Spring Data JPA系列3:JPA项目中核心场景与进阶用法介绍
大家好,又见面了。
到这里呢,已经是本SpringData JPA
系列文档的第三篇了,先来回顾下前面两篇:
在第1篇《Spring Data JPA系列1:JDBC、ORM、JPA、Spring Data JPA,傻傻分不清楚?给你个选择SpringDataJPA的理由!》中,我们对JPA的整体概念有了全面的了解。
在第2篇《Spring Data JPA系列2:快速在SpringBoot项目中熟练使用JPA》中也知晓了SpringBoot项目快速集成SpringData JPA以及快速上手使用JPA来进行基本的项目开发的技能。
本篇内容将在上一篇已有的内容基础上,进一步的聊一下项目中使用JPA的一些高阶复杂场景的实践指导,覆盖了主要核心的JPA使用场景,可以让你在需求开发的时候对JPA的使用更加的游刃有余。
Repository
上一篇文档中,我们知道业务代码中直接调用Repository
层中默认提供的方法或者是自己自定义的接口方法,便可以进行DB的相关操作。这里我们再对repository的整体实现情况进一步探索下。
repository全貌梳理
先看下Repository相关的类图:
整体类图虽然咋看上去很庞杂,但其实主线脉络还是比较清晰的。
- 先看下蓝色的部分其实就是Repository的一整个接口定义链条,而橙色的则是我们自己自定义的一些Repository接口类,继承父层接口的所有已有能力。
- 左侧的类图与接口,其实都是JPA提供的一些用于实现或者定制查询操作的一些辅助实现类,后面章节中会看到他们的身影。
对主体repository层级提供的主要方法进行简单的梳理,如下:
下面对各个repository接口进行简单的独立介绍。
JpaRepository与它的父类们
Repository
位于Spring Data Common
的lib里面,是Spring Data 里面做数据库操作的最底层的抽象接口、最顶级的父类,源码里面其实什么方法都没有,仅仅起到一个标识作用。CrudRepository
作为直接继承Repository
的次顶层接口类,看名字也可以大致猜测出其主要作用就是封装提供基础CRUD操作。PagingAndSortingRepository
继承自CrudRepository
,自然也就具备了CrudRepository
提供的全部接口能力。此外,从其自身新提供的接口来看,增加了排序和分页查询列表的能力,非常符合其类名的含义。
JpaRepository
与其前面的几个父类相比是个特殊的存在,其中补充添加了一组JPA规范的接口方法。前面的几个接口类都是Spring Data为了兼容NoSQL而进行的一些抽象封装(因为SpringData项目是一个庞大的家族,支持各种SQL与NoSQL的数据库,SpringData JPA是SpringData家族中面向SQL数据库的一个子分支项目),从JpaRepository
开始是对关系型数据库进行抽象封装。
从类图可以看得出来它继承了PagingAndSortingRepository
类,也就继承了其所有方法,并且实现类也是SimpleJpaRepository
。从类图上还可以看出JpaRepository
继承和拥有了QueryByExampleExecutor
的相关方法。
通过源码和CrudRepository
相比较,它支持Query By Example,批量删除,提高删除效率,手动刷新数据库的更改方法,并将默认实现的查询结果变成了List。
额外补充一句:
实际的项目编码中,大部分的场景中,我们自定义Repository都是继承
JpaRepository
来实现的。
自定义Repository
先看个自定义Repository的例子,如下:
看下对应类图结构,自定义Repository继承了JpaRepository,具备了其父系所有的操作接口,此外,额外扩展了业务层面自定义的一些接口方法:
自定义Repository
的时候,继承JpaRepository需要传入两个泛型:
- 此Repository需要操作的具体Entity对象(Entity与具体DB中表映射,所以指定Entity也等同于指定了此Repository所对应的目标操作Table),
- 此Entity实体的主键数据类型(也就是第一个参数指定的Entity类中以@Id注解标识的字段的类型)
分页、排序,一招搞定
分页,排序使用Pageable
对象进行传递,其中包含Page
和Sort
参数对象。
查询的时候,直接传递Pageable
参数即可(注意下,如果是用原生SQL查询的方式,此法行不通,后文有详细说明)。
// 定义repository接口的时候,直接传入Pageable参数即可
List<UserEntity> findAllByDepartment(DepartmentEntity department, Pageable pageable);
还有一种特殊的分页场景。比如,DB表中有100w条记录,然后现在需要将这些数据全量的加载到ES中。如果逐条查询然后插入ES,显然效率太慢;如果一次性全部查询出来然后直接往ES写,服务端内存可能会爆掉。
这种场景,其实可以基于Slice
结果对象进行实现。Slice的作用是,只知道是否有下一个Slice
可用,不会执行count,所以当查询较大的结果集时,只知道数据是足够的就可以了,而且相关的业务场景也不用关心一共有多少页。
