注意：该 Readme 不再进行维护。用户可移步至 DolphinDB 官方文档中心 Java API 手册。
本教程主要介绍以下内容：
- JAVA API 使用说明
Java API需要运行在Java 1.8或以上环境。使用Java API前，引入以下maven依赖（以2.00.11.1为例）
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.dolphindb/dolphindb-javaapi -->
<dependency>
<groupId>com.dolphindb</groupId>
<artifactId>dolphindb-javaapi</artifactId>
<version>2.00.11.1</version>
</dependency>Java API遵循面向接口编程的原则。Java API使用接口类Entity来表示DolphinDB返回的所有数据类型。在Entity接口类的基础上，根据DolphinDB的数据类型，Java API提供了7种拓展接口，分别是scalar，vector，matrix，set，dictionary，table和chart。这些接口类都包含在com.xxdb.data包中。
| 拓展的接口类 | 命名规则 | 例子 |
|---|---|---|
| scalar | Basic<DataType> | BasicInt, BasicDouble, BasicDate, etc. |
| vector, matrix | Basic<DataType><DataForm> | BasicIntVector, BasicDoubleMatrix, BasicAnyVector, etc. |
| set, dictionary, table | Basic<DataForm> | BasicSet, BasicDictionary, BasicTable. |
| chart | BasicChart |
"Basic"表示基本的数据类型接口，<DataType>表示DolphinDB数据类型名称，<DataForm>是一个DolphinDB数据形式名称。
DolphinDB Java API提供的最核心的对象是DBConnection。Java应用可以通过它在DolphinDB服务器上执行脚本和函数，并在两者之间双向传递数据。
DBConnection类提供如下主要方法：
| 方法名 | 详情 |
|---|---|
| DBConnection([asynchronousTask, useSSL, compress, usePython, sqlStd]) | 构造对象 |
| connect(host, port, [username, password, initialScript, enableHighAvailability, highAvailabilitySites, reconnect, enableLoadBalance]) | 将会话连接到DolphinDB服务器 |
| login(username,password,enableEncryption) | 登陆服务器 |
| run(script) | 将脚本在DolphinDB服务器运行 |
| run(functionName,args) | 调用DolphinDB服务器上的函数 |
| upload(variableObjectMap) | 将本地数据对象上传到DolphinDB服务器 |
| isBusy() | 判断当前会话是否正忙 |
| close() | 关闭当前会话。若当前会话不再使用，会自动被释放，但存在释放延时，可以调用 close() 立即关闭会话。否则可能出现因连接数过多，导致其它会话无法连接服务器的问题。 |
DBConnection 构造方法新增参数 sqlStd，是一个枚举类型，用于指定传入 SQL 脚本的解析语法。自1.30.22.1版本起支持三种解析语法：DolphinDB、Oracle、MySQL，其中默认为 DolphinDB 解析。用户通过输入枚举类型 SqlStdEnum 选择语法。
代码示例：
DBConnection conn = new DBConnection(false, false, false, false, false, true, SqlStdEnum.DolphinDB);Java API通过TCP/IP协议连接到DolphinDB服务器。连接正在运行的端口号为8848的本地DolphinDB服务器：
import com.xxdb;
DBConnection conn = new DBConnection();
boolean success = conn.connect("localhost", 8848);声明connection变量的时候，有三个可选参数：asynchronousTask（支持异步），compress（支持开启压缩），useSSL（支持SSL）。以上三个参数默认值为false。 目前只支持linux, 稳定版>=1.10.17,最新版>=1.20.6。
下面例子是，建立支持SSL而非支持异步的connection，要求数据进行压缩。服务器端应该添加参数enableHTTPS=true(单节点部署，需要添加到dolphindb.cfg;集群部署需要添加到cluster.cfg)。
DBConnection conn = new DBConnection(false, true, true);下面建立不支持SSL，但支持异步的connection。异步情况下，只能执行DolphinDB脚本和函数， 且不再有返回值。该功能适用于异步写入数据。
DBConnection conn = new DBConnection(true, false);输入用户名和密码建立连接：
boolean success = conn.connect("localhost", 8848, "admin", "123456");若未使用用户名及密码连接成功，则脚本在Guest权限下运行。后续运行中若需要提升权限，可以使用 conn.login('admin','123456',true) 登录获取权限。
若需要开启 API 高可用，则须设置 highAvailability=true。2.00.11.0版本之前，开启高可用模式即开启负载均衡模式；自2.00.11.0版本起，connect 方法新增参数 enableLoadBalance，用户可手动关闭高可用模式下的负载均衡功能，且该功能默认为关闭。
以下为同时开启高可用模式和负载均衡功能的情况：
1.30.22.1及之前版本的 API 将随机选择一个可用节点进行连接；用户也可以通过 highAvailabilitySites 指定可连接的节点组，此时 API 将从 highAvailabilitySites 中随机选择可用节点进行连接。
1.30.22.2 版本起，API 将优先选择低负载节点，判断标准为：内存占用小于80%、连接数小于90% 且节点负载小于80%。即在开启高可用后，API 将优先随机选择一个低负载节点进行连接，若没有低负载节点，则将随机连接一个可用节点。若用户通过 highAvailabilitySites 指定了可连接的节点组，此时 API 将仍优先从highAvailabilitySites 中随机连接一个低负载节点，若无，则随机选择一个highAvailabilitySites 中的可用节点。
注意：若 API 断开重连，将按照上述规则重新连接节点。
示例如下：
- 仅开启高可用模式，此时会开启负载均衡功能。
sites=["192.168.1.2:24120", "192.168.1.3:24120", "192.168.1.4:24120"]
boolean success = conn.connect("192.168.1.2", 24120, "admin", "123456", highAvailability=true, highAvailabilitySites=sites);- 开启高可用模式，同时手动开启负载均衡功能。
boolean success = conn.connect("192.168.1.2", 24120, "admin", "123456", enableHighAvailability=true, highAvailabilitySites=sites, enableLoadBalance);若开启高可用模式、同时不开启负载均衡功能：API 将优先从 highAvailabilitySites 中随机选择一个可用节点进行连接。若未设置 highAvailabilitySites，则将随机选择一个集群中的节点。
注意：不支持仅开启负载均衡功能的情况。
当需要在应用程序里定义和使用自定义函数时，可以使用 initialScript 参数传入函数定义脚本。这样做的好处是：一、无需每次运行run函数的时候重复定义这些函数。二、API提供自动重连机制，断线之后重连时会产生新的会话。如果 initialScript 参数不为空，API会在新的会话中自动执行初始化脚本重新注册函数。在一些网络不是很稳定但是应用程序需要持续运行的场景里，这个参数会非常有用。
boolean success = conn.connect("localhost", 8848, "admin", "123456", "");Java API 自 2.00.11.1 版本起提供 SimpleDBConnectionPool 连接池，以此对连接进行管理和重用。
在使用时，先通过 SimpleDBConnectionPoolConfig 设置连接池的具体参数，然后在构造连接池时，将 SimpleDBConnectionPoolConfig 作为 SimpleDBConnectionPool 的配置参数。SimpleDBConnectionPool 将根据传递的参数进行解析、初始化连接等操作。连接池创建成功后，用户可以通过 getConnection 方法获取一个连接进行使用。使用完毕后，用户可通过 DBConnection.close() 释放连接。连接重回连接池后属于闲置状态，之后可以再次被获取使用。
SimpleDBConnectionPoolConfig 说明
SimpleDBConnectionPoolConfig 仅可通过 setXxx 方法来配置参数，示例如下：
SimpleDBConnectionPoolConfig config = new SimpleDBConnectionPoolConfig();
config.setHostName("1sss");
config.setPort(PORT);
config.setUserId("admin");
config.setPassword("123456");
config.setInitialPoolSize(5);
config.setEnableHighAvailability(false);目前 SimpleDBConnectionPoolConfig 支持的参数如下：
hostName：IP，默认为 localhost。port：端口，默认为 8848。userId：用户名，默认为””。password：密码，默认为””。用户名和密码仅填写其中一个，创建连接不登录；用户名和密码填写正确，创建连接且登录；用户名和密码填写错误，创建连接失败initialPoolSize：连接池的初始连接数，默认为 5。initialScript：表示初始化的脚本，默认为空。compress：表示是否在下载时对数据进行压缩，默认值为 false。该模式适用于大数据量的查询。压缩数据后再传输，这可以节省网络带宽，但会增加 DolphinDB、API 的计算量。useSSL：表示是否使用 SSL 连接，默认值为 false 。注意：若要开启 SSL 连接，服务器端的配置文件（如果是单节点为 dolphindb.cfg，如果是集群为 cluster.cfg）须同时配置功能参数enableHTTPS=true。usePython：表示是否开启 Python 解析，默认值为 false。loadBalance：表示是否开启负载均衡，默认为 false，为 true 时注意：- 如果未指定
highAvailabilitySites， Java API 会对 server 集群的所有节点采取轮询策略的负载均衡； - 如果指定了
highAvailabilitySites，Java API 将对highAvailabilitySites数组中的连接节点执行轮询策略的负载均衡。
- 如果未指定
enableHighAvailability：表示是否开启高可用，默认为 false。highAvailabilitySites：表示开启高可用情况下指定填入的主机名和端口号数组，默认为 null。
SimpleDBConnectionPool 类的相关方法
| 方法名 | 详情 |
|---|---|
| SimpleDBConnectionPool(simpleDBConnectionPoolConfig) | 构造方法 |
| DBConnection getConnection() | 从连接池中获取一个连接 |
| close() | 关闭连接池 |
| isClosed() | 查看连接池是否关闭 |
| getActiveConnectionsCount() | 获取当前使用中的连接数 |
| getIdleConnectionsCount() | 获取当前空闲的连接数 |
| getTotalConnectionsCount() | 获取总连接数 |
| DBConnection.close() | 释放当前连接 |
注意：该处的 DBConnection.close() 方法区别于 DBConnection 类中关闭当前会话的功能，此处仅用于将使用 getConnection 获取的连接释放到连接池。
连接池使用示例
// 设置连接池参数
SimpleDBConnectionPoolConfig config = new SimpleDBConnectionPoolConfig();
config.setHostName("1sss");
config.setPort(PORT);
config.setUserId("admin");
config.setPassword("123456");
config.setInitialPoolSize(5);
config.setEnableHighAvailability(false);
// 初始化连接池
SimpleDBConnectionPool pool = new SimpleDBConnectionPool(config);
// 从连接池中获取一个连接
DBConnection conn = pool.getConnection();
conn.run("..."); // 执行脚本
// 释放当前连接
conn.close();
// 获取当前使用中的连接数
int activeConns = pool.getActiveConnectionsCount();
// 获取当前空闲的连接数
int idleConns = pool.getIdleConnectionsCount();
// 关闭连接池
pool.close();Java API 提供 ExclusiveDBConnectionPool 任务池。用户可以通过 execute 方法执行任务，然后使用BasicDBTask 的 getResult 方法获取该任务的执行结果。
| 方法名 | 详情 |
|---|---|
| ExclusiveDBConnectionPool(string host, int port, string uid,string pwd, int count, bool loadBalance,bool enableHighAvailability, string[] highAvailabilitySites = null, string initialScript, bool compress = false, bool useSSL = false, bool usePython = false) | 构造方法，参数count为连接数，loadBalance为true会连接不同的节点 |
| execute(IDBTask task) | 执行任务 |
| execute(List tasks) | 执行批量任务 |
| getConnectionCount() | 获取连接数 |
| shutdown() | 关闭连接池。请注意，若当前 ExclusiveDBConnectionPool 线程池不再使用，会自动被释放，但存在释放延时，可以通过调用 shutdown() 等待线程任务执行结束后立即释放连接。 |
BasicDBTask包装了需要执行的脚本和参数。
| 方法名 | 详情 |
|---|---|
| BasicDBTask(string script, List args) | script为需要执行的函数，args为参数。 |
| BasicDBTask(string script) | 需要执行的脚本 |
| isSuccessful() | 任务是否执行成功 |
| getResult() | 获取脚本运行结果 |
| getErrorMsg() | 获取任务运行时发生的异常信息 |
建立一个数量为 10 的任务池。
ExclusiveDBConnectionPool pool = new ExclusiveDBConnectionPool(hostName, port, userName, passWord, 10, false, false);创建一个任务。
BasicDBTask task = new BasicDBTask("1..10");
pool.execute(task);检查任务是否执行成功。如果执行成功，获取相应结果；如果失败，获取异常信息。
BasicIntVector data = null;
if (task.isSuccessful()) {
data = (BasicIntVector)task.getResult();
} else {
throw new Exception(task.getErrorMsg());
}
System.out.print(data.getString());输出
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
创建多个任务，在ExclusiveDBConnectionPool上并行调用。
List<DBTask> tasks = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; ++i){
//调用函数log。
tasks.add(new BasicDBTask("log", Arrays.asList(data.get(i))));
}
pool.execute(tasks);检查任务是否都执行成功。如果执行成功，获取相应结果；如果失败，获取异常信息。
List<Entity> result = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
if (tasks.get(i).isSuccessful())
{
result.add(tasks.get(i).getResult());
}
else
{
throw new Exception(tasks.get(i).getErrorMsg());
}
System.out.println(result.get(i).getString());
}输出
0
0.693147
1.098612
1.386294
1.609438
1.791759
1.94591
2.079442
2.197225
2.302585在Java中运行DolphinDB脚本的语法如下：
conn.run("script");2.00.11.0版本之前，run 方法自动开启 seqNo 功能。seqNo 是一个长整型，代表一个客户端的任务序号。若当前写入任务失败，则将重复提交该任务。但在部分情况下该功能会影响使用效果。例如，当一次性写入多个数据表的任务时会有可能发生丢失数据。
自2.00.11.0版本起，run 方法支持参数 enableSeqNo，用户可关闭 seqNo 功能。方法如下：
public Entity run(String script, ProgressListener listener, int priority, int
parallelism, int fetchSize, boolean clearSessionMemory, String tableName, boolean enableSeqNo)用户手动关闭 seqNo 功能后，即可避免如数据丢失等不当情况。但若当前任务失败，则不会重复提交该任务。
除了运行脚本之外，run命令还可以直接在远程DolphinDB服务器上执行DolphinDB内置或用户自定义函数。若run方法只有一个参数，则该参数为脚本；若run方法有两个参数，则第一个参数为DolphinDB中的函数名，第二个参数是该函数的参数。
注意：输入 function 参数时请保证前后无多余空格，且确保对应函数存在。否则在执行DBConnection.run(String function, List<Entity> arguments)时会出现以下报错：
Server response: 'Can't recognize function name functionA ' function: 'functionA '下面的示例展示Java程序调用DolphinDB内置的add函数。add函数有两个参数x和y。参数的所在位置不同，也会导致调用方式的不同。可能有以下三种情况：
- 所有参数都在DolphinDB server端
若变量x和y已经通过Java程序在服务器端生成，
conn.run("x = [1,3,5];y = [2,4,6]")那么在Java端要对这两个向量做加法运算，只需直接使用run("script")即可。
public void testFunction() throws IOException{
Vector result = (Vector)conn.run("add(x,y)");
System.out.println(result.getString());
}- 仅有一个参数在DolphinDB server端
若变量x已经通过Java程序在服务器端生成，
conn.run("x = [1,3,5]")而参数y要在Java客户端生成，这时就需要使用“部分应用”方式，把参数x固化在add函数内。具体请参考部分应用文档。
public void testFunction() throws IOException{
List<Entity> args = new ArrayList<Entity>(1);
BasicDoubleVector y = new BasicDoubleVector(3);
y.setDouble(0, 2.5);
y.setDouble(1, 3.5);
y.setDouble(2, 5);
args.add(y);
Vector result = (Vector)conn.run("add{x}", args);
System.out.println(result.getString());
}- 两个参数都待由Java客户端赋值
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
public void testFunction() throws IOException{
List<Entity> args = new ArrayList<Entity>(1);
BasicDoubleVector x = new BasicDoubleVector(3);
x.setDouble(0, 1.5);
x.setDouble(1, 2.5);
x.setDouble(2, 7);
BasicDoubleVector y = new BasicDoubleVector(3);
y.setDouble(0, 2.5);
y.setDouble(1, 3.5);
y.setDouble(2, 5);
args.add(x);
args.add(y);
Vector result = (Vector)conn.run("add", args);
System.out.println(result.getString());
}2.00.11.0版本之前，run 方法自动开启 seqNo 功能。具体可参见运行 DolphinDB 脚本小节，此处不再赘述。方法如下：
public Entity run(String function, List<Entity> arguments, int priority, int parallelism, int fetchSize, boolean enableSeqNo)可使用upload方法，将本地的数据上传到DolphinDB服务器并分配给一个变量。变量名称可以使用三种类型的字符：字母，数字或下划线，第一个字符必须是字母。
public void testFunction() throws IOException{
Map<String, Entity> vars = new HashMap<String, Entity>();
BasicDoubleVector vec = new BasicDoubleVector(3);
vec.setDouble(0, 1.5);
vec.setDouble(1, 2.5);
vec.setDouble(2, 7);
vars.put("a",vec);
conn.upload(vars);
Entity result = conn.run("accumulate(+,a)");
System.out.println(result.getString());
}下面介绍通过DBConnection对象，读取DolphinDB不同类型的数据。
需要导入DolphinDB数据类型包：
import com.xxdb.data.*;- 向量
首先用字符串向量为例，解释Java使用哪种数据类型来接收DolphinDB返回的向量。以下DolphinDB语句返回Java对象BasicStringVector。
rand(`IBM`MSFT`GOOG`BIDU,10)可使用rows方法获取向量的长度；可使用getString方法按照索引访问向量元素。
public void testStringVector() throws IOException{
BasicStringVector vector = (BasicStringVector)conn.run("rand(`IBM`MSFT`GOOG`BIDU, 10)");
int size = vector.rows();
System.out.println("size: "+size);
for(int i=0; i<size; ++i)
System.out.println(vector.getString(i));
}用类似的方式，也可以处理INT, DOUBLE, FLOAT以及其它数据类型的向量或者元组。
public void testDoubleVector() throws IOException{
BasicDoubleVector vector = (BasicDoubleVector)conn.run("rand(10.0, 10)");
int size = vector.rows();
System.out.println("size: "+size);
for(int i=0; i<size; ++i)
System.out.println(vector.getDouble(i));
}以下代码获取[`GS, 2, [1,3,5],[0.9, [0.8]]]此元组的第3个元素的数据形式，数据类型以及内容：
public void testAnyVector() throws IOException{
BasicAnyVector result = (BasicAnyVector)conn.run("[`GS, 2, [1,3,5],[0.9, [0.8]]]");
System.out.println(result.getEntity(2).getDataForm()); //DF_VECTOR
System.out.println(result.getEntity(2).getDataType()); //DT_INT
System.out.println(result.getEntity(2).getString()); //"[1,3,5]"
System.out.println(((BasicIntVector)result.getEntity(2)).getInt(0)); //1
System.out.println(((BasicIntVector)result.getEntity(2)).getInt(1)); //3
System.out.println(((BasicIntVector)result.getEntity(2)).getInt(2)); //5
}- 集合
public void testSet() throws IOException{
BasicSet result = (BasicSet)conn.run("set(1..100)");
System.out.println(result.rows()==100);
System.out.println(((BasicInt)result.keys().get(0)).getInt()==1);
}- 矩阵
要从整数矩阵中检索一个元素，可以使用getInt。 要获取行数和列数，可以使用函数rows和columns。
public void testIntMatrix() throws IOException {
//1..6$3:2
//------
// 1 4
// 2 5
// 3 6
BasicIntMatrix matrix = (BasicIntMatrix)conn.run("1..6$3:2");
System.out.println(matrix.getInt(0,1)==4);
System.out.println(matrix.rows()==3);
System.out.println(matrix.columns()==2);
}- 字典
用函数keys和values可以从字典取得所有的键和值。要获得一个键对应的值，可以调用get。
public void testDictionary() throws IOException{
BasicDictionary dict = (BasicDictionary)conn.run("dict(1 2 3,`IBM`MSFT`GOOG)");
System.out.println(dict.keys()); //[1, 2, 3]
System.out.println(dict.values()); //[IBM, MSFT, GOOG]
//to print the corresponding value for key 1.
System.out.println(dict.get(new BasicInt(1)).getString()); //IBM
}- 表
要获取一个表中某列，可以用table.getColumn(index)。使用table.columns()和table.rows()来分别获取一个表的列数和行数。
public void testTable() throws IOException{
StringBuilder sb =new StringBuilder();
sb.append("n=2000\n");
sb.append("syms=`IBM`C`MS`MSFT`JPM`ORCL\n");
sb.append("mytrades=table(09:30:00+rand(18000,n) as timestamp,rand(syms, n) as sym, 10*(1+rand(100,n)) as qty,5.0+rand(100.0,n) as price)\n");
sb.append("select qty,price from mytrades where sym=`IBM");
BasicTable table = (BasicTable)conn.run(sb.toString());
System.out.println(table.getString());
}- NULL对象
要判断一个对象是否为NULL，我们可以使用obj.getDataType()。
public void testVoid() throws IOException{
Entity obj = conn.run("NULL");
System.out.println(obj.getDataType().equals(Entity.DATA_TYPE.DT_VOID)); //true
}DolphinDB数据表按存储方式分为两种:
- 内存表: 数据仅保存在内存中，存取速度最快，但是节点关闭后数据就不存在了。
- 分布式表：数据分布在不同的节点，通过DolphinDB的分布式计算引擎，逻辑上仍然可以像本地表一样做统一查询。
DolphinDB提供多种方式来保存数据到内存表：
- 通过
insert into保存单条数据 - 通过
tableInsert函数批量保存多条数据 - 通过
tableInsert函数保存数据表
一般不建议通过append!函数保存数据，因为append!函数会返回表的schema，产生不必要的通信量。
下面分别介绍三种方式保存数据的实例，在例子中使用到的数据表有4个列，分别是string, int, timestamp, double类型，列名分别为cstring, cint, ctimestamp, cdouble。
t = table(10000:0,`cstring`cint`ctimestamp`cdouble,[STRING,INT,TIMESTAMP,DOUBLE])
share t as sharedTable由于内存表是会话隔离的，所以该内存表只有当前会话可见。如果需要在其它会话中访问，需要通过share在会话间共享内存表。
若将单条数据记录保存到DolphinDB内存表，可以使用类似SQL语句insert into。
public void test_save_Insert(String str,int i, long ts,double dbl) throws IOException{
conn.run(String.format("insert into sharedTable values('%s',%s,%s,%s)",str,i,ts,dbl));
}tableInsert函数比较适合用来批量保存数据，它可将多个数组追加到DolphinDB内存表中。若Java程序获取的数据可以组织成List方式，可使用tableInsert函数保存。
public void test_save_TableInsert(List<String> strArray,List<Integer> intArray,List<Long> tsArray,List<Double> dblArray) throws IOException{
//用数组构造参数
List<Entity> args = Arrays.asList(new BasicStringVector(strArray),new BasicIntVector(intArray),new BasicTimestampVector(tsArray),new BasicDoubleVector(dblArray));
conn.run("tableInsert{sharedTable}", args);
}在本例中，使用了DolphinDB 中的“部分应用”这一特性，将服务端表名以tableInsert{sharedTable}的方式固化到tableInsert中，作为一个独立函数来使用。具体文档请参考部分应用文档。
若Java程序获取的数据处理后组织成BasicTable对象，tableInsert函数也可以接受一个表对象作为参数，批量添加数据。
public void test_save_table(BasicTable table1) throws IOException {
List<Entity> args = Arrays.asList(table1);
conn.run("tableInsert{shareTable}", args);
}分布式表是DolphinDB推荐在生产环境下使用的数据存储方式，它支持快照级别的事务隔离，保证数据一致性。分布式表支持多副本机制，既提供了数据容错能力，又能作为数据访问的负载均衡。
dbPath = 'dfs://testDatabase'
tbName = 'tb1'
if(existsDatabase(dbPath)){dropDatabase(dbPath)}
db = database(dbPath,RANGE,2018.01.01..2018.12.31)
db.createPartitionedTable(t,tbName,'ctimestamp')DolphinDB提供loadTable方法可以加载分布式表，通过tableInsert方式追加数据，具体的脚本示例如下：
public void test_save_table(String dbPath, BasicTable table1) throws IOException{
List<Entity> args = new ArrayList<Entity>(1);
args.add(table1);
conn.run(String.format("tableInsert{loadTable('%s','tb1')}",dbPath), args);
}Java程序中的数组或列表，也可以很方便的构造出BasicTable用于追加数据。例如若有 boolArray, intArray, dblArray, dateArray, strArray 这5个列表对象(List<T>),可以通过以下语句构造BasicTable对象：
List<String> colNames = Arrays.asList("cbool","cint","cdouble","cdate","cstring");
List<Vector> cols = Arrays.asList(new BasicBooleanVector(boolArray),new BasicIntVector(intArray),new BasicDoubleVector(dblArray),new BasicDateVector(dateArray),new BasicStringVector(strArray));
BasicTable table1 = new BasicTable(colNames,cols);DolphinDB的分布式表支持并发读写，下面展示如何在Java客户端中将数据并发写入DolphinDB的分布式表。
请注意：DolphinDB不允许多个writer同时将数据写入到同一个分区，因此在客户端多线程并行写入数据时，需要确保每个线程分别写入不同的分区。Java API提供了自动按分区分流数据并行写入的简便方法，函数定义如下
public PartitionedTableAppender(String dbUrl, String tableName, String partitionColName, String appendFunction, DBConnectionPool pool)- dbUrl: 必填，分布式数据库地址
- tableName: 必填，分布式表名
- partitionColName: 必填，分区字段
- appendFunction: 可选，自定义写入函数名，不填此参数则调用内置tableInsert函数。
- pool: 连接池，并行写入数据。
DBConnectionPool pool = new ExclusiveDBConnectionPool(HOST, PORT, "admin", "123456", 3, true, true);
PartitionedTableAppender appender = new PartitionedTableAppender(dbUrl, tableName , "sym", pool);首先，在DolphinDB服务端执行以下脚本，创建分布式数据库"dfs://DolphinDBUUID"和分布式表"device_status"。其中，数据库按照VALUE-HASH-HASH的组合进行三级分区。
t = table(timestamp(1..10) as date,string(1..10) as sym)
db1=database(\"\",HASH,[DATETIME,10])
db2=database(\"\",HASH,[STRING,5])
if(existsDatabase(\"dfs://demohash\")){
dropDatabase(\"dfs://demohash\")
}
db =database(\"dfs://demohash\",COMPO,[db2,db1])
pt = db.createPartitionedTable(t,`pt,`sym`date)请注意：DolphinDB不允许多个writer同时将数据写入到同一个分区，因此在客户端多线程并行写入数据时，需要确保每个线程分别写入不同的分区。
使用1.30版本以上的server，可以使用java api中的 PartitionedTableAppender类来写入分布式表，其基本原理是设计一个连接池用于多线程写入，然后利用server的schema函数获取分布式表的分区信息，按指定的分区列将用户写入的数据进行分类分别交给不同的连接来并行写入。 使用示例脚本如下：
DBConnectionPool conn = new ExclusiveDBConnectionPool(host, Integer.parseInt(port), "admin", "123456", Integer.parseInt(threadCount), false, false);
PartitionedTableAppender appender = new PartitionedTableAppender(dbPath, tableName, "gid", "saveGridData{'" + dbPath + "','" + tableName + "'}", conn);
BasicTable table1 = createTable();
appender.append(table1); - 在Java API中读取分布式表使用如下代码一次性读取数据
String dbPath = "dfs://testDatabase";
String tbName = "tb1";
DBConnection conn = new DBConnection();
conn.connect(SERVER, PORT, USER, PASSWORD);
BasicTable table = (BasicTable)conn.run(String.format("select * from loadTable('%s','%s') where cdate = 2017.05.03",dbPath,tbName));- 对于大数据量的表，API提供了分段读取方法。(此方法仅适用于DolphinDB 1.20.5及其以上版本)
java API提供了 EntityBlockReader 对象，在run方法中使用参数 fetchSize指定分段大小，通过read()方法一段段的读取数据，示例如下：
DBConnection conn = new DBConnection();
