


Warum ist mein „BufferedImage' null, wenn ich einen Blob aus einer Datenbank konvertiere?
BufferedInputStream in ein Bild konvertieren
Beim Konvertieren eines Blobs aus einer Datenbank, von dem Sie annehmen, dass es sich um ein Bild im JPEG-Format handelt, tritt ein Problem auf , in ein BufferedImage zur weiteren Verarbeitung. Die Konvertierung schlägt fehl und Ihre Bildvariable bleibt null.
Mögliche Gründe für einen Konvertierungsfehler
Bei der Untersuchung Ihres Codes können mehrere potenzielle Probleme dazu führen, dass die Konvertierung fehlschlägt:
- Datenabruf: Der Code ruft die Blob-Daten mit ab blob.getBytes(1, blobLength). Allerdings wird blobLength als long (64-Bit-Ganzzahl) erhalten, während getBytes ein int (32-Bit-Ganzzahl) erwartet. Diese Nichtübereinstimmung könnte zu Datenkürzungen und falschem Bildabruf führen.
- Bildüberprüfung: Ein guter Ausgangspunkt wäre es, sicherzustellen, dass der uploadedInputStream-Stream ein gültiges Bild enthält. Sie könnten das Bild mit ImageIO.write vorübergehend in eine Datei schreiben und es dann wieder einlesen, um seine Integrität zu überprüfen.
- Blob-Inhaltsverarbeitung: Laut der H2-Datenbankdokumentation der Blob-Inhalt werden nicht im Speicher gespeichert. Daher sollten Sie statt blob.getBytes blob.getBinaryStream verwenden, um eine Stream-Darstellung des Blobs abzurufen.
Lösung
Um die Probleme zu beheben Versuchen Sie, Ihren Code wie folgt zu ändern:
public Response post(@PathParam("id") String id) throws IOException { Connection con = connection(); Blob blob = getPhoto(con); BufferedImage image = null; InputStream blobStream = null; int blobLength = 0; try { blobLength = (int) blob.length(); blobStream = blob.getBinaryStream(1, blobLength); image = ImageIO.read(blobStream); } catch (SQLException e2) { e2.printStackTrace(); } return Response.ok(image).build(); }
Zusätzlich sollten Sie die Gültigkeit des uploadedInputStream überprüfen indem Sie es in eine Datei schreiben und wieder einlesen, um sicherzustellen, dass es ein Bild enthält.
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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