private <T extends EsDocument, F> void fullLoadToEs(IESLoadService<T, F> esLoadService) {
try {
final int batchHandleSize = 10000;
Pageable pageable = PageRequest.of(0, batchHandleSize);
do {
// 批量加载数据,返回Slice类型结果
Slice<F> entitySilce = esLoadService.slicePageQueryData(pageable);
// 具体业务处理逻辑
List<T> esDocumentData = esLoadService.buildEsDocumentData(entitySilce);
esUtil.batchSaveOrUpdateAsync(esDocumentData);
// 获取本次实际上加载到的具体数据量
int pageLoadedCount = entitySilce.getNumberOfElements();
if (!entitySilce.hasNext()) {
break;
}
// 自动重置page分页参数,继续拉取下一批数据
pageable = entitySilce.nextPageable();
} while (true);
} catch (Exception e) {
log.error("error occurred when load data into es", e);
}
}
复杂搜索,其实不复杂
按照条件进行搜索查询,是项目中遇到的非常典型且常用的场景。但是条件搜索也分几种场景,下面分开说下。
简单固定场景
所谓简单固定,即查询条件就是固定的1个字段或者若干个字段,且查询字段数量不会变,比如根据部门查询具体人员列表这种。
这种情况,我们可以简单的直接在repository中,根据命名规范定义一个接口即可。
@Repository
public interface UserRepository extends JpaRepository<UserEntity, Long> {
// 根据一个固定字段查询
List<UserEntity> findAllByDepartment(DepartmentEntity department);
// 根据多个固定字段组合查询
UserEntity findFirstByWorkIdAndUserNameAndDepartment(String workId, String userName, DepartmentEntity department);
}
简单不固定场景
考虑一种场景,界面上需要做一个用户搜索的能力,要求支持根据用户名、工号、部门、性别、年龄、职务等等若干个字段中的1个或者多个的组合来查询符合条件的用户信息。
显然,上述通过直接在repository中按照命名规则定义接口的方式行不通了。这个时候,Example
对象便排上用场了。
其实在前面整体介绍Repository的UML图中,就已经有了Example
的身影了,虽然这个名字起的很敷衍,但其功能确是挺实在的。
看下具体用法:
public Page<UserEntity> queryUsers(Request request, UserEntity queryParams) {
// 查询条件构造出对应Entity对象,转为Example查询条件
Example<UserEntity> example = Example.of(queryParams);
// 构造分页参数
Pageable pageable = PageHelper.buildPageable(request);
// 按照条件查询,并分页返回结果
return userRepository.findAll(example, pageable);
}
复杂场景
如果是一些自定义的复杂查询场景,可以通过定制SQL语句的方式来实现。
@Repository
public interface UserRepository extends JpaRepository<UserEntity, Long> {
@Query(
value = "select t.*,(select group_concat(a.assigner_name) from workflow_task a where a.state='R' and a.proc_inst_id=t.proc_inst_id) deal_person,"
+ " (select a.task_name from workflow_task a where a.state='R' and a.proc_inst_id=t.proc_inst_id limit 1) cur_step "
+ " from workflow_info t where t.state='R' and t.type in (?1) "
+ "and exists(select 1 from workflow_task b where b.assigner=?2 and b.state='R' and b.proc_inst_id=t.proc_inst_id) order by t.create_time desc",
countQuery = "select count(1) from workflow_info t where t.state='R' and t.type in (?1) "