conn.connect(SERVER, PORT, USER, PASSWORD);
EntityBlockReader v = (EntityBlockReader)conn.run("table(1..22486 as id)",(ProgressListener) null,4,4,10000);
BasicTable data = (BasicTable)v.read();
while(v.hasNext()){
BasicTable t = (BasicTable)v.read();
data = data.combine(t);
}在使用上述分段读取的方法时，若数据未读取完毕，需要放弃后续数据的读取时，必须调用skipAll方法来显示忽略后续数据，否则会导致套接字缓冲区滞留数据，引发后续数据的反序列化失败。 正确使用的示例代码如下：
EntityBlockReader v = (EntityBlockReader)conn.run("table(1..12486 as id)",(ProgressListener) null,4,4,10000);
BasicTable data = (BasicTable)v.read();
v.skipAll();
BasicTable t1 = (BasicTable)conn.run("table(1..100 as id1)"); //若没有skipAll此段会抛出异常。在Java API中，数据表保存为BasicTable对象。由于BasicTable是列式存储，所以若要在Java API中读取行数据需要先取出需要的列，再取出行。
以下例子中参数BasicTable的有4个列，列名分别为cstring, cint, ctimestamp, cdouble，数据类型分别是STRING, INT, TIMESTAMP, DOUBLE。
public void test_loop_basicTable(BasicTable table1) throws Exception{
BasicStringVector stringv = (BasicStringVector) table1.getColumn("cstring");
BasicIntVector intv = (BasicIntVector) table1.getColumn("cint");
BasicTimestampVector timestampv = (BasicTimestampVector) table1.getColumn("ctimestamp");
BasicDoubleVector doublev = (BasicDoubleVector) table1.getColumn("cdouble");
for(int ri=0; ri<table1.rows(); ri++){
System.out.println(stringv.getString(ri));
System.out.println(intv.getInt(ri));
LocalDateTime timestamp = timestampv.getTimestamp(ri);
System.out.println(timestamp);
System.out.println(doublev.getDouble(ri));
}
}DolphinDB Java API 提供 MultithreadedTableWriter 类对象用于批量异步追加数据，并在客户端维护了一个数据缓冲队列。当服务器端忙于网络 I/O 时，客户端写线程仍然可以将数据持续写入缓冲队列（该队列由客户端维护）。写入队列后即可返回，从而避免了写线程的忙等。目前，MultithreadedTableWriter 支持批量写入数据到内存表、分区表和维度表。
注意对于异步写入：
- API 客户端提交任务到缓冲队列，缓冲队列接到任务后，客户端即认为任务已完成。
- 提供
getStatus等接口查看状态。
MultithreadedTableWriter支持多线程的并发写入。
MultithreadedTableWriter对象的主要方法介绍如下：
MultithreadedTableWriter(String hostName, int port, String userId, String password,
String dbName, String tableName, boolean useSSL,
boolean enableHighAvailability, String[] highAvailabilitySites,
int batchSize, float throttle,
int threadCount, String partitionCol,
int[] compressTypes, Mode mode, String[] pModeOption, Callback callbackHandler)参数说明：
- hostName 字符串，表示所连接的服务器的地址.
- port 整数，表示服务器端口。
- userId / password: 字符串，登录时的用户名和密码。
- dbPath 字符串，表示分布式数据库地址。内存表时该参数为空。请注意，1.30.17及以下版本 API，向内存表写入数据时，该参数需填写内存表表名。
- tableName 字符串，表示分布式表或内存表的表名。请注意，1.30.17及以下版本 API，向内存表写入数据时，该参数需为空。
- useSSL 布尔值，表示是否启用加密通讯。
- enableHighAvailability 布尔值，表示是否开启 API 高可用。
- highAvailabilitySites 数组类型，表示所有可用节点的 ip:port 构成的 String数组。
- batchSize 整数，表示批处理的消息的数量。如果该参数值为 1，表示客户端写入数据后就立即发送给服务器； 如果该参数大于 1，表示数据量达到 batchSize 时，客户端才会将数据发送给服务器。
- throttle 大于0的浮点数，单位为秒。若客户端有数据写入，但数据量不足 batchSize，则等待 throttle 的时间再发送数据。
- threadCount 整数，表示创建的工作线程数量，如果值为 1，表示单线程。对于维度表，其值必须为 1。
- partitionCol 字符串类型，默认为空，仅在 threadCount 大于1时起效。对于分区表，必须指定为分区字段名； 如果是流表，必须指定为表的字段名；对于维度表，该参数不起效。
- compressTypes 数组类型，用于指定每一列采用的压缩传输方式，为空表示不压缩。每一列可选的压缩方式（大小写不敏感）
包括：
- Vector.COMPRESS_LZ4：LZ4压缩
- Vector.COMPRESS_DELTA：DELTAOFDELTA 压缩
- mode 写入模式，用于指定 MultithreadedTableWriter 对象写入数据的方式，包括两种：
- Mode.M_Append：表示以 tableInsert 的方式向追加数据。
- Mode.M_Upsert：表示以 upsert! 方式更新（或追加）数据。
- pModeOption：字符串数组，表示不同模式下的扩展选项，目前，仅当 mode 指定为 Mode.M_Upsert 时有效，表示由 upsert! 可选参数组成的字符串数组。
- callbackHandler：回调类，默认为空，表示不使用回调。开启回调后，将继承回调接口 Callback 并重载回调方法，将回调的接口对象传入 MultithreadedTableWriter。
以下是MultithreadedTableWriter对象包含的函数方法介绍：
ErrorCodeInfo insert(Object... args)函数说明：
插入单行数据。返回一个 ErrorCodeInfo 类，包含 errorCode 和 errorInfo，分别表示错误代码和错误信息。 当 errorCode 不为 "" 时，表示 MTW 写入失败，此时，errorInfo 会显示失败的详细信息。 之后的版本 中会对错误信息进行详细说明，给出错误信息的代码、错误原因及解决办法。 另外，ErrorCodeInfo 类提供了 hasError() 和 succeed() 方法用于获取数据插入的结果。hasError() 返回 True，则表示存在错误，否则表示无错误。succeed() 返回 True，则表示插入成功， 否则表示插入失败。如果构造 MultithreadedTableWriter 时开启了回调，则每次调用 insert 时，需要在每行数据前面增加一列 string 类型的数据作为每行的标识符（id），此 id 列仅用于回调时返回给用户，不会写入表中。
参数说明：
- args: 是变长参数，代表插入一行数据
示例：
ErrorCodeInfo pErrorInfo = multithreadedTableWriter_.insert(new Date(2022, 3, 23), "AAAAAAAB", random.nextInt() % 10000);List<List<Entity>> getUnwrittenData()函数说明：
返回一个嵌套列表，表示未写入服务器的数据。
注意：该方法获取到数据资源后， MultithreadedTableWriter将释放这些数据资源。
示例：
List<List<Entity>> unwrittenData = multithreadedTableWriter_.getUnwrittenData();ErrorCodeInfo insertUnwrittenData(List<List<Entity>> records)函数说明：
将数据插入数据表。返回值同 insert 方法。与 insert 方法的区别在于，insert 只能插入单行数据，而 insertUnwrittenData 可以同时插入多行数据。
参数说明：
- records：需要再次写入的数据。可以通过方法 getUnwrittenData 获取该对象。
示例：
ErrorCodeInfo ret = multithreadedTableWriter_.insertUnwrittenData(unwrittenData);Status getStatus()函数说明：
获取 MultithreadedTableWriter 对象当前的运行状态。
参数说明：
- status：是MultithreadedTableWriter.Status 类，具有以下属性和方法
示例：
MultithreadedTableWriter.Status writeStatus = new MultithreadedTableWriter.Status();
writeStatus = multithreadedTableWriter_.getStatus();属性：
- isExiting：写入线程是否正在退出。
- errorCode：错误码。
- errorInfo：错误信息。
- sentRows：成功发送的总记录数。
- unsentRows：待发送的总记录数。
- sendFailedRows：发送失败的总记录数。
- threadStatus：写入线程状态列表。
- threadId：线程 Id。
- sentRows：该线程成功发送的记录数。
- unsentRows：该线程待发送的记录数。
- sendFailedRows：该线程发送失败的记录数。
方法：
- hasError()：true 表示数据写入存在错误；false 表示数据写入无错误。
- succeed()：true 表示数据写入成功；false 表示数据写入失败。
waitForThreadCompletion()函数说明：
调用此方法后，MTW 会进入等待状态，待后台工作线程全部完成后退出等待状态。
示例：
multithreadedTableWriter_.waitForThreadCompletion();MultithreadedTableWriter 的正常使用示例如下：
DBConnection conn= new DBConnection();
conn.connect(HOST, PORT, "admin", "123456");
Random random = new Random();
String script =
"dbName = 'dfs://valuedb3'" +
"if (exists(dbName))" +
"{" +
"dropDatabase(dbName);" +
"}" +
"datetest = table(1000:0,`date`symbol`id,[DATE, SYMBOL, LONG]);" +
