Sunset

2011/05/11

一些撰寫Java程式的注意事項

資料庫存取方式

大致上可分成下面6個步驟

將資料庫驅動程式載入JVM
建立Connection物件
撰寫SQL
建立PreparedStatement物件，設定參數
執行SQL，取得資料
關閉連線及資料庫連線

範例

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;

public class Test {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// 1.將資料庫驅動程式載入JVM
		try {
			Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		
		// 2.建立Connection物件
		String url = "jdbc:oracle:thin:@10.100.2.30:1521:pstest";
		String user = "test";
		String password = "test";
		Connection conn = null;
		try {
			conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
		} catch (SQLException e) {
			e.printStackTrace();
			// exit system if no connection object
		}
		
		// 3.撰寫SQL
		String sql = "select * from users where userid = ?";
		try {
			// 4. 建立PreparedStatement,設定參數
			PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
			ps.setString(1, "A12345678");
			// 5. 執行SQL取得資料
			ResultSet rs = ps.executeQuery();
			if (rs.next()) {
				System.out.println(rs.getString("name"));
			}
			// 6. 關閉連線
			rs.close();
			ps.close();
		} catch (SQLException e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			try {
				conn.close();
			} catch (SQLException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}
}

幾點注意一下

一個 try…catch 只對應一個例外情況，或者會造成相同類型的例外才包裹在一起，例如當Class.forName在物件載入JVM時有可能會發生ClassNotFoundException，那麼單獨對此行程式進行catch即可。try…catch內如果有太多的程式，那當錯誤發生時很難看出錯誤的位置，也會失去原本try…catch的本意。

執行SQL的物件有Statement及PreparedStatement，後者可防止SQL injection的情況，不過要撰寫的程式碼會比較多，兩者可以交替使用。若使用PreparedStatement，參數型態為字串時，不必在SQL內特別加上引號，用setString時就會自動補上。setXXXXX型態的index從 1 開始。

2011/01/04

Python SQLAlchemy Sample

簡單記錄一下SQLAlchemy的用法

db.py

#!C:\Python25\python.exe
#coding: utf-8

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relation, sessionmaker

Base = declarative_base()

# Job
class Job(Base):
    __tablename__ = 'Job'
 
    id = Column(Integer, Sequence('id_seq'), primary_key=True)
    jod_dd = Column(Date)
    job_02 = Column(String(50))
    job_03 = Column(String(50))
    job_04 = Column(Text)
    job_05 = Column(Integer)
    job_06 = Column(String(2))
    job_07 = Column(Text)
    job_08 = Column(Date)
    job_09 = Column(Date)
    job_10 = Column(Date)
    job_11 = Column(Text)
 
    def __init__(self, User, Dept):
        self.job_02 = User
        self.job_03 = Dept

    def __repr__(self):
        return "Job<'%s', '%s'>" % (self.job_02, self.job_03)

# Comment
class Comment(Base):
    __tablename__ = "Comment"
    
    id = Column(Integer, Sequence('id_seq'), primary_key=True)
    comment_f = Column(Integer)
    comment_01 = Column(Text)
    comment_dd = Column(Date)
    comment_02 = Column(String(100))
    
    def __init__(self):
        pass
        
    def __repr__(self):
        pass

# see http://www.sqlalchemy.org/docs/07/dialects/sqlite.html
from sqlite3 import dbapi2 as sqlite
engine = create_engine('sqlite:///twcsms.db', module=sqlite, echo=True)
# created in memory
# engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)
Base.metadata.create_all(engine)

test_db.py

#!C:\Python25\python.exe
#coding: utf-8

import unittest
import db

from sqlalchemy.orm import relation, sessionmaker

class TestDb(unittest.TestCase):

    def test_InsertJob(self):
        # create session
        Session = sessionmaker(bind=db.engine)
        created_record = db.Job("Sunset", "Orz")
        session = Session()
        session.add(created_record)
        session.commit()
        
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

執行結果

2010/10/17

使用Radeon Bios Editor和ATIWinflash修改HIS 4670的BIOS

準備

先準備下列檔案

TechPowerUp GPU-Z
http://www.techpowerup.com/downloads/SysInfo/GPU-Z/
RBE (Radeon Bios Editor)
http://www.techpowerup.com/downloads/Utilities/RBE/
ATIWinflash
http://www.techpowerup.com/downloads/Utilities/BIOS_Flashing/ATI/

2010/10/15

程式的效能瓶頸

程式的效能瓶頸可從兩個地方來分析：

資料面
業務邏輯面

在資料面上，掌控資料儲存的資料庫，大多都經過嚴格的測試，所以暫時可以排除資料庫的部分。先想想應用程式和資料庫連結的Connection部份，是否有完善的管理方式，或者採用了Connection Pool的設計方式來管理Connection建立與釋放。設計良好的Connection Pool套件除了可以減少Connection的開關，並配合某些資料庫的特性進行最佳化。

再來是思考SQL Command的部分，因為這部分多是人為進行，一個爛掉的SQL Command會搞垮資料庫整體的效能一點也不意外，所以可以先從每個SQL Command的地方開始最佳化整體的資料存取。

另一個效能的瓶頸分析觀點，可從業務邏輯上來思考，這個頻繁使用的物件，是否只為了進行一個細微的動作就初始化所有的屬性？這樣是否可以繼續往下再切割，以達到功能最小化？是否可以對此物件的資料使用cache？或者透過Singleton Pattern的方式常駐在記憶體？(這樣要多考慮資料的即時性與同步性)。某些複雜的邏輯是否可使用thread的方式重構？

在AP Server上，一般來說小型的Tomcat Server已能應付大多數連線的情況(數十人同時存取上線等)，很多效能的瓶頸大多發生在沒有最佳化的SQL，及物件太過龐大，或者邏輯判斷太多。重構是個好方法，但是要遵循某些步驟：