Java作为企业级后端开发的主流语言，读取数据库数据是核心业务操作之一。**JDBC是Java读取数据库数据的基础标准**，覆盖所有关系型数据库的通用读写逻辑，**ORM框架可降低80%以上的重复代码开发量**，能帮助开发者快速完成数据获取需求。本文将从基础入门到进阶优化，系统拆解Java读取数据库数据的全流程操作细节。

# Java读取数据库数据：从入门到实战

## 一、基础核心：JDBC原生读写逻辑
其实不难发现，几乎所有Java数据库读取操作的底层，都依赖JDBC这套Java官方定义的数据库连接标准。原生JDBC的操作逻辑清晰，能帮助开发者理解数据读取的核心链路，避免框架封装带来的黑盒问题。Java读取数据库的第一步，是完成数据库驱动的引入与注册，开发者需根据目标数据库类型，引入对应版本的JDBC驱动包，比如MySQL 8.0版本需引入mysql-connector-java 8.0+的依赖包。完成驱动注册后，开发者通过DriverManager建立数据库连接，传入数据库地址、账号、密码三个核心参数。
建立连接后，开发者可通过Statement或PreparedStatement执行查询SQL语句，其中PreparedStatement支持预编译SQL，能有效规避SQL注入风险，是生产环境的首选方案。执行SQL后返回的ResultSet结果集，需通过循环遍历的方式读取每行数据，再将数据封装为Java实体类对象返回给业务层。最后需要按反向顺序关闭ResultSet、Statement和Connection资源，避免出现数据库连接泄漏问题，拖垮数据库服务性能。

### 1.1 JDBC读取数据库的核心步骤
值得注意的是，JDBC读取数据库的核心流程可以拆解为固定的六个环节。第一，引入对应数据库的JDBC驱动包，通过Maven或Gradle等依赖管理工具完成引入，确保驱动版本与数据库版本兼容。第二，通过Class.forName()方法注册数据库驱动，部分高版本驱动可自动完成注册，但显式注册能提升代码兼容性。第三，调用DriverManager.getConnection()方法建立数据库连接，传入数据库URL、账号和密码参数，其中URL需包含数据库地址、端口和目标库名，MySQL数据库的典型URL格式为jdbc:mysql://localhost:3306/test_db。
第四，创建PreparedStatement对象，传入预编译的SQL查询语句，比如"SELECT * FROM user WHERE id = ?"，通过setXxx()方法设置SQL占位符参数，避免手动拼接SQL带来的注入风险。第五，调用executeQuery()方法执行查询，返回ResultSet结果集，通过next()方法遍历结果集，使用getXxx()方法读取对应字段的数据，将其封装为Java实体类对象。第六，按ResultSet、PreparedStatement、Connection的顺序关闭资源，优先关闭占用资源较少的对象，避免数据库连接池资源耗尽。

### 1.2 原生JDBC的封装与复用技巧
其实原生JDBC的重复代码占比高达70%以上，开发者可通过封装工具类的方式减少重复开发工作量。最常见的封装方式是编写DbUtils工具类，封装获取数据库连接、关闭资源两个通用方法，将重复逻辑集中管理，避免每个业务接口都重复编写相同的连接与关闭代码。
比如可封装getConnection()方法，将数据库地址、账号、密码写入配置文件，通过Properties类读取配置参数，实现参数与代码解耦，便于后续修改数据库配置时无需调整业务代码。还可封装query()通用查询方法，将SQL语句和参数传入方法内部，自动完成结果集的封装与资源关闭，返回封装后的实体类集合或单个对象，大幅简化业务层代码的开发量。

## 二、进阶优化：ORM框架落地实践
不难发现，原生JDBC的重复代码问题较为突出，ORM框架通过对象关系映射的方式，将Java实体类与数据库表结构直接绑定，自动完成SQL语句的生成与执行，大幅降低数据库读取的开发成本。目前主流的Java ORM框架分为MyBatis和JPA(Hibernate)两类，分别适配不同的业务需求场景。
MyBatis兼顾SQL灵活性与代码简洁性，支持开发者手动编写SQL语句，适合业务逻辑复杂、需要定制化SQL的项目；JPA则采用全注解配置方式，自动生成SQL语句，适合业务逻辑简单、追求快速开发的项目。下面通过对比表格，直观展示三种数据库读取方案的开发成本差异：

| 方案类型       | 单表查询代码行数 | 单接口开发时长 | 长期维护难度 | 动态SQL支持度 |
|----------------|------------------|----------------|--------------|--------------|
| 原生JDBC       | 40-60行          | 30-45分钟      | 高          | 需手动拼接  |
| MyBatis        | 8-12行           | 10-15分钟      | 中          | 原生支持    |
| JPA(Hibernate) | 5-8行            | 5-10分钟       | 低          | 需注解配置  |

根据《2023中国Java开发者生态报告》（CSDN）统计，**国内82%的Java后端项目选用MyBatis作为主流ORM框架**，原因在于它兼顾了SQL灵活性与开发效率，能适配国内企业普遍存在的定制化业务需求，同时支持批量读取、分页查询等高频业务场景的快速实现。

### 2.1 ORM框架的选型逻辑
其实ORM框架的选型核心，在于平衡开发效率与业务灵活性。如果项目需要频繁编写复杂的动态SQL语句，比如多条件组合查询、关联查询等场景，MyBatis的XML映射文件能清晰管理SQL语句，便于后续维护与修改，是更合适的选型方向。如果项目以单表CRUD操作为主，业务逻辑较为标准化，JPA的全注解配置能进一步降低开发成本，减少代码冗余度。
值得注意的是，部分企业会采用MyBatis-Plus这类增强型ORM框架，它在MyBatis的基础上封装了大量通用CRUD方法，无需手动编写基础SQL语句，能将单表查询的开发时长压缩至5分钟以内，同时保留MyBatis的SQL定制能力，兼顾开发效率与业务灵活性。

### 2.2 MyBatis读取数据库的实战流程
MyBatis读取数据库的核心流程，可分为实体类定义、Mapper接口编写、XML映射文件配置三个环节。首先开发者需要定义与数据库表结构对应的Java实体类，实体类的字段需与数据库表的字段一一对应，通过@Data等Lombok注解简化实体类的getter、setter方法编写，减少重复代码。
其次编写Mapper接口，在接口中定义查询方法，比如List<User> listUsersByName(String userName);，通过@Mapper注解标记该接口为MyBatis的映射接口，无需手动实现接口方法。最后编写XML映射文件，在映射文件中编写对应查询方法的SQL语句，通过resultType参数指定返回结果的实体类类型，完成SQL与接口方法的绑定。启动项目后，MyBatis会自动完成接口的实现与SQL的执行，开发者直接调用Mapper接口的方法即可获取数据库返回的数据，大幅简化Java读取数据库数据的开发流程。

## 三、性能提升：批量读取与缓存策略
随着业务规模的扩张，单条数据读取的性能瓶颈会逐渐凸显，Java读取数据库的性能优化，重点集中在批量读取与缓存优化两个方向。批量读取通过减少数据库交互次数提升读取效率，缓存优化则通过复用已读取数据，降低数据库的请求压力。
批量读取的核心逻辑，是调整JDBC的fetchSize参数，控制每次从数据库读取的数据行数，避免一次性读取大量数据导致内存溢出。比如将fetchSize设置为1000，每次从数据库获取1000条数据后再加载到内存中，分批次完成数据读取与处理，平衡内存占用与读取效率。
根据《2024全球企业级Java框架选型白皮书》（InfoQ）显示，**合理使用缓存可将数据库读取请求量降低65%以上**，大幅缓解数据库服务压力。开发者可采用多级缓存策略，优先从本地缓存读取数据，本地缓存未命中时再从分布式缓存读取，分布式缓存未命中时再请求数据库，通过分层缓存减少数据库的直接访问量。

### 3.1 批量读取数据库数据的实现方法
值得注意的是，原生JDBC和MyBatis都支持批量读取的配置。在原生JDBC中，开发者可通过Statement.setFetchSize()方法设置批量读取的行数，再通过ResultSet的循环遍历完成批量读取操作。在MyBatis中，开发者可在XML映射文件的查询标签中添加fetchSize属性，设置每次读取的数据行数，MyBatis会自动按配置的批量大小完成数据读取。
此外，开发者还可通过分页查询的方式实现批量读取，将大数据量的查询拆分为多个分页查询请求，每次查询返回固定数量的数据，避免一次性加载大量数据导致的内存溢出问题。分页查询的核心是通过LIMIT或ROWNUM关键字控制每页返回的数据行数，配合页码参数完成全量数据的分批读取与处理。

### 3.2 多级缓存优化读取效率
其实多级缓存的核心，是通过分层缓存复用已读取的数据，减少数据库的重复请求。一级缓存为MyBatis的本地会话缓存，默认开启，在同一个SqlSession会话中，相同的查询请求会直接复用已读取的数据，无需再次请求数据库。二级缓存为MyBatis的全局缓存，需手动开启，可跨SqlSession会话复用数据，适合高频访问的固定数据场景。
除了框架自带的缓存，开发者还可引入Redis等分布式缓存工具，将高频访问的热点数据存储在分布式缓存中，所有服务器节点均可从缓存中读取数据，避免重复请求数据库。在缓存更新方面，开发者需采用失效更新的策略，当数据库数据发生变化时，及时删除对应缓存数据，确保缓存数据与数据库数据的一致性。

## 四、合规保障：数据读取安全规范
Java读取数据库数据的过程中，安全合规是不可忽视的核心环节，其中SQL注入防护与敏感数据脱敏是两大核心合规要求。SQL注入是当前后端开发中最常见的安全风险之一，攻击者通过构造恶意SQL语句，窃取数据库中的敏感数据或破坏数据库结构。
其实避免SQL注入的核心手段，是使用PreparedStatement替代Statement执行SQL语句，PreparedStatement支持预编译SQL，将SQL语句与参数分离，攻击者无法通过参数注入恶意SQL代码，有效规避注入风险。在MyBatis框架中，开发者需使用#{}占位符传递参数，而非${}拼接参数，#{}会自动完成参数的预编译处理，避免SQL注入风险。
敏感数据脱敏也是合规读取的重要要求，根据国内《个人信息保护法》的规定，读取用户手机号、身份证号等敏感数据时，需对数据进行脱敏处理，比如隐藏手机号中间四位、身份证号中间八位，避免敏感数据的直接暴露。开发者可通过工具类封装脱敏方法，在数据返回业务层前完成脱敏处理，确保数据读取操作符合合规要求。

### 4.1 预防SQL注入的核心手段
值得注意的是，除了使用预编译SQL语句，开发者还需限制数据库账号的权限，避免使用拥有最高权限的root账号连接数据库，仅给业务账号分配必要的查询权限，降低SQL注入带来的破坏范围。同时，开发者需对输入参数进行合法性校验，比如限制输入参数的长度、格式，避免攻击者构造过长的恶意SQL语句。
在生产环境中，开发者还可引入SQL防火墙工具，对所有执行的SQL语句进行实时检测，识别并拦截恶意SQL注入语句，进一步提升数据库的安全性。通过多层防护手段，可将SQL注入的风险降至最低，保障Java读取数据库数据的安全合规。

### 4.2 敏感数据读取的合规要求
国内企业在Java读取数据库敏感数据时，需严格遵循《个人信息保护法》与《数据安全法》的相关规定，确保数据读取操作合法合规。首先需明确敏感数据的范围，包括用户身份证号、手机号、银行卡号、住址等个人敏感信息，以及企业内部的商业机密数据。
读取敏感数据前，需获得用户的明确授权，或符合合法的业务使用场景，比如为用户办理业务时读取其身份证号信息。读取后的数据需进行脱敏处理，仅展示必要的非敏感部分，比如将手机号显示为138****1234，身份证号显示为110101********1234。同时，敏感数据的传输与存储需采用加密方式，避免数据在传输过程中被窃取，保障数据读取全链路的合规安全。

## 五、跨境适配：多数据库兼容方案
随着企业业务的跨境扩张，Java读取数据库的操作需要适配不同地区的数据库类型，常见的适配场景包括关系型数据库的跨平台适配与非关系型数据库的读取适配。不同地区的企业可能采用不同的数据库类型，比如国内企业普遍使用MySQL，欧美企业则更倾向于使用PostgreSQL或Oracle。
其实Java读取数据库的跨境适配核心，是采用标准化的数据库操作接口，避免与特定数据库绑定。JDBC作为Java官方的数据库连接标准，支持所有关系型数据库的连接与读取操作，开发者仅需更换对应的JDBC驱动包，即可实现不同数据库的适配，无需大幅调整业务代码。
对于非关系型数据库的适配，比如MongoDB、Redis等，开发者需引入对应数据库的Java驱动包，使用官方提供的API完成数据读取操作。非关系型数据库的读取逻辑与关系型数据库存在差异，比如MongoDB通过文档ID或条件查询获取文档数据，Redis通过Key获取对应的Value数据，开发者需根据数据库类型调整读取逻辑，确保跨境业务的正常运行。

### 5.1 关系型数据库的通用适配逻辑
关系型数据库的通用适配核心，是采用抽象工厂模式封装数据库连接逻辑，将数据库连接与具体数据库类型解耦。开发者可定义DbConnectionFactory接口，提供getConnection()方法，针对不同数据库类型编写对应的实现类，比如MySQLConnectionFactory、PostgreSQLConnectionFactory。
在业务层代码中，开发者仅需调用DbConnectionFactory的getConnection()方法获取数据库连接，无需关注具体的数据库类型，实现数据库类型的动态切换。同时，开发者需统一SQL语句的编写规范，避免使用特定数据库的专属语法，比如使用通用的LIMIT分页语法，而非Oracle专属的ROWNUM语法，提升代码的跨数据库兼容性。

### 5.2 非关系型数据库的读取适配技巧
非关系型数据库的读取适配，需根据数据库的存储类型调整读取逻辑。对于键值型数据库Redis，开发者可通过Jedis或Redisson等客户端工具，调用get()方法通过Key读取对应的Value数据，支持String、List、Set等多种数据类型的读取操作。对于文档型数据库MongoDB，开发者可通过MongoTemplate等工具类，按条件查询获取文档数据，将文档数据封装为Java实体类对象返回给业务层。
值得注意的是，非关系型数据库的读取性能普遍优于关系型数据库，适合存储高频访问的热点数据，开发者可将部分高频读取的业务数据存储在非关系型数据库中，提升Java读取数据库数据的整体性能。同时需注意非关系型数据库与关系型数据库的数据一致性问题，采用最终一致性的方案确保两类数据库的数据同步。

《2023中国Java开发者生态报告》，CSDN，2023
《2024全球企业级Java框架选型白皮书》，InfoQ，2024

Java通过JDBC（Java Database Connectivity）API可以连接各种数据库。首先需要加载相应的数据库驱动，创建数据库连接，执行SQL语句，处理ResultSet对象，然后关闭连接。

使用JDBC连接数据库读取数据的方法

想了解在Java中如何建立与数据库的连接，以便从中读取数据。

Java程序如何连接数据库以读取数据？

在Java中可以通过Statement或PreparedStatement对象执行SQL查询。执行后会返回ResultSet，遍历ResultSet可以获取查询结果的每一行数据，随后对数据进行相应处理。

利用Statement或PreparedStatement执行查询和处理结果

如何使用Java代码执行SQL查询语句并将查询结果处理为可用数据？

怎样在Java中执行SQL查询并获取结果？

Java 7及以上版本建议使用try-with-resources语句处理数据库连接、语句和结果集对象，这样可以自动关闭资源，避免因手动关闭遗漏带来的资源泄漏问题。

使用try-with-resources语句自动关闭数据库资源

在Java中执行数据库操作后，如何正确关闭连接和相关资源以防止内存泄漏？

读取数据库数据时如何保证资源的正确释放？

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本文系统讲解了Java读取数据库数据的全流程，从基础JDBC原生实现到ORM框架进阶优化，涵盖批量读取、缓存优化、安全合规与跨境适配等实战技巧，通过对比表格展示了各方案的成本差异，并结合权威行业报告给出选型建议，帮助开发者高效、合规地完成数据库数据读取操作。

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