+ "and exists(select 1 from workflow_task b where b.assigner=?2 and b.state='R' and b.proc_inst_id=t.proc_inst_id) ",
nativeQuery = true)
Page<FlowResource> queryResource(List<String> type, String workId, Pageable pageable);
}
此外,还可以基于JpaSpecificationExecutor
提供的能力接口来实现。
自定义接口需要增加JpaSpecificationExecutor
的继承,然后利用Page<T> findAll(@Nullable Specification<T> spec, Pageable pageable);
接口来实现复杂查询能力。
// 增加对JpaSpecificationExecutor的继承
@Repository
public interface UserRepository extends JpaRepository<UserEntity, Long>, JpaSpecificationExecutor<UserEntity> {
}
public List<UserEntity> queryUsers(QueryParams queryParams) {
// 构造Specification查询条件
Specification<UserEntity> specification =
(root, query, cb) -> {
List<Predicate> predicates = new ArrayList<>();
// 范围查询条件构造
predicates.add(cb.greaterThanOrEqualTo(root.get("age"), queryParams.getMinAge()));
predicates.add(cb.lessThanOrEqualTo(root.get("age"), queryParams.getMaxAge()));
// 精确匹配查询条件构造
predicates.add(cb.equal(root.get("department"), queryParams.getDepartment()));
// 关键字模糊匹配条件构造
if (Objects.nonNull(queryParams.getNameKeyword())) {
predicates.add(cb.like(root.get("userName"), "%" + queryParams.getNameKeyword() + "%"));
}
return query.where(predicates.toArray(new Predicate[0])).getRestriction();
};
// 执行复杂查询条件
return userRepository.findAll(specification);
}
自定义Listener,玩出花样
实际项目中,经常会有一种场景,就是需要监听某个数据的变更然后做一些额外的处理逻辑。一种逻辑,是写操作的时候顺便调用下相关业务的处理API,这样会造成业务间耦合加深;优化点的策略是搞个MQ队列,然后在这个写DB操作的同时发个消息到MQ里面,然后一堆的consumer会监听MQ并去做对应的处理逻辑,这样引入个消息队列代价也有点高。
这个时候,我们可以借助JPA的自定义EntityListener
功能来完美解决。通过监听某个Entity表的变更情况,通知或者调用相关其他的业务代码处理,完美实现了与主体业务逻辑的解耦,也无需引入其他组件。
举个例子:现有一个论坛发帖系统,发帖Post和评论Comment属于两个相对独立又有点关系的数据,现在需要检测当评论变化的时候,需要更新下Post对应记录的评论数字段。下面演示下具体实现。
- 首先,定制一个Listener类,并指定Callbacks注解
public class CommentCountAuditListener {
/**
* 当Comment表有新增数据的操作时,触发此方法的调用
*/
@PostPersist
public void postPersist(CommentEntity entity) {
// 执行Post表中评论数字段的更新
// do something here...
}
/**
* 当Comment表有删除数据的操作时,触发此方法的调用
*/
@PostRemove
public void postRemove(CommentEntity entity) {
// 执行Post表中评论数字段的更新
// do something here...
}
/**
* 当Comment表有更新数据的操作时,触发此方法的调用
*/
@PostUpdate
public void postUpdate(CommentEntity entity) {
// 执行Post表中评论数字段的更新
// do something here...
}
}
- 其次,在评论实体CommentEntity上,加上自定义Listener信息
@Entity
@Table("t_comment")
// 指定前面定制的Listener
@EntityListeners({CommentCountAuditListener.class})
public class CommentEntity extends AbstractAuditable {
// ...