"db = database(directory= dbName, partitionType= HASH, partitionScheme=[INT, 10]);" +
"pt = db.createPartitionedTable(datetest,'pdatetest','id');";
conn.run(script);
MultithreadedTableWriter multithreadedTableWriter_ = new MultithreadedTableWriter(HOST, PORT, "admin", "123456", "dfs://valuedb3", "pdatetest",
false, false, null, 10000, 1,
5, "id", new int[]{Vector.COMPRESS_LZ4, Vector.COMPRESS_LZ4, Vector.COMPRESS_DELTA});
ErrorCodeInfo ret;
try
{
//插入100行正确数据
for (int i = 0; i < 100; ++i)
{
ret = multithreadedTableWriter_.insert(new Date(2022, 3, 23), "AAAAAAAB", random.nextInt() % 10000);
}
}
catch (Exception e)
{ //MTW 抛出异常
System.out.println("MTW exit with exception {0}" + e.getMessage());
}
//等待 MTW 插入完成
multithreadedTableWriter_.waitForThreadCompletion();
MultithreadedTableWriter.Status writeStatus = new MultithreadedTableWriter.Status();
writeStatus = multithreadedTableWriter_.getStatus();
if (!writeStatus.errorInfo.equals(""))
{
//如果写入时发生错误
System.out.println("error in writing !");
}
System.out.println("writeStatus: {0}\n" + writeStatus.toString());
System.out.println(((BasicLong)conn.run("exec count(*) from pt")).getLong());以上代码输出结果为：
"""
writeStatus: {0}
errorCode :
errorInfo :
isExiting : true
sentRows : 100
unsentRows : 0
sendFailedRows: 0
threadStatus :
threadId sentRows unsentRows sendFailedRows
13 30 0 0
14 18 0 0
15 15 0 0
16 20 0 0
17 17 0 0
100
"""调用 writer.insert() 方法向 writer 中写入数据，并通过 writer.getStatus() 获取 writer 的状态。 注意，使用 writer.waitForThreadCompletion() 方法等待 MTW 写入完毕，会终止 MTW 所有工作线程，保留最后一次写入信息。此时如果需要再次将数据写入 MTW，需要重新获取新的 MTW 对象，才能继续写入数据。
由上例可以看出，MTW 内部使用多线程完成数据转换和写入任务。但在 MTW 外部，API 客户端同样支持以多线程方式将数据写入 MTW，且保证了多线程安全。
MultithreadedTableWriter 在开启回调后，用户会在回调的方法中获取到一个 BasicTable 类型的回调表，该表由两列构成：
第一列（String类型），存放的是调用 MultithreadedTableWriter.insert 时增加的每一行的 id；第二列（布尔值），表示每一行写入成功与否，true 表示写入成功，false 表示写入失败。
-继承 Callback 接口并重载 writeCompletion 方法用于获取回调数据
示例：
Callback callbackHandler = new Callback(){
public void writeCompletion(Table callbackTable){
List<String> failedIdList = new ArrayList<>();
BasicStringVector idVec = (BasicStringVector) callbackTable.getColumn(0);
BasicBooleanVector successVec = (BasicBooleanVector) callbackTable.getColumn(1);
for (int i = 0; i < successVec.rows(); i++){
if (!successVec.getBoolean(i)){
failedIdList.add(idVec.getString(i));
}
}
}
};-构造 MultithreadedTableWriter 对象并传入回调对象
示例：
MultithreadedTableWriter mtw = new MultithreadedTableWriter(host, port, userName, password, dbName, tbName, useSSL,
enableHighAvailability, null, 10000, 1, 1, "price", callbackHandler);-调用 MultithreadedTableWriter 的 insert 方法并在第一列中为每一行写入 id
String theme = "theme1";
for (int id = 0; id < 1000000; id++){
mtw.insert(theme + id, code, price); //theme+id 为每一行对应的 id，将在回调时返回
}MultithreadedTableWriter 类调用 insert 方法插入数据时发生异常：
在调用 MultithreadedTableWriter 的 insert 方法时，若插入数据的类型与表对应列的类型不匹配，则 MultithreadedTableWriter 会立刻返回错误信息并打印出堆栈。
示例：
DBConnection conn= new DBConnection();
conn.connect(HOST, PORT, "admin", "123456");
Random random = new Random();
String script =
"dbName = 'dfs://valuedb3'" +
"if (exists(dbName))" +
"{" +
"dropDatabase(dbName);" +
"}" +
"datetest = table(1000:0,`date`symbol`id,[DATE, SYMBOL, LONG]);" +
"db = database(directory= dbName, partitionType= HASH, partitionScheme=[INT, 10]);" +
"pt = db.createPartitionedTable(datetest,'pdatetest','id');";
conn.run(script);
MultithreadedTableWriter multithreadedTableWriter_ = new MultithreadedTableWriter(HOST, PORT, "admin", "123456", "dfs://valuedb3", "pdatetest",
false, false, null, 10000, 1,
5, "id", new int[]{Vector.COMPRESS_LZ4, Vector.COMPRESS_LZ4, Vector.COMPRESS_DELTA});
ErrorCodeInfo ret;
//插入1行类型错误数据，MTW 立刻返回错误信息
ret = multithreadedTableWriter_.insert(new Date(2022, 3, 23), 222, random.nextInt() % 10000);
if (!ret.errorInfo.equals(""))
System.out.println("insert wrong format data: {2}\n" + ret.toString());以上代码输出结果为：
"""
java.lang.RuntimeException: Failed to insert data. Cannot convert int to DT_SYMBOL.
at com.xxdb.data.BasicEntityFactory.createScalar(BasicEntityFactory.java:795)
at com.xxdb.data.BasicEntityFactory.createScalar(BasicEntityFactory.java:505)
at com.xxdb.multithreadedtablewriter.MultithreadedTableWriter.insert(MultithreadedTableWriter.java:594)
at com.xxdb.BehaviorTest.testMul(BehaviorTest.java:89)
at com.xxdb.BehaviorTest.main(BehaviorTest.java:168)
code=A1 info=Invalid object error java.lang.RuntimeException: Failed to insert data. Cannot convert int to DT_SYMBOL.
"""在调用 MultithreadedTableWriter 的 insert 方法时，若 insert 插入数据的列数和表的列数不匹配，MultithreadedTableWriter 会立刻返回错误信息。
示例：
DBConnection conn= new DBConnection();
conn.connect(HOST, PORT, "admin", "123456");
Random random = new Random();
String script =
"dbName = 'dfs://valuedb3'" +
"if (exists(dbName))" +
"{" +
"dropDatabase(dbName);" +
"}" +
"datetest = table(1000:0,`date`symbol`id,[DATE, SYMBOL, LONG]);" +
"db = database(directory= dbName, partitionType= HASH, partitionScheme=[INT, 10]);" +
"pt = db.createPartitionedTable(datetest,'pdatetest','id');";
conn.run(script);
MultithreadedTableWriter multithreadedTableWriter_ = new MultithreadedTableWriter(HOST, PORT, "admin", "123456", "dfs://valuedb3", "pdatetest",
false, false, null, 10000, 1,
5, "id", new int[]{Vector.COMPRESS_LZ4, Vector.COMPRESS_LZ4, Vector.COMPRESS_DELTA});
ErrorCodeInfo ret;
//插入1行数据，插入数据的列数和表的列数不匹配，MTW 立刻返回错误信息
ret = multithreadedTableWriter_.insert(new Date(2022, 3, 23), random.nextInt() % 10000);
if (!ret.errorInfo.equals(""))
System.out.println("insert wrong format data: {3}\n" + ret.toString());以上代码输出结果为：
"""
insert wrong format data: {3}
code=A2 info=Column counts don't match.
