本篇文章给大家分享的是有关Spring Data JPA的配置与使用方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
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首先简单介绍一下SpringData:Spring Data 项目的目的是为了简化构建基于 Spring 框架应用的数据访问计数,包括非关系数据库、Map-Reduce 框架、云数据服务等等;另外也包含对关系数据库的访问支持。
再介绍一下JPA:Java 持久化 API (JPA)是一个 Java 应用程序接口 规范,描述了使用 Java标准版平台(Java SE) 和 Java企业版平台(Java EE)的应用中的 关系数据 的管理。(摘自维基百科)
现在我们可以来聊一聊Spring Data JPA。从Spring Data的介绍以及JPA的介绍不难看出,Spring Data JPA是使用JPA标准的持久层工具。持久层工具,那就有意思了,我们已经有Hibernate和Mybatis等等好用的持久层工具了,为什么要用Spring Data JPA呢?这是一个好问题,我卖个关子,我们先来看看Spring Data如何与Spring进行整合。
1. Spring整合Spring Data JPA
1.1 添加依赖
org.springframework.boot spring-boot-starter-data-jpa MySQL mysql-connector-java 6.0.6
1.2 配置属性
#通用数据源配置 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springboot_jpa?charset=utf8mb4&useSSL=false spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 # Hikari 数据源专用配置 spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20 spring.datasource.hikari.minimum-idle=5 # JPA 相关配置 #在 SrpingBoot 2.0 版本中,Hibernate 创建数据表的时候,默认的数据库存储引擎选择的是 MyISAM (之前好像是 InnoDB,这点比较诡异)。这个参数是在建表的时候,将默认的存储引擎切换为 InnoDB 用的。 spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect #配置在日志中打印出执行的 SQL 语句信息。 spring.jpa.show-sql=true #配置指明在程序启动的时候要删除并且创建实体类对应的表。这个参数很危险,因为他会把对应的表删除掉然后重建。所以千万不要在生成环境中使用。只有在测试环境中,一开始初始化数据库结构的时候才能使用一次。 spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
对spring.jpa.hibernate.ddl-auto属性感兴趣的同学,可以去下面这篇博客看看。jpa的hibernate.ddl-auto的几个属性值区别。
1.3 创建实体类
import lombok.Data; import javax.persistence.*; /* * @Description TODO * @author Raindrop * @date 2019/8/22 9:10 */ @Data //lombok构建Get和Set方法 @Entity //声明该类为实体类 @Table(name = "SpringDataJpa") //该实体类对应的表名 public class Test { @Id //该属性为主键 @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) //JPA通用策略生成器 @Column(name = "id") //数据表中列名 private Integer id; @Column(name = "username", columnDefinition = "varchar(50) not null") //数据表中列名以及列类型 private String username; @Column(name = "email", columnDefinition = "varchar(50) not null") //数据表中列名以及列类型 private String email; @Column(name = "sex", columnDefinition = "varchar(50) not null") //数据表中列名以及列类型 private String sex; @Column(name = "age", columnDefinition = "varchar(50) not null") //数据表中列名以及列类型 private String age; }
1.4 创建dao层
好了,我们的准备工作都已经做完了,接下来我们就可以快乐的进行CRUD了。
创建Repository类
package run.halo.app.repository; import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository; import org.springframework.data.jpa.repository.Query; import run.halo.app.model.entity.*; import java.util.List; public interface RaindropUserRepository extends JpaRepository{ //自定义方法 根据方法名来创建sql语句 //形成的SQL语句:select * from spring_data_jpa where userName = ?1 RaindropUser findByUsername(String userName); //自定义方法 根据方法名来创建sql语句 //形成的SQL语句:select * from spring_data_jpa where sex = ?1 and email=?2 RaindropUser findBySexAndEmail(String sex, String email); //切记切记,native的使用方法 JPA使用nativeQuery=true来区分是不是原生SQL //以下方法是错误的,不可以使用原生的sql,而要是用对应的实体类以及属性来表示列和表名 //@Query("select id,username from spring_data_jpa where age < :age") @Query("select new run.halo.app.model.entity.RaindropUser(raindrop.id," + "raindrop.username,raindrop.email,raindrop.sex," + "raindrop.age) from RaindropUser raindrop where raindrop.age < ?1") List findByLtAge(Integer age); // 该示例也是错的 // @Query("select new run.halo.app.model.entity.RaindropUser(a.id,a.username,a.email,a.sex,a.age) from spring_data_jpa a where age > ?1") // RaindropUser findByRtAge(Integer age); }
1.5 测试类
@Test public void Test(){ RaindropUser raindropUser = new RaindropUser(); // raindropUser.setEmail("123123@gmail.com"); // raindropUser.setAge(12); // raindropUser.setUsername("Raindrop"); // raindropUser.setSex("man"); // 继承自JpaRepository类都有一些基础方法,稍后讲解。该方法为保存数据 // raindropUserRepository.save(raindropUser); Listlist = raindropUserRepository.findByLtAge(15); System.out.println("List: " + list.get(0)); // RaindropUser raindropUser1 = raindropUserRepository.findByRtAge(10); // System.out.println(raindropUser); // System.out.println(raindropUser1); }
1.6 JAP方法解析
我们在Repository类中定义了findByUsername以及findBySexAndEmail方法,SpringData会根据方法名自动生成SQL语句来执行。
重点词汇以及生成的SQL语句
Keyword | Sample | JPQL snippet |
---|---|---|
And | findByLastnameAndFirstname | … where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2 |
Or | findByLastnameOrFirstname | … where x.lastname = ?1 or x.firstname = ?2 |
Is,Equals | findByFirstnameIs,findByFirstnameEquals | … where x.firstname = ?1 |
Between | findByStartDateBetween | … where x.startDate between ?1 and ?2 |
LessThan | findByAgeLessThan | … where x.age < ?1 |
LessThanEqual | findByAgeLessThanEqual | … where x.age ⇐ ?1 |
GreaterThan | findByAgeGreaterThan | … where x.age > ?1 |
GreaterThanEqual | findByAgