---

一、简介

1、概念

Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。
文档地址

https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98

2、各种数据库连接池对比

主要功能对比

	Druid	BoneCP	DBCP	C3P0	Proxool	JBoss	Tomcat-Jdbc
LRU	是	否	是	否	是	是	?
PSCache	是	是	是	是	否	否	是
PSCache-Oracle-Optimized	是	否	否	否	否	否	否
ExceptionSorter	是	否	否	否	否	是	否
更新维护	是	否	否	否	否	?	是

LRU是一个性能关键指标，特别Oracle，每个Connection对应数据库端的一个进程，如果数据库连接池遵从LRU，有助于数据库服务器优化，这是重要的指标。在测试中，Druid、DBCP、Proxool是遵守LRU的。BoneCP、C3P0则不是。BoneCP在mock环境下性能可能好，但在真实环境中则就不好了。

PSCache

PSCache是数据库连接池的关键指标。在Oracle中，类似SELECT NAME FROM USER WHERE ID = ?这样的SQL，启用PSCache和不启用PSCache的性能可能是相差一个数量级的。Proxool是不支持PSCache的数据库连接池，如果你使用Oracle、SQL Server、DB2、Sybase这样支持游标的数据库，那你就完全不用考虑Proxool。

PSCache-Oracle-Optimized

Oracle 10系列的Driver，如果开启PSCache，会占用大量的内存，必须做特别的处理，启用内部的EnterImplicitCache等方法优化才能够减少内存的占用。这个功能只有DruidDataSource有。如果你使用的是Oracle Jdbc，你应该毫不犹豫采用DruidDataSource。

ExceptionSorter

ExceptionSorter是一个很重要的容错特性，如果一个连接产生了一个不可恢复的错误，必须立刻从连接池中去掉，否则会连续产生大量错误。这个特性，目前只有JBossDataSource和Druid实现。Druid的实现参考自JBossDataSource，经过长期生产反馈补充。

二、相应API

1、参考地址：

https://github.com/alibaba/druid/issues/2457
https://github.com/alibaba/druid/issues/2426

2、格式化SQL

String sql = "CREATE TABLE `my_user` (\n" +
        "  `id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'ID',\n" +
        "  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',\n" +
        "  `sex` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '性别(1:男。2:女)',\n" +
        "  `address` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '地址',\n" +
        "  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',\n" +
        "  `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间'\n" +
        ") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表'";
//  格式化SQL(假如SQL为多个SQL拼接，则list数量会大于0)
List<SQLStatement> sqlStatements = SQLUtils.parseStatements(sql, JdbcConstants.MYSQL);
SQLStatement sqlStatement = sqlStatements.get(0);

3、解析SQL，获取表名

SQLCreateTableStatement sqlCreateTableStatement = (SQLCreateTableStatement) SQLUtils.parseStatements(sql, JdbcConstants.MYSQL).get(0);
String tableName = sqlCreateTableStatement.getTableName();
SQLName name = sqlCreateTableStatement.getName();

4、解析SQL，获取列名称

SQLCreateTableStatement sqlCreateTableStatement = (SQLCreateTableStatement) SQLUtils.parseStatements(sql, JdbcConstants.MYSQL).get(0);

List<SQLColumnDefinition> columnDefinitions = sqlCreateTableStatement.getColumnDefinitions();
for (SQLColumnDefinition column : columnDefinitions) {
    String name = column.getName().toString();
    String comment = column.getComment().toString();
}

5、替换表名

List<SQLStatement> stmtList = SQLUtils.parseStatements(sql, JdbcConstants.MYSQL);

HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>();
hashMap.put("old_table", "new_table");
String changeSQL = SQLUtils.toSQLString(stmtList, JdbcConstants.MYSQL, null, new SQLUtils.FormatOption(true, false), hashMap);        

三、支持数据源类型

case oracle:
case oceanbase_oracle:
case mysql:
case mariadb:
case drds: 
case elastic_search: 
case postgresql:
case edb:
case sqlserver:
case jtds:
case h2:
case blink:
case db2:
case odps:
case phoenix:
case hive:
case presto:
case trino:
case ads:
case antspark:
case clickhouse: