或后向）迭代器遍历数据（迭代器会隐含的创建一个snapshot）；
7、自动使用Snappy压缩数据；
8、可移植性；
限制：
1、非关系型数据模型（NoSQL），不支持sql语句，也不支持索引；
2、一次只允许一个进程访问一个特定的数据库；
3、没有内置的C/S架构，但开发者可以使用LevelDB库自己封装一个server;
LevelDB本身只是一个lib库，在源码目录make编译即可，然后在我们的应用程序里面可以直接include leveldb/include/db.h头文件，该头文件有几个基本的数据库操作接口，下面是一个测试例子：
#include iostream
#include string
#include assert.h
#include "leveldb/db.h"
using namespace std;
int main(void)
{
leveldb::DB *db;
leveldb::Options options;
options.create_if_missing = true;
// open
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db);
assert(status.ok());
string key = "name";
string value = "chenqi";
// write
status = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key, value);
assert(status.ok());
// read
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key, value);
assert(status.ok());
coutvalueendl;
// delete
status = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key);
assert(status.ok());
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key, value);
if(!status.ok()) {
cerrkey" "status.ToString()endl;
} else {
coutkey"==="valueendl;
}
// close
delete db;
return 0;
}
上面的例子演示了如何插入、获取、删除一条记录，编译代码：
g++ -o test test.cpp libleveldb.a -lpthread -Iinclude
执行./test后，会在/tmp下面生成一个目录testdb，里面包含若干文件：
------------------------------------------------------------
LevelDB
是google开源的一个key-value存储引擎库，类似于开源的Lucene索引库一样。其他的软件开发者可以利用该库做二次开发，来满足定制需
求。LevelDB采用日志式的写方式来提高写性能，但是牺牲了部分读性能。为了弥补牺牲了的读性能，一些人提议使用SSD作为存储介质。
对于本地化的Key-value存储引擎来说，简单的使用一般都分成三个基本的步骤：（1）打开一个数据库实例；（2）对这个数据库实例进行插入，修改和查询操作；（3)最后在使用完成之后，关闭该数据库。下面将详细讨论该三个步骤：
一、打开一个数据库实例
一个leveldb数据库有一个对应一个文件系统目录的名字。该数据库的所有内容都存储在这个目录下。下面的代码描述了怎样打开一个数据库或者建立一个新的数据库。
#include assert.h
#include "leveldb/db.h"
leveldb::DB* db;
leveldb::Options options;
options.create_if_missing = true;
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db);
assert(status.ok());
如果打开已存在数据库的时候，需要抛出错误。将以下代码插在leveldb::DB::Open方法前面：
options.error_if_exists = true;
二、对数据库的简单读、写操作
LevelDB提供了Put，Delete和Get三个方法对数据库进行修改和查询。例如，下面的代码片段描述了怎样将key1对应的value值，移到key2对应的值。
std::string value;
leveldb::Status s = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key1, value);
if(s.ok()) s = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key2, value);
if(s.ok()) s = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key1);
三、关闭数据库
在对数据库进行了一系列的操作之后，需要对数据库进行关闭。该操作比较简单：
... open the db as described above...
... do something with db ...
delete db;
上面对levelDB的简单使用做了基本的介绍，接下来就是如何自己写一个完成并且能运行的例子。
1、下载源码 git clone
2、编译源码 cd leveldb make all
3、编写test.cpp
#include assert.h
#include string.h
#include leveldb/db.h
#include iostream
int main(){
leveldb::DB* db;
leveldb::Options options;
options.create_if_missing = true;
leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options,"/tmp/testdb", db);
assert(status.ok());
//write key1,value1
std::string key="key";
std::string value = "value";
status = db-Put(leveldb::WriteOptions(), key,value);
assert(status.ok());
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(), key, value);
assert(status.ok());
std::coutvaluestd::endl;
std::string key2 = "key2";
//move the value under key to key2
status = db-Put(leveldb::WriteOptions(),key2,value);
assert(status.ok());
status = db-Delete(leveldb::WriteOptions(), key);
assert(status.ok());
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key2, value);
assert(status.ok());
std::coutkey2"==="valuestd::endl;
status = db-Get(leveldb::ReadOptions(),key, value);
if(!status.ok()) std::cerrkey" "status.ToString()std::endl;
else std::coutkey"==="valuestd::endl;
delete db;
return 0;
}
4、编译链接 g++ -o test test.cpp ../leveldb/libleveldb.a -lpthread -I../leveldb/include
注意libleveldb.a 和leveldb include的路径。
5、运行结果./test：
value
key2===value
key NotFound:
一、概念
SQL (Structured Query Language) 数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server，Oracle，MySQL(开源)，PostgreSQL(开源)。
NoSQL（Not Only SQL）泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。
二、区别
1、存储方式
SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。SQL通常以数据库表形式存储数据。举个栗子，存个学生借书数据：
而NoSQL存储方式比较灵活，比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据：
2、表/数据集合的数据的关系
在SQL中，必须定义好表和字段结构后才能添加数据，例如定义表的主键(primary key)，索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。在NoSQL中，数据可以在任何时候任何地方添加，不需要先定义表。例如下面这段代码会自动创建一个新的"借阅表"数据集合：
NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例，会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段，这样的话就可以在数据集创建后增加索引。
从这点来看，NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。
3、外部数据存储
SQL中如何需要增加外部关联数据的话，规范化做法是在原表中增加一个外键，关联外部数据表。例如需要在借阅表中增加审核人信息，先建立一个审核人表：
再在原来的借阅人表中增加审核人外键：
这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外，我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中，以提高查询效率。缺点也比较明显，更新审核人数据的时候将会比较麻烦。
4、SQL中的JOIN查询
SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。
5、数据耦合性
SQL中不允许删除已经被使用的外部数据，例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大，那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据，以保证数据完整性。而NoSQL中则没有这种强耦合的概念，可以随时删除任何数据。
6、事务
SQL中如果多张表数据需要同批次被更新，即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成后再统一提交事务。而NoSQL中没有事务这个概念，每一个数据集的操作都是原子级的。
7、增删改查语法
8、查询性能
在相同水平的系统设计的前提下，因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗，故理论上性能上是优于SQL的。
package basic;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 获得数据库驱动
//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 创建连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建发送sql语句的对象
Statement st = conn.createStatement();
// 执行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 处理结果
while(rs.next()){
//这个地方就是给你的封装类属性赋值
System.out.println("UserName："+rs.getString(0));
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("删除成功！");
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}