}
这样就搞定了。
自定义Listener还有个典型的使用场景,就是可以统一的记录DB数据的操作日志。
定制化SQL,随心所欲
JPA提供@Query注解,可以实现自定义SQL语句的能力。比如:
@Query(value = "select * from user " +
"where work_id in (?1) " +
"and department_id = 0 " +
"order by CREATE_TIME desc ",
nativeQuery = true)
List<OssFileInfoEntity> queryUsersByWorkIdIn(List<String> workIds);
如果需要执行写操作SQL的时候,需要额外增加@Modifying注解标识,如下:
@Modifying
@Query(value = "insert into user (work_id, user_name) values (?1, ?2)",
nativeQuery = true)
int createUser(String workId, String userName);
其中,nativeQuery = true
表示@Query
注解中提供的value值为原生SQL语句。如果nativeQuery
未设置或者设置为false,则表示将使用JPQL
语言来执行。所谓JPQL,即JAVA持久化查询语句,是一种类似SQL的语法,不同点在于其使用类名来替代表名,使用类字段来替代表字段名。比如:
@Query("SELECT u FROM com.vzn.demo.UserInfo u WHERE u.userName = ?1")
public UserInfo getUserInfoByName(String name);
几个关注点要特别阐述下:
- like查询的时候,参数前后的
%
需要手动添加,系统是不会自动加上的
// like 需要手动添加百分号
@Query("SELECT u FROM com.vzn.demo.UserInfo u WHERE u.userName like %?1")
public UserInfo getUserInfoByName(String name);
- 使用
nativeQuery=true
查询的时候(原生SQL方式),不支持API接口里面传入Sort对象然后进行混合执行
// 错误示范: 自定义sql与API中Sort参数不可同时混用
@Query("SELECT * FROM t_user u WHERE u.user_name = ?1", nativeQuery=true)
public UserInfo getUserInfoByName(String name, Sort sort);
// 正确示范: 自定义SQL完成对应sort操作
@Query("SELECT * FROM t_user u WHERE u.user_name = ?1 order by ?2", nativeQuery=true)
public UserInfo getUserInfoByName(String name, String sortColumn);
- 未指定
nativeQuery=true
查询的时候(JPQL方式),支持API接口里面传入Sort
、PageRequest
等对象然后进行混合执行,来完成排序、分页等操作
// 正确:自定义jpql与API中Sort参数不可同时混用
@Query("SELECT u FROM com.vzn.demo.UserInfo u WHERE u.userName = ?1")
public UserInfo getUserInfoByName(String name, Sort sort);
- 支持使用参数名作为
@Query
查询中的SQL或者JPQL语句的入参,取代参数顺序占位符
默认情况下,参数是通过顺序绑定在自定义执行语句上的,这样如果API接口传参顺序或者位置改变,极易引起自定义查询传参出问题,为了解决此问题,我们可以使用@Param
注解来绑定一个具体的参数名称,然后以参数名称的形式替代位置顺序占位符,这也是比较推荐的一种做法。
// 默认的顺序位置传参
@Query("SELECT * FROM t_user u WHERE u.user_name = ?1 order by ?2", nativeQuery=true)
public UserInfo getUserInfoByName(String name, String sortColumn);
// 使用参数名称传参
@Query("SELECT * FROM t_user u WHERE u.user_name = :name order by :sortColumn", nativeQuery=true)
public UserInfo getUserInfoByName(@Param("name") String name, @Param("sortColumn") String sortColumn);
字段命名映射策略
一般而言,JAVA的编码规范都要求filed字段命名需要遵循小驼峰命名的规范,比如userName,而DB中column命名的时候,很多人习惯于使用下划线分隔的方式命名,比如user_name
这种。这样就涉及到一个映射的策略问题,需要让JPA知道代码里面的userName就对应着DB中的user_name
。
这里就会涉及到对命名映射策略的映射。主要有两种映射配置,下面分别阐述下。
