一个非常好的问题。在Java + Spring Boot主流开发搭配中，通常使用数据库持久层框架，采用ORM架构，映射实体和数据库，对JDBC进行封装，支持定制化SQL、存储过程以及高级映射，使得开发者只需关注SQL语句和CRUD操作，而不需要处理驱动加载、创建和管理连接等复杂的过程。

常用的持久化实现方案有多种选择，其中MyBatis和Hibernate都是比较受欢迎的框架。

还有一个不得不提的国内开发者共享的开源框架MyBatis Plus，对MyBatis做了进一步增强、简化开发和提高效率，并且提供了简单易用的代码生成器。

开发时不需关注数据库本身，只需通过三步：Spring Boot集成MyBatis和MyBatis Plus，配置代码生成器，调用Service开发CRUD功能。

我是工作多年的Web应用架构师，陆续写一些关于软件开发方面的文章，欢迎关注我，了解更多IT专业知识。

你好，我真心看上了这个问题。先回答一下：所有的数据库中调用最简单的是Spring Data JPA，没有之一。

再搭配基于Java编写的内存型数据库H2，加上依赖即可使用，不用装数据库就可以写样例。

为什么是H2？

因为不用安装，拿来即用。是写Demo的利器。支持SQL92标准。满足样例类型的数据库操作。

为什么是JPA？

因为调用简单，拿来就用。现在非常受国内外新项目的青睐。

有多简单？

1.加入依赖

com.h2database:h2
org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa

2. 定义实体

@Data @Entity @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor
public class User implements Serializable {
@Id @GeneratedValue
private Integer id;
private String name;
}

3.定义接口

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Integer> {}

4.直接使用

总结：

没有复杂代码，没有魔法值。方便重构复用。

我最近刚好在做一期JPA + H2数据库的视频教程。

在Java世界中，网上有大量的教程事例，但是所有的demo基本上都是基于MySQL数据库实现的。这对于新手会造成一个困扰，一样技术还没学会就要学另一样。现在的软件开发环境下，即便你对数据库一无所知你依然可以开发出非常优秀的产品。这就是我最近在做的视频教程的真正原因。

这里涉及到两个概念：领域驱动设计（DDD）、面向数据库编程

这两块内容都很很大，得安排两期才能说完。今天只说 “对于Java开发Demo来说” 数据库选型不是那么重要。

先别抬杠，有一说一。正常情况下，在java开发过程中，我们基于业务来完成所有的逻辑编码，不应该是基于数据库的。这也是中外开发者不同的认识，导致的编程方式的不同。编程一定是面向接口的。从spring的源码中，我们可以发现大量代码践行这一点。这也是spring data JPA的优势。

这里还是要强调一点，到目前为止，我们谈论的是开发Demo演示环境过程中的数据库。如果是用于生产的，且不是嵌入式的设备，那么还是需要慎重考虑是否使用H2的。

他的小，注定了完备性不是那么强。不能兼容较新版本的SQL标准。

如果喜欢，点个关注，我会加快进度。

很高兴能够看到和回答这个问题,作为一个科技爱好者，我每天都在关注科技发展方面的消息，每天收获也蛮多的。

首先，我觉得这是一个非常好的问题，也是很多小白用户困惑之处，下面我将根据自己的经验认真回答这个问题。

当前，主要的Java开发人员通常需要主数据库。开发人员应注意三个常见功能：Mysql，Oracle，SqlServer。在数据量相对较高或查询数量相对较高的情况下，有必要获取有关某些特定数据库的最佳定位的信息。与SQL相关的概念，例如简介表，字段，记录，索引等。

JDBC是一种可用于执行SQL语句的Java APlI（Application Programming Interface应用程序设计接口）是Java和数据库之间的标准接口。

使用JDBC作为Java的数据库访问规范，可以实现数据库访问的平台无关性。它由一些Java语言编写的类和接口组成

通过使用JDBC，开发人员可以很方便地将SQL语句传送给几乎任何一种数据库。也就是说，开发人员可以不必写一个程序访问Sybase，写另一个程序访问Oracle，再写一个程序访问Microsoft的SQLServer。

1、关系数据库的特点有哪些？

一个数据库由一个或多个表组成，每个表由行，列组成，列代表字段（即属性），行代表记录。

2、目前主流的数据库管理系统有哪些？

大型数据库：Oracle，DB2，Sysbase中型数据库：SQL Server，My SQL，Informix小型数据库：Access，Visual Foxpro

3、对关系数据库的操作有哪些？

搜索（查找），添加，插入，删除，更新记录。

以上便是我的一些见解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能够对您有所帮助！不清楚的地方您还可以关注我的头条号“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您！

码字不易，感觉写的还行的话，还请点个赞哦！

Java在多年的发展历程中，已证明自己是为软件开发而生的顶级通用编程语言。Java 广泛用于科学和教育，金融，法律和政府等许多行业。Java 是开源和面向对象的，其开发目的是使应用程序开发人员可以编写一次然后在任何地方运行。编译后的 Java 代码可以在支持 Java 的各个平台上运行。

2020 年的顶级 Java 框架。

1、Spring

2、Hibernate

3、Struts

4、Play

5、Google Web 工具包

6、Grails

7、Blade

8、JavaServer Faces

9、Vaadin

在许多情况下，使用SQL数据库存储/检索数据都是很好的选择。而现如今的很多情况下，它都不再能满足我们的目的，这一切都取决于用例的变化。

现在来讨论一些不同的非SQL存储/处理数据工具，例如，NoSQL数据库，全文搜索引擎，实时流式处理，图形数据库等。

1、MongoDB——最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。

MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。

2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。

ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。

3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统。

最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。

Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说，操作会很容易上手。

4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数。

5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格。

Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。

Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。

6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存。

主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是hibernate中默认的CacheProvider。主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。

7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架。

用于分布式存储，并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

8、Solr ——开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。

9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地

10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统。

Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。

对于初学者，哪个数据库都行，只要有jar包jdbc驱动，sql有略微差异，免费开源的建议使用mysql

Java在多年的发展历程中，已证明自己是为软件开发而生的顶级通用编程语言。Java 广泛用于科学和教育，金融，法律和政府等许多行业。Java 是开源和面向对象的，其开发目的是使应用程序开发人员可以编写一次然后在任何地方运行。编译后的 Java 代码可以在支持 Java 的各个平台上运行。

2020 年的顶级 Java 框架。

1、Spring

2、Hibernate

3、Struts

4、Play

5、Google Web 工具包

6、Grails

7、Blade

8、JavaServer Faces

9、Vaadin

在许多情况下，使用SQL数据库存储/检索数据都是很好的选择。而现如今的很多情况下，它都不再能满足我们的目的，这一切都取决于用例的变化。

现在来讨论一些不同的非SQL存储/处理数据工具，例如，NoSQL数据库，全文搜索引擎，实时流式处理，图形数据库等。

1、MongoDB——最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。

MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。

2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。

ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。

3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统。

最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。

Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说，操作会很容易上手。

4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数。

5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格。

Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。

Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。

6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存。

主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是hibernate中默认的CacheProvider。主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。

7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架。

用于分布式存储，并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

8、Solr ——开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目。

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。

9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地

10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统。

Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。

以上我的回答希望对你有所帮助

调用都不难，用jdbc连接就好，mysql和oracle都不难