在JDBC應用中,如果你已經(jīng)是稍有水平開發(fā)者,你就應該始終以PreparedStatement代替Statement.也就是說,在任何時候都不要使用Statement.
基于以下的原因:
一.代碼的可讀性和可維護性.
雖然用PreparedStatement來代替Statement會使代碼多出幾行,但這樣的代碼無論從可讀性還是可維護性上來說.都比直接用Statement的代碼高很多檔次:

stmt.executeUpdate("insert into tb_name (col1,col2,col2,col4) values ('"+var1+"','"+var2+"',"+var3+",'"+var4+"')");

perstmt = con.prepareStatement("insert into tb_name (col1,col2,col2,col4) values (?,?,?,?)");
perstmt.setString(1,var1);
perstmt.setString(2,var2);
perstmt.setString(3,var3);
perstmt.setString(4,var4);
perstmt.executeUpdate();

不用我多說,對于第一種方法.別說其他人去讀你的代碼,就是你自己過一段時間再去讀,都會覺得傷心.

二.PreparedStatement盡最大可能提高性能.
每一種數(shù)據(jù)庫都會盡最大努力對預編譯語句提供最大的性能優(yōu)化.因為預編譯語句有可能被重復調用.所以語句在被DB的編譯器編譯后的執(zhí)行代碼被緩存下來,那么下次調用時只要是相同的預編譯語句就不需要編譯,只要將參數(shù)直接傳入編譯過的語句執(zhí)行代碼中(相當于一個涵數(shù))就會得到執(zhí)行.這并不是說只有一個 Connection中多次執(zhí)行的預編譯語句被緩存,而是對于整個DB中,只要預編譯的語句語法和緩存中匹配.那么在任何時候就可以不需要再次編譯而可以直接執(zhí)行.而statement的語句中,即使是相同一操作,而由于每次操作的數(shù)據(jù)不同所以使整個語句相匹配的機會極小,幾乎不太可能匹配.比如:
insert into tb_name (col1,col2) values ('11','22');
insert into tb_name (col1,col2) values ('11','23');
即使是相同操作但因為數(shù)據(jù)內容不一樣,所以整個個語句本身不能匹配,沒有緩存語句的意義.事實是沒有數(shù)據(jù)庫會對普通語句編譯后的執(zhí)行代碼緩存.這樣每執(zhí)行一次都要對傳入的語句編譯一次.

當然并不是所以預編譯語句都一定會被緩存,數(shù)據(jù)庫本身會用一種策略,比如使用頻度等因素來決定什么時候不再緩存已有的預編譯結果.以保存有更多的空間存儲新的預編譯語句.

三.最重要的一點是極大地提高了安全性.

即使到目前為止,仍有一些人連基本的惡義SQL語法都不知道.
String sql = "select * from tb_name where name= '"+varname+"' and passwd='"+varpasswd+"'";
如果我們把[' or '1' = '1]作為varpasswd傳入進來.用戶名隨意,看看會成為什么?

select * from tb_name = '隨意' and passwd = '' or '1' = '1';
因為'1'='1'肯定成立,所以可以任何通過驗證.更有甚者:
把[';drop table tb_name;]作為varpasswd傳入進來,則:
select * from tb_name = '隨意' and passwd = '';drop table tb_name;有些數(shù)據(jù)庫是不會讓你成功的,但也有很多數(shù)據(jù)庫就可以使這些語句得到執(zhí)行.

而如果你使用預編譯語句.你傳入的任何內容就不會和原來的語句發(fā)生任何匹配的關系.(前提是數(shù)據(jù)庫本身支持預編譯,但上前可能沒有什么服務端數(shù)據(jù)庫不支持編譯了,只有少數(shù)的桌面數(shù)據(jù)庫,就是直接文件訪問的那些)只要全使用預編譯語句,你就用不著對傳入的數(shù)據(jù)做任何過慮.而如果使用普通的statement, 有可能要對drop,;等做費盡心機的判斷和過慮.

上面的幾個原因,還不足讓你在任何時候都使用PreparedStatement嗎?

 

 

有的新人可能此時對于用法還不太理解下面給個小例子

Code Fragment 1:

String updateString = "UPDATE COFFEES SET SALES = 75 " + "WHERE COF_NAME LIKE ′Colombian′"; 
stmt.executeUpdate(updateString);

Code Fragment 2:

PreparedStatement updateSales = con.prepareStatement("UPDATE COFFEES SET SALES = ? WHERE COF_NAME LIKE ? "); 
updateSales.setInt(1, 75); 
updateSales.setString(2, "Colombian"); 
updateSales.executeUpdate();

set中的1對應第一個？ 2對應第二個？ 同時注意你set 的類型 是int還是string  哈哈很簡單吧

原文出處：http://blog.csdn.net/spcusa/archive/2009/05/09/4164076.aspx

//ValueObject類

//調用任務類

//主函數(shù)