"""如果 MultithreadedTableWriter 在运行时连接断开，则所有工作线程被终止。继续通过 MultithreadedTableWriter 向服务器写数据时，会因为工作线程终止而抛出异常，且数据不会被写入。此时，
可通过调用 MultithreadedTableWriter 的 getUnwrittenData 获取未插入的数据，并重新插入。
示例：
List<List<Entity>> unwriterdata = new ArrayList<>();
unwriterdata = multithreadedTableWriter_.getUnwrittenData();
System.out.println("{5} unwriterdata: " + unwriterdata.size());
//重新获取新的 MTW 对象
MultithreadedTableWriter newmultithreadedTableWriter = new MultithreadedTableWriter(HOST, PORT, "admin", "123456", "dfs://valuedb3", "pdatetest",
false, false, null, 10000, 1,
5, "id", new int[]{Vector.COMPRESS_LZ4, Vector.COMPRESS_LZ4, Vector.COMPRESS_DELTA});
try
{
boolean writesuccess = true;
//将没有写入的数据写到新的 MTW 中
ret = newmultithreadedTableWriter.insertUnwrittenData(unwriterdata);
}
finally
{
newmultithreadedTableWriter.waitForThreadCompletion();
writeStatus = newmultithreadedTableWriter.getStatus();
System.out.println("writeStatus: {6}\n" + writeStatus.toString());
}以上代码输出结果为：
"""
{5} unwriterdata: 10
writeStatus: {6}
errorCode :
errorInfo :
isExiting : true
sentRows : 10
unsentRows : 0
sendFailedRows: 0
threadStatus :
threadId sentRows unsentRows sendFailedRows
23 3 0 0
24 2 0 0
25 1 0 0
26 3 0 0
27 1 0 0
"""DolphinDB Java API 提供 AutoFitTableUpsert 类对象来更新并写入 DolphinDB 的表。AutoFitTableUpsert 同 MultithreadedTableWriter 指定 mode 为 Mode.M_Upsert 时更新表数据的功能一样，区别在于 AutoFitTableUpsert 为单线程写入，而 MultithreadedTableWriter 为多线程写入。
-AutoFitTableUpsert的主要方法如下：
-构造方法：
AutoFitTableUpsert(String dbUrl, String tableName, DBConnection connection, boolean ignoreNull, String[] pkeyColNames, String[] psortColumns)参数说明：
- dbUrl 字符串，表示分布式数据库地址。内存表时该参数为空。
- tableName 字符串，表示分布式表或内存表的表名。
- connection DBConnection 对象，用于连接 server 并 upsert 数据
- ignoreNull 布尔值，表示 upsert! 的一个参数，其含义为若 upsert! 的新数据表中某元素为 NULL 值，是否对目标表中的相应数据进行更新。
- pkeyColNames 字符串数组，表示 upsert! 的一个参数，用于指定 DFS 表（目标表）的键值列。
- psortColumns 字符串数组，表示 upsert! 的一个参数，设置该参数，更新的分区内的所有数据会根据指定的列进行排序。排序在每个分区内部进行，不会跨分区排序。
-写入并更新数据的方法：
int upsert(BasicTable table)函数说明：
将一个 BasicTable 对象更新到目标表中，返回一个 int 类型，表示更新了多少行数据。
AutoFitTableUpsert 使用示例如下：
DBConnection conn = new DBConnection(false, false, false);
conn.connect("192.168.1.116", 18999, "admin", "123456");
String dbName ="dfs://upsertTable";
String tableName = "pt";
String script = "dbName = \"dfs://upsertTable\"\n"+
"if(exists(dbName)){\n"+
"\tdropDatabase(dbName)\t\n"+
"}\n"+
"db = database(dbName, RANGE,1 10000,,'TSDB')\n"+
"t = table(1000:0, `id`value,[ INT, INT[]])\n"+
"pt = db.createPartitionedTable(t,`pt,`id,,`id)";
conn.run(script);
BasicIntVector v1 = new BasicIntVector(3);
v1.setInt(0, 1);
v1.setInt(1, 100);
v1.setInt(2, 9999);
BasicArrayVector ba = new BasicArrayVector(Entity.DATA_TYPE.DT_INT_ARRAY, 1);
ba.Append(v1);
ba.Append(v1);
ba.Append(v1);
List<String> colNames = new ArrayList<>();
colNames.add("id");
colNames.add("value");
List<Vector> cols = new ArrayList<>();
cols.add(v1);
cols.add(ba);
BasicTable bt = new BasicTable(colNames, cols);
String[] keyColName = new String[]{"id"};
AutoFitTableUpsert aftu = new AutoFitTableUpsert(dbName, tableName, conn, false, keyColName, null);
aftu.upsert(bt);
BasicTable res = (BasicTable) conn.run("select * from pt;");
System.out.println(res.getString());Java API 提供了一组以Basic+<DataType>方式命名的类，分别对应DolphinDB的数据类型，比如BasicInt类，BasicDate类等等。
下表将介绍 API 支持的 Java 原生类型以及与其对应的 Java Api 类型、DolphinDB 类型。（注意：该表格较宽，由于页面展示效果不同，可能需要您在表格末端选择向右滑动以阅读全部内容）
| Java 原生类型 | Java 原生类型示例数据 | Java Api 类型 | Java Api 类型示例数据 | DolphinDB 类型 | DolphinDB 示例数据 |
|---|---|---|---|---|---|
| Boolean | Boolean var = true; | BasicBoolean | BasicBoolean basicBoolean = new BasicBoolean(true); | BOOL | 1b, 0b, true, false |
| Byte | byte number = 10; | BasicByte | BasicByte basicByte = new BasicByte((byte) 13); | CHAR | ‘a’, 97c |
| LocalDate | LocalDate specificDate = LocalDate.of(2023, 6, 30); | BasicDate | BasicDate basicDate = new BasicDate(LocalDate.of(2021, 12, 9)); | DATE | 2023.06.13 |
| Calendar | // 创建指定日期和时间的 Calendar 对象 Calendar specificCalendar = Calendar.getInstance(); specificCalendar.set(2023, Calendar.JUNE, 30, 12, 0, 0); | BasicDate | BasicDate basicDate = new BasicDate(specificCalendar); | DATE | 2023.06.13 |
| 同上 | BasicDateHour | Calendar calendar = Calendar.getInstance(); calendar.set(2022,0,31,2,2,2); BasicDateHour date = new BasicDateHour(calendar); | DATEHOUR | 2012.06.13T13 | |
| 同上 | BasicDateTime | BasicDateTime basicDateTime = new BasicDateTime(new GregorianCalendar()); | DATETIME | 2012.06.13 13:30:10 or 2012.06.13T13:30:10 | |
| 同上 | BasicMinute | BasicMinute basicMinute = new BasicMinute(new GregorianCalendar()); | MINUTE | 13:30m | |
| 同上 | BasicTime | BasicTime basicTime = new BasicTime(new GregorianCalendar()); | TIME | 13:30:10.008 | |
| 同上 | BasicTimestamp | BasicTimestamp basicTimestamp = new BasicTimestamp(new GregorianCalendar()); | TIMESTAMP | 2012.06.13 13:30:10.008 or 2012.06.13T13:30:10.008 | |
| LocalDateTime | LocalDateTime currentDateTime = LocalDateTime.now(); | BasicDateHour | BasicDateHour basicDateHour = new BasicDateHour(LocalDateTime.now()); | DATEHOUR | 2012.06.13T13 |
| 同上 | BasicDateTime | BasicDateTime basicDateTime = new BasicDateTime(LocalDateTime.of(2000, 2, 2, 3, 2, 3, 2)); | DATETIME | 2012.06.13 13:30:10 or 2012.06.13T13:30:10 | |
| 同上 | BasicNanoTime | BasicNanoTime basicNanoTime = new BasicNanoTime(LocalDateTime.of(2000, 2, 2, 3, 2, 3, 2)); | NANOTIME | 13:30:10.008007006 | |
| 同上 | BasicNanoTimestamp | BasicNanoTimestamp bnts = new BasicNanoTimestamp(LocalDateTime.of(2018,11,12,8,1,1,123456789)); | NANOTIMESTAMP | 2012.06.13 13:30:10.008007006 or 2012.06.13T13:30:10.008007006 | |
| 同上 | BasicTimestamp | BasicTimestamp basicTimestamp = new BasicTimestamp(LocalDateTime.of(2000, 2, 2, 3, 2, 3, 2)); | TIMESTAMP | 2012.06.13 13:30:10.008 or 2012.06.13T13:30:10.008 | |
| BigDecimal | BigDecimal decimal = new BigDecimal("3.1415926899"); BigDecimal afterSetScale = decimal.setScale(9, RoundingMode.FLOOR); | BasicDecimal32 | BasicDecimal32 basicDecimal32 = new BasicDecimal32(15645.00, 0); | DECIMAL32(S) | 3.1415926$DECIMAL32(3) |
| BigDecimal | BigDecimal decimal = new BigDecimal("3.1234567891234567891");BigDecimal afterSetScale = decimal.setScale(18, RoundingMode.FLOOR); | BasicDecimal64 | BasicDecimal64 decimal64 = new BasicDecimal64(15645.00, 0); | DECIMAL64(S) | 3.1415926$DECIMAL64(3), , 3.141P |
| BigDecimal | BigDecimal decimal = new BigDecimal("3.123456789123456789123456789123456789123");BigDecimal afterSetScale = decimal.setScale(38, RoundingMode.FLOOR); | BasicDecimal128 | BasicDecimal128 basicDecimal128 = new BasicDecimal128("15645.00", 2); | DECIMAL128(S) | |
| Double | Double number = Double.valueOf(3.14); | BasicDouble | BasicDouble basicDouble = new BasicDouble(15.48); | DOUBLE | 15.48 |
| - | - | BasicDuration | BasicDuration basicDuration = new BasicDuration(Entity.DURATION.SECOND, 1); | DURATION | 1s, 3M, 5y, 200ms |
| Float | Float number = Float.valueOf(3.14f) | BasicFloat | BasicFloat basicFloat = new BasicFloat(2.1f); | FLOAT | 2.1f |
| Integer | Integer number = 1; | BasicInt | BasicInt basicInt = new BasicInt(1); | INT | 1 |
| - | - | BasicInt128 | BasicInt128 basicInt128 = BasicInt128.fromString("e1671797c52e15f763380b45e841ec32"); | INT128 | e1671797c52e15f763380b45e841ec32 |
| - | - | BasicIPAddr | BasicIPAddr basicIPAddr = BasicIPAddr.fromString("192.168.1.13"); | IPADDR | 192.168.1.13 |
| Long | Long number = 123456789L; | BasicLong | BasicLong basicLong = new BasicLong(367); | LONG | 367l |
| YearMonth | YearMonth yearMonth = YearMonth.of(2023, 6); | BasicMonth | BasicMonth basicMonth = new BasicMonth(YearMonth.of(2022, 7)); | MONTH | 2012.06M |
| LocalTime | LocalTime specificTime = LocalTime.of(10, 30, 0); | BasicNanoTime | BasicNanoTime basicNanoTime = new BasicNanoTime(LocalTime.of(1, 1, 1, 1323433)); | NANOTIME | 13:30:10.008007006 |
| 同上 | BasicSecond | BasicSecond basicSecond = new BasicSecond(LocalTime.of(2, 2, 2)); | SECOND | 13:30:10 | |
| 同上 | BasicMinute | BasicMinute basicMinute = new BasicMinute(LocalTime.of(11, 40, 53)); | MINUTE | 13:30m | |
| 同上 | BasicTime | BasicTime basicTime = new BasicTime(LocalTime.of(13, 7, 55)); | TIME | 13:30:10.008 | |
| - | - | BasicPoint | BasicPoint basicPoint = new BasicPoint(6.4, 9.2); | POINT | (117.60972, 24.118418) |
| short | short number = 100; | BasicShort | BasicShort basicShort = new BasicShort((short) 21); | SHORT | 122h |
| String | String s = “abcd“; | BasicString | BasicString basicString = new BasicString("colDefs"); | STRING | “Hello” or ‘Hello’ or `Hello |
| - | - | BasicString | BasicString basicString = new BasicString("Jmeter", true); | BLOB | - |
| UUID | UUID uuid = UUID.randomUUID(); | BasicUuid | BasicUuid.fromString(“5d212a78-cc48-e3b1-4235-b4d91473ee87“) | UUID | 5d212a78-cc48-e3b1-4235-b4d91473ee87 |
大部分DolphinDB数据类型可以由对应的Java数据类型构建，例如new BasicInt(4)对应integer，new BasicDouble(1.23)对应double，等等。但是也有一些DolphinDB数据类型，并不能由上述方法构建：
- CHAR类型：DolphinDB中的CHAR类型保存为一个byte，所以在Java API中用BasicByte类型来构造CHAR，例如new BasicByte((byte)'c')。
- SYMBOL类型：DolphinDB 中的 SYMBOL 类型是将字符串存储为整型，这可以提高存储和查询字符串数据的效率。由于 SYMBOL 类型是对字符串数组进行优化，而没有对单个字符串进行优化；同时当字符串数组中存在多个重复字符串时会存在性能优化的问题。因此，Java API 不直接提供 BasicSymbol 这种对象，而是用 BasicString 进行处理。对于 Vector 类型，Java API 自 1.30.17.1 版本起提供 BasicSymbolVector 类型。注意，在下载数据时，建议您使用 AbstractVector 及其
getString方法访问下载的 SYMBOL 类型数据，请勿强制类型转换到 BasicSymbolVector 或 BasicStringVector。 - 时间类型：DolphinDB的时间类型是以整形或者长整形来描述的，DolphinDB提供date, month, time, minute, second, datetime, timestamp, nanotime和nanotimestamp九种类型的时间类型，最高精度可以到纳秒级。具体的描述可以参考DolphinDB时序类型和转换。由于Java也提供了LocalDate, LocalTime, LocalDateTime, YearMonth等数据类型，所以Java API在Utils类里提供了所有Java时间类型与int或long之间的转换函数。
以下脚本展示Java API中DolphinDB时间类型与Java原生时间类型之间的对应关系：
//Date:2018.11.12
BasicDate bd = new BasicDate(LocalDate.of(2018,11,12));
//Month:2018.11M
BasicMonth bm = new BasicMonth(YearMonth.of(2018,11));
//Time:20:08:01.123
BasicTime bt = new BasicTime(LocalTime.of(20,8,1,123000000));
//Minute:20:08m
BasicMinute bmn = new BasicMinute(LocalTime.of(20,8));
//Second:20:08:01
BasicSecond bs = new BasicSecond(LocalTime.of(20,8,1));
//DateTime: 2018.11.12T08:01:01
BasicDateTime bdt = new BasicDateTime(LocalDateTime.of(2018,11,12,8,1,1));
//Timestamp: 2018.11.12T08:01:01.123
BasicTimestamp bts = new BasicTimestamp(LocalDateTime.of(2018,11,12,8,1,1,123000000));
//NanoTime: 20:08:01.123456789
BasicNanoTime bnt = new BasicNanoTime(LocalTime.of(20,8,1,123456789));
//NanoTimestamp: 2018.11.12T20:08:01.123456789
BasicNanoTimestamp bnts = new BasicNanoTimestamp(LocalDateTime.of(2018,11,12,8,1,1,123456789));如果在第三方系统中时间以时间戳的方式存储，DolphinDB时间对象也可以用时间戳来实例化。Java API中的Utils类提供了各种时间类型与标准时间戳的转换算法，比如将毫秒级的时间戳转换为DolphinDB的BasicTimestamp对象:
LocalDateTime dt = Utils.parseTimestamp(1543494854000l);
BasicTimestamp ts = new BasicTimestamp(dt);也可以将DolphinDB对象转换为整型或长整型的时间戳，比如：
LocalDateTime dt = ts.getTimestamp();
long timestamp = Utils.countMilliseconds(dt);如果时间戳以其他精度保存，Utils类还中提供如下方法，可以适应各种不同的精度：
- Utils.countMonths：计算给定时间到1970.01之间的月份差，返回INT.
- Utils.countDays：计算给定时间到1970.01.01之间的天数差，返回INT.
- Utils.countMinutes：计算给定时间到1970.01.01T00:00之间的分钟差，返回INT.
- Utils.countSeconds：计算给定时间到1970.01.01T00:00:00之间的秒数差，返回INT.
- Utils.countMilliseconds：计算给定时间到1970.01.01T00:00:00之间的毫秒数差，返回LONG.
- Utils.countNanoseconds：计算给定时间到1970.01.01T00:00:00.000之间的纳秒数差，返回LONG.