- implicit-strategy
配置项key值:
spring.jpa.hibernate.naming.implicit-strategy=xxxxx
取值说明:
值 | 映射规则说明 |
---|---|
org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyJpaCompliantImp | 默认的命名策略,兼容JPA2.0规范 |
org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyLegacyHbmImpl | 兼容老版本Hibernate的命名规范 |
org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyComponentPathImpl | 与ImplicitNamingStrategyJpaCompliantImp基本相同 |
org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyLegacyJpaImpl | 兼容JPA 1.0规范中的命名规范。 |
org.hibernate.boot.model.naming.SpringImplicitNamingStrategy | 继承ImplicitNamingStrategyJpaCompliantImpl,对外键、链表查询、索引如果未定义,都有下划线的处理策略,而table和column名字都默认与字段一样 |
- physical-strategy
配置项key值:
spring.jpa.hibernate.naming.physical-strategy=xxxxx
取值说明:
值 | 映射规则说明 |
---|---|
org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl | 默认字符串一致映射,不做任何转换处理,比如java类中userName,映射到table中列名也叫userName |
org.springframework.boot.orm.jpa.hibernate.SpringPhysicalNamingStrategy | java类中filed名称小写字母进行映射到DB表column名称,遇大写字母时转为分隔符”_”命名格式,比如java类中userName字段,映射到DB表column名称叫user_name |
- physical-strategy与implicit-strategy
SpringData JPA只是对JPA规范的二次封装,其底层使用的是Hibernate
,所以此处涉及到Hibernate提供的一些处理策略。Hibernate将对象模型映射到关系数据库分为两个步骤:
- 从对象模型中确定逻辑名称。逻辑名可以由用户显式指定(使用
@Column
或@Table
),也可以隐式指定。 - 将逻辑名称映射到物理名称,也就是数据库中使用的名称。
这里,implicit-strategy
用于第一步隐式指定逻辑名称,而physical-strategy
则用于第二步中逻辑名称到物理名称的映射。
注意:
当没有使用@Table
和@Column
注解时,implicit-strategy
配置项才会被使用,即implicit-strategy
定义的是一种缺省场景的处理策略;而physical-strategy
属于一种高优先级的策略,只要设置就会被执行,而不管是否有@Table
和@Column
注解。
小结,承上启下
好啦,本篇内容就介绍到这里。
通过本篇的内容,我们对于如何在项目中使用Spring Data JPA
来进行一些较为复杂场景的处理方案与策略有了进一步的了解,再结合本系列此前的内容,到此掌握的JPA的相关技能已经足以应付大部分项目开发场景。
在实际项目中,为了保障数据操作的可靠、避免脏数据的产生,需要在代码中加入对数据库操作的事务控制。在下一篇文档中,我们将一起聊一聊Spring Data JPA业务代码开发中关于数据库事务的控制,以及编码中存在哪些可能会导致事务失效的场景等等。
如果对本文有自己的见解,或者有任何的疑问或建议,都可以留言,我们一起探讨、共同进步。
补充
Spring Data JPA
作为Spring Data
中对于关系型数据库支持的一种框架技术,属于ORM
的一种,通过得当的使用,可以大大简化开发过程中对于数据操作的复杂度。本文档隶属于《
Spring Data JPA
用法与技能探究》系列的第3篇。本系列文档规划对Spring Data JPA
进行全方位的使用介绍,一共分为5篇文档,如果感兴趣,欢迎关注交流。《Spring Data JPA用法与技能探究》系列涵盖内容:
- 开篇介绍 —— 《Spring Data JPA系列1:JDBC、ORM、JPA、Spring Data JPA,傻傻分不清楚?给你个选择SpringDataJPA的理由!》
- 快速上手 —— 《Spring Data JPA系列2:SpringBoot集成JPA详细教程,快速在项目中熟练使用JPA》
- 深度进阶 —— 《Spring Data JPA系列3:JPA项目中核心场景与进阶用法介绍》
- 可靠保障 —— 《聊一聊数据库的事务,以及Spring体系下对事务的使用》
- 周边扩展 —— 《JPA开发辅助效率提升方案介绍》
我是悟道,聊技术、又不仅仅聊技术~
如果觉得有用,请点个关注,也可以关注下我的公众号【架构悟道】,获取更及时的更新。
期待与你一起探讨,一起成长为更好的自己。