 

 

 

個人賬戶類：

主函數(shù)測試：

 

 

Memcached，人所皆知的remote distribute cache（不知道的可以javaeye一下下，或者google一下下，或者baidu一下下，但是鑒于baidu的排名商業(yè)味道太濃（從最近得某某事件可以看出），所以還是建議javaeye一下下），使用起來也非常的簡單，它被用在了很多網(wǎng)站上面，幾乎很少有大型的網(wǎng)站不會使用memcached。

曾經(jīng)我也看過很多剖析memcached內部機制的文章，有一點收獲，但是看過之后又忘記了，而且沒有什么深刻的概念，但是最近我遇到一個問題，這個問題迫使我重新來認識memcache，下面我闡述一下我遇到的問題

問題：我有幾千萬的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會經(jīng)常被用到，目前來看，它必須要放到memcached中，以保證訪問速度，但是我的memcached中數(shù)據(jù)經(jīng)常會有丟失，而業(yè)務需求是memcached中的數(shù)據(jù)是不能丟失的。我的數(shù)據(jù)丟失的時候，memcached server的內存才使用到60%，也就是還有40%內存被嚴重的浪費掉了。但不是所有的應用都是這樣，其他應用內存浪費的就比較少。為什么內存才使用到60%的時候LRU就執(zhí)行了呢（之所以確定是LRU執(zhí)行是因為我發(fā)現(xiàn)我的數(shù)據(jù)丟失的總是前面放進去的，而且這個過程中，這些數(shù)據(jù)都沒有被訪問，比如第一次訪問的時候，只能訪問第1000w條，而第300w條或者之前的數(shù)據(jù)都已經(jīng)丟失了，從日志里看，第300w條肯定是放進去了）。

帶著這些疑問，我開始重新審視memcached這個產(chǎn)品，首先從它的內存模型開始：我們知道c++里分配內存有兩種方式，預先分配和動態(tài)分配，顯然，預先分配內存會使程序比較快，但是它的缺點是不能有效利用內存，而動態(tài)分配可以有效利用內存，但是會使程序運行效率下降，memcached的內存分配就是基于以上原理，顯然為了獲得更快的速度，有時候我們不得不以空間換時間。

也就是說memcached會預先分配內存，對了，memcached分配內存方式稱之為allocator，首先，這里有3個概念：
1 slab
2 page
3 chunk
解釋一下，一般來說一個memcahced進程會預先將自己劃分為若干個slab，每個slab下又有若干個page，每個page下又有多個chunk，如果我們把這3個咚咚看作是object得話，這是兩個一對多得關系。再一般來說，slab得數(shù)量是有限得，幾個，十幾個，或者幾十個，這個跟進程配置得內存有關。而每個slab下得page默認情況是1m，也就是說如果一個slab占用100m得內存得話，那么默認情況下這個slab所擁有得page得個數(shù)就是100，而chunk就是我們得數(shù)據(jù)存放得最終地方。

舉一個例子，我啟動一個memcached進程，占用內存100m，再打開telnet，telnet localhost 11211，連接上memcache之后，輸入stats  slabs，回車，出現(xiàn)如下數(shù)據(jù)：

STAT 1:chunk_size 80
STAT 1:chunks_per_page 13107
STAT 1:total_pages 1
STAT 1:total_chunks 13107
STAT 1:used_chunks 13107
STAT 1:free_chunks 0
STAT 1:free_chunks_end 13107
STAT 2:chunk_size 100
STAT 2:chunks_per_page 10485
STAT 2:total_pages 1
STAT 2:total_chunks 10485
STAT 2:used_chunks 10485
STAT 2:free_chunks 0
STAT 2:free_chunks_end 10485
STAT 3:chunk_size 128
STAT 3:chunks_per_page 8192
STAT 3:total_pages 1
STAT 3:total_chunks 8192
STAT 3:used_chunks 8192
STAT 3:free_chunks 0
STAT 3:free_chunks_end 8192

以上就是前3個slab得詳細信息
chunk_size表示數(shù)據(jù)存放塊得大小，chunks_per_page表示一個內存頁page中擁有得chunk得數(shù)量，total_pages表示每個slab下page得個數(shù)。total_chunks表示這個slab下chunk得總數(shù)（＝total_pages * chunks_per_page），used_chunks表示該slab下已經(jīng)使用得chunk得數(shù)量，free_chunks表示該slab下還可以使用得chunks數(shù)量。

從上面得示例slab 1一共有1m得內存空間，而且現(xiàn)在已經(jīng)被用完了，slab2也有1m得內存空間，也被用完了，slab3得情況依然如此。 而且從這3個slab中chunk得size可以看出來，第一個chunk為80b，第二個是100b，第3個是128b，基本上后一個是前一個得1.25倍，但是這個增長情況我們是可以控制得，我們可以通過在啟動時得進程參數(shù) –f來修改這個值，比如說 –f 1.1表示這個增長因子為1.1，那么第一個slab中得chunk為80b得話，第二個slab中得chunk應該是80*1.1左右。

解釋了這么多也該可以看出來我遇到得問題得原因了，如果還看不出來，那我再補充關鍵的一句：memcached中新的value過來存放的地址是該value的大小決定的，value總是會被選擇存放到chunk與其最接近的一個slab中，比如上面的例子，如果我的value是80b，那么我這所有的value總是會被存放到1號slab中，而1號slab中的free_chunks已經(jīng)是0了，怎么辦呢，如果你在啟動memcached的時候沒有追加-M（禁止LRU，這種情況下內存不夠時會out of memory），那么memcached會把這個slab中最近最少被使用的chunk中的數(shù)據(jù)清掉，然后放上最新的數(shù)據(jù)。這就解釋了為什么我的內存還有40%的時候LRU就執(zhí)行了，因為我的其他slab中的chunk_size都遠大于我的value，所以我的value根本不會放到那幾個slab中，而只會放到和我的value最接近的chunk所在的slab中(而這些slab早就滿了，郁悶了)。這就導致了我的數(shù)據(jù)被不停的覆蓋，后者覆蓋前者。

問題找到了，解決方案還是沒有找到，因為我的數(shù)據(jù)必須要求命中率時100%，我只能通過調整slab的增長因子和page的大小來盡量來使命中率接近100%，但是并不能100%保證命中率是100%（這話怎么讀起來這么別扭呢，自我檢討一下自己的語文水平），如果您說，這種方案不行啊，因為我的memcached server不能停啊，不要緊還有另外一個方法，就是memcached-tool，執(zhí)行move命令，如：move 3 1，代表把3號slab中的一個內存頁移動到1號slab中，有人問了，這有什么用呢，比如說我的20號slab的利用率非常低，但是page卻又很多，比如200，那么就是200m，而2好slab經(jīng)常發(fā)生LRU，明顯page不夠，我就可以move 20 2，把20號slab的一個內存頁移動到2號slab上，這樣就能更加有效的利用內存了（有人說了，一次只移動一個page，多麻煩??？ahuaxuan說，還是寫個腳本，循環(huán)一下吧）。

有人說不行啊，我的memcache中的數(shù)據(jù)不能丟失啊，ok，試試新浪的memcachedb吧，雖然我沒有用過，但是建議大家可以試試，它也使利用memcache協(xié)議和berkeleyDB做的（寫到這里，我不得不佩服danga了，我覺得它最大的貢獻不是memcache server本身，而是memcache協(xié)議），據(jù)說它被用在新浪的不少應用上，包括新浪的博客。

補充，stats slab命令可以查看memcached中slab的情況，而stats命令可以查看你的memcached的一些健康情況，比如說命中率之類的，示例如下：

STAT pid 2232
STAT uptime 1348
STAT time 1218120955
STAT version 1.2.1
STAT pointer_size 32
STAT curr_items 0
STAT total_items 0
STAT bytes 0
STAT curr_connections 1
STAT total_connections 3
STAT connection_structures 2
STAT cmd_get 0
STAT cmd_set 0
STAT get_hits 0
STAT get_misses 0
STAT bytes_read 26
STAT bytes_written 16655
STAT limit_maxbytes 104857600

從上面的數(shù)據(jù)可以看到這個memcached進程的命中率很好，get_misses低達0個，怎么回事啊，因為這個進程使我剛啟動的，我只用telnet連了一下，所以curr_connections為1，而total_items為0，因為我沒有放數(shù)據(jù)進去，get_hits為0，因為我沒有調用get方法，最后的結果就是misses當然為0，哇哦，換句話說命中率就是100%，又yy了。

該到總結的時候了，從這篇文章里我們可以得到以下幾個結論：
結論一，memcached得LRU不是全局的，而是針對slab的，可以說是區(qū)域性的。
結論二，要提高memcached的命中率，預估我們的value大小并且適當?shù)恼{整內存頁大小和增長因子是必須的。
結論三，帶著問題找答案理解的要比隨便看看的效果好得多。

1. 關閉所有oracle的服務和程序
2. 選擇開始| 程序|oracle Installation Products命令，運行Universal Installer，彈出歡迎對話框
3. 單機 卸載產(chǎn)品 按鈕，彈出Inventory對話框
4. 選中Inventroy對話框中的所有節(jié)點，點擊刪除，確認即可
5. 選 擇 開始|運行 輸入regedit并按ENTER鍵，選擇HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\ORACLE，刪除此象，然后選擇 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services，滾動此列表，刪除與oracle有關的所 有選項。
6. 從桌面上、STARTUP和程序菜單中刪除所有ORACLE的組和圖標。
7. 重啟系統(tǒng)。
8. 刪除包括文件在內的安裝目錄。至此ORACLE的全部卸載完成。

位運算應用口訣

清零取位要用與，某位置一可用或

若要取反和交換，輕輕松松用異或

移位運算

要點 1 它們都是雙目運算符，兩個運算分量都是整形，結果也是整形。

     2 "<<" 左移：右邊空出的位上補0，左邊的位將從字頭擠掉，其值相當于乘2。

     3 ">>"右移：右邊的位被擠掉。對于左邊移出的空位，如果是正數(shù)則空位補0，若為負數(shù)，可能補0或補1，這取決于所用的計算機系統(tǒng)。

     4 ">>>"運算符，右邊的位被擠掉，對于左邊移出的空位一概補上0。

位運算符的應用 (源操作數(shù)s 掩碼mask)

(1) 按位與-- &

1 清零特定位 (mask中特定位置0，其它位為1，s=s&mask)

2 取某數(shù)中指定位 (mask中特定位置1，其它位為0，s=s&mask)

(2) 按位或-- |

    常用來將源操作數(shù)某些位置1，其它位不變。 (mask中特定位置1，其它位為0 s=s|mask)

(3) 位異或-- ^

1 使特定位的值取反 (mask中特定位置1，其它位為0 s=s^mask)

2 不引入第三變量，交換兩個變量的值 (設 a=a1,b=b1)

    目 標           操 作              操作后狀態(tài)

a=a1^b1         a=a^b              a=a1^b1,b=b1

b=a1^b1^b1      b=a^b              a=a1^b1,b=a1

a=b1^a1^a1      a=a^b              a=b1,b=a1

二進制補碼運算公式：

-x = ~x + 1 = ~(x-1)

~x = -x-1

-(~x) = x+1

~(-x) = x-1

x+y = x - ~y - 1 = (x|y)+(x&y)

x-y = x + ~y + 1 = (x|~y)-(~x&y)

x^y = (x|y)-(x&y)

x|y = (x&~y)+y

x&y = (~x|y)-~x

x==y:    ~(x-y|y-x)

x!=y:    x-y|y-x

x< y:    (x-y)^((x^y)&((x-y)^x))

x<=y:    (x|~y)&((x^y)|~(y-x))

x< y:    (~x&y)|((~x|y)&(x-y))//無符號x,y比較

x<=y:    (~x|y)&((x^y)|~(y-x))//無符號x,y比較

應用舉例

(1) 判斷int型變量a是奇數(shù)還是偶數(shù)           

a&1   = 0 偶數(shù)

       a&1 =   1 奇數(shù)

(2) 取int型變量a的第k位 (k=0,1,2……sizeof(int))，即a>>k&1

(3) 將int型變量a的第k位清0，即a=a&~(1<<k)

(4) 將int型變量a的第k位置1， 即a=a|(1<<k)

(5) int型變量循環(huán)左移k次，即a=a<<k|a>>16-k   (設sizeof(int)=16)

(6) int型變量a循環(huán)右移k次，即a=a>>k|a<<16-k   (設sizeof(int)=16)

(7)整數(shù)的平均值

對于兩個整數(shù)x,y，如果用 (x+y)/2 求平均值，會產(chǎn)生溢出，因為 x+y 可能會大于INT_MAX，但是我們知道它們的平均值是肯定不會溢出的，我們用如下算法：

int average(int x, int y)   //返回X,Y 的平均值

{   

     return (x&y)+((x^y)>>1);

}

(8)判斷一個整數(shù)是不是2的冪,對于一個數(shù) x >= 0，判斷他是不是2的冪

boolean power2(int x)

{

    return ((x&(x-1))==0)&&(x!=0)；

}

(9)不用temp交換兩個整數(shù)

void swap(int x , int y)

{

    x ^= y;

    y ^= x;

    x ^= y;

}

(10)計算絕對值

int abs( int x )

{

int y ;

y = x >> 31 ;

return (x^y)-y ;        //or: (x+y)^y

}

(11)取模運算轉化成位運算 (在不產(chǎn)生溢出的情況下)

         a % (2^n) 等價于 a & (2^n - 1)

(12)乘法運算轉化成位運算 (在不產(chǎn)生溢出的情況下)

         a * (2^n) 等價于 a<< n

(13)除法運算轉化成位運算 (在不產(chǎn)生溢出的情況下)

         a / (2^n) 等價于 a>> n

        例: 12/8 == 12>>3

(14) a % 2 等價于 a & 1       

(15) if (x == a) x= b;

　　          else x= a;

　　      等價于 x= a ^ b ^ x;

(16) x 的 相反數(shù) 表示為 (~x+1)

出處：http://leeyoung12.blog.sohu.com/67350161.html