Java程序可以通过API订阅流数据。Java API有三种获取流数据的方式：单线程回调（ThreadedClient），多线程回调（ThreadPooledClient）和通过 PollingClient 返回的对象获取消息队列。
三种方法对应的 subscribe 接口如下：
- 通过 ThreadedClient 方式订阅的接口：
subscribe(string host, int port, string tableName, string actionName, MessageHandler handler, long offset, bool reconnect, IVector filter, int batchSize, float throttle = 0.01f, StreamDeserializer deserializer = null, string user = "", string password = "")- host 是发布端节点的 IP 地址。
- port 是发布端节点的端口号。
- tableName 是发布表的名称。
- actionName 是订阅任务的名称。
- handler 是用户自定义的回调函数，用于处理每次流入的数据。
- offset 是整数，表示订阅任务开始后的第一条消息所在的位置。消息是流数据表中的行。如果没有指定 offset，或它为负数或超过了流数据表的记录行数，订阅将会从流数据表的当前行开始。offset 与流数据表创建时的第一行对应。如果某些行因为内存限制被删除，在决定订阅开始的位置时，这些行仍然考虑在内。
- reconnect 是布尔值，表示订阅中断后，是否会自动重订阅。
- filter 是一个向量，表示过滤条件。流数据表过滤列在 filter 中的数据才会发布到订阅端，不在 filter 中的数据不会发布。
- batchSize 是一个整数，表示批处理的消息的数量。如果它是正数，直到消息的数量达到 batchSize 时，handler 才会处理进来的消息。如果它没有指定或者是非正数，消息到达之后，handler 就会马上处理消息。
- throttle 是一个浮点数，表示 handler 处理到达的消息之前等待的时间，以秒为单位。默认值为 1。如果没有指定 batchSize，throttle 将不会起作用。
- deserializer 是订阅的异构流表对应的反序列化器。
- user 是一个字符串，表示 API 所连接服务器的登录用户名。
- password 是一个字符串，表示 API 所连接服务器的登录密码。
- 通过 ThreadPooledClient 方式订阅的接口：
subscribe(string host, int port, string tableName, string actionName, MessageHandler handler, long offset, bool reconnect, IVector filter, StreamDeserializer deserializer = null, string user = "", string password = "")- 通过 PollingClient 方式订阅的接口：
subscribe(string host, int port, string tableName, string actionName, long offset, bool reconnect, IVector filter, StreamDeserializer deserializer = null, string user = "", string password = "")下面分别介绍如何通过3种方法订阅流数据。
- 通过客户机上的应用程序定期去流数据表查询是否有新增数据，推荐使用 PollingClient。
PollingClient client = new PollingClient(subscribePort);
TopicPoller poller1 = client.subscribe(serverIP, serverPort, tableName, offset);
while (true) {
ArrayList<IMessage> msgs = poller1.poll(1000);
if (msgs.size() > 0) {
BasicInt value = msgs.get(0).getEntity(2); //取数据中第一行第三个字段
}
}poller1探测到流数据表有新增数据后，会拉取到新数据。无新数据发布时，Java程序会阻塞在poller1.poll方法这里等待。
- 使用 MessageHandler 回调的方式获取新数据。
首先需要调用者定义数据处理器handler。handler需要实现com.xxdb.streaming.client.MessageHandler接口。
public class MyHandler implements MessageHandler {
public void doEvent(IMessage msg) {
BasicInt qty = msg.getValue(2);
//..处理数据
}
}在启动订阅时，把handler实例作为参数传入订阅函数。包括单线程回调或多线程回调两种方式：
- 单线程回调 ThreadedClient
ThreadedClient client = new ThreadedClient(subscribePort);
client.subscribe(serverIP, serverPort, tableName, new MyHandler(), offsetInt);当流数据表有新增数据时，系统会通知Java API调用MyHandler方法，将新数据通过msg参数传入。
- 多线程回调 ThreadPooledClient
ThreadPooledClient client = new ThreadPooledClient(10000,10);
client.subscribe(serverIP, serverPort, tableName, new MyHandler(), offsetInt);reconnect参数是一个布尔值，表示订阅意外中断后，是否会自动重新订阅。默认值为false。
若reconnect设置为true时，订阅意外中断后系统是否以及如何自动重新订阅，取决于订阅中断由哪种原因导致：
- 如果发布端与订阅端处于正常状态，但是网络中断，那么订阅端会在网络正常时，自动从中断位置重新订阅。
- 如果发布端崩溃，订阅端会在发布端重启后不断尝试重新订阅。
- 如果发布端对流数据表启动了持久化，发布端重启后会首先读取硬盘上的数据，直到发布端读取到订阅中断位置的数据，订阅端才能成功重新订阅。
- 如果发布端没有对流数据表启用持久化，那么订阅端将自动重新订阅失败。
- 如果订阅端崩溃，订阅端重启后不会自动重新订阅，需要重新执行
subscribe函数。
以下例子在订阅时，设置reconnect为true：
PollingClient client = new PollingClient(subscribePort);
TopicPoller poller1 = client.subscribe(serverIP, serverPort, tableName, offset, true);filter参数是一个向量。该参数需要发布端配合setStreamTableFilterColumn函数一起使用。使用setStreamTableFilterColumn指定流数据表的过滤列，流数据表过滤列在filter中的数据才会发布到订阅端，不在filter中的数据不会发布。
以下例子将一个包含元素1和2的整数类型向量作为subscribe的filter参数：
BasicIntVector filter = new BasicIntVector(2);
filter.setInt(0, 1);
filter.setInt(1, 2);
PollingClient client = new PollingClient(subscribePort);
TopicPoller poller1 = client.subscribe(serverIP, serverPort, tableName, actionName, offset, filter);DolphinDB server 自 1.30.17 及 2.00.5 版本开始，支持通过 replay 函数将多个结构不同的流数据表，回放（序列化）到一个流表里，这个流表被称为异构流表。Java API 自 1.30.19 版本开始，新增 StreamDeserializer 类，用于构造异构流表反序列化器，以实现对异构流表的订阅和反序列化操作。
Java API 通过 StreamDeserializer 类来构造异构流表反序列化器，语法如下：
- 通过指定表的schema进行构造，包含以下两种方式，指定表的schema信息或指定表的各列类型：
指定表的schema信息：
StreamDeserializer(Map<String, BasicDictionary> filters)指定表的各列类型：
StreamDeserializer(HashMap<String, List<Entity.DATA_TYPE>> filters)- 通过指定表进行构造：
StreamDeserializer(Map<String, Pair<String, String>> tableNames, DBConnection conn)订阅示例：
//假设异构流表回放时inputTables如下：
//d = dict(['msg1', 'msg2'], [table1, table2]); \
//replay(inputTables = d, outputTables = `outTables, dateColumn = `timestampv, timeColumn = `timestampv)";
//异构流表解析器的创建方法如下：
{//指定schema的方式
BasicDictionary table1_schema = (BasicDictionary)conn.run("table1.schema()");
BasicDictionary table2_schema = (BasicDictionary)conn.run("table2.schema()");
Map<String,BasicDictionary > tables = new HashMap<>();
tables.put("msg1", table1_schema);
tables.put("msg2", table2_schema);
StreamDeserializer streamFilter = new StreamDeserializer(tables);
}
{//指定表的各列类型
Entity.DATA_TYPE[] array1 = {DT_DATETIME,DT_TIMESTAMP,DT_SYMBOL,DT_DOUBLE,DT_DOUBLE};
Entity.DATA_TYPE[] array2 = {DT_DATETIME,DT_TIMESTAMP,DT_SYMBOL,DT_DOUBLE};
List<Entity.DATA_TYPE> filter1 = new ArrayList<>(Arrays.asList(array1));
List<Entity.DATA_TYPE> filter2 = new ArrayList<>(Arrays.asList(array2));
HashMap<String, List<Entity.DATA_TYPE>> filter = new HashMap<>();
filter.put("msg1",filter1);
filter.put("msg2",filter2);
StreamDeserializer streamFilter = new StreamDeserializer(filter);
}
{//指定表的方式
Map<String, Pair<String, String>> tables = new HashMap<>();
tables.put("msg1", new Pair<>("", "table1"));
tables.put("msg2", new Pair<>("", "table2"));
//conn是可选参数，如果不传入，在订阅的时候会自动使用订阅的conn进行构造
StreamDeserializer streamFilter = new StreamDeserializer(tables, conn);
}下面分别介绍如何通过 ThreadedClient, ThreadPooledClient 和 PollingClient 三种方式订阅异构流表：
- 通过 ThreadedClient 订阅异构流表：通过两种方式完成订阅时对异构流表的解析操作。
- 通过指定
subscribe函数的 deserialize 参数，实现在订阅时直接解析异构流表：
ThreadedClient client = new ThreadedClient(8676);
client.subscribe(hostName, port, tableName, actionName, handler, 0, true, null, streamFilter, false);- 异构流表（streamFilter）也可以写入客户自定义的 Handler 中，在回调时被解析：
class Handler6 implements MessageHandler {
private StreamDeserializer deserializer_;
private List<BasicMessage> msg1 = new ArrayList<>();
private List<BasicMessage> msg2 = new ArrayList<>();
public Handler6(StreamDeserializer deserializer) {
deserializer_ = deserializer;
}
public void batchHandler(List<IMessage> msgs) {
}
public void doEvent(IMessage msg) {
try {
BasicMessage message = deserializer_.parse(msg);
if (message.getSym().equals("msg1")) {
msg1.add(message);
} else if (message.getSym().equals("msg2")) {
msg2.add(message);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public List<BasicMessage> getMsg1() {
return msg1;
}
public List<BasicMessage> getMsg2() {
return msg2;
}
}
ThreadedClient client = new ThreadedClient(listenport);
Handler6 handler = new Handler6(streamFilter);
client.subscribe(hostName, port, tableName, actionName, handler, 0, true);- 通过 ThreadPooledClient 订阅异构流表的方法和 ThreadedClient 一致。
- 指定
subscribe函数的 deserialize 参数：
Handler6 handler = new Handler6(streamFilter);
ThreadPooledClient client1 = new ThreadPooledClient(listenport, threadCount);
client.subscribe(hostName, port, tableName, actionName, handler, 0, true);- 异构流表（streamFilter）也可以写入客户自定义的 Handler 中，在回调时被解析：
ThreadPooledClient client = new ThreadPooledClient(listenport, threadCount);
client.subscribe(hostName, port, tableName, actionName, handler, 0, true, null, streamFilter, false);由于 PollingClient 没有回调函数，只能通过为 subscirbe 的 deserialize 参数传入 streamFilter 的方式进行解析：
PollingClient client = new PollingClient(listenport);
TopicPoller poller = subscribe(hostName, port, tableName, actionName, 0, true, null, streamFilter);每一个订阅都有一个订阅主题topic作为唯一标识。如果订阅时topic已经存在，那么会订阅失败。这时需要通过unsubscribeTable函数取消订阅才能再次订阅。
client.unsubscribe(serverIP, serverPort, tableName,actionName);