


Pourquoi « Opération non autorisée après la fermeture de ResultSet » se produit-il lors de la réutilisation d'une connexion d'instruction en Java ?
Fermeture du ResultSet avant de réutiliser la connexion à l'instruction
Dans la programmation de base de données Java, on rencontre parfois une exception qui survient lors de l'utilisation d'une instruction préparée après la fermeture le ResultSet. Cette exception, « Opération non autorisée après la fermeture de ResultSet », se produit spécifiquement lorsque le même objet de connexion est utilisé.
Dans l'extrait de code donné, une nouvelle instruction préparée est créée à l'aide du même objet de connexion après la fermeture des ResultSets existants. (rs et rs2). Cela soulève l'exception. Pour résoudre ce problème et réutiliser la connexion à l'instruction, il est recommandé de s'assurer d'abord que tous les ResultSets précédents associés à l'instruction sont fermés.
Une approche recommandée consiste à utiliser un bloc try-with-resources, qui ferme automatiquement les ResultSets. et déclarations. Voici un exemple :
try ( Statement statement = connection.createStatement(); ResultSet rs = statement.executeQuery("SELECT `name` FROM `user` WHERE `id` = " + userId + " LIMIT 1;") ) { if (rs.next()) { // Process the results } try ( ResultSet rs2 = statement.executeQuery("SELECT `id` FROM `profiles` WHERE `id` =" + profId + ";") ) { String updateSql = "INSERT INTO `blah` ..."; PreparedStatement pst = (PreparedStatement) connection.prepareStatement(updateSql); while (rs2.next()) { // ... } pst.executeBatch(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }
Dans cet exemple, rs et rs2 sont fermés dans leurs blocs try respectifs avant de tenter d'utiliser l'instruction pour préparer un nouveau lot. Cela garantit qu'il n'y a pas de ResultSets ouverts avant d'exécuter l'instruction préparée.
N'oubliez pas que le maintien des objets ResultSet actifs est crucial pour une interaction correcte avec la base de données. Donnez toujours la priorité à la gestion et au nettoyage appropriés des ressources pour éviter les exceptions et garantir l'intégrité des données.
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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

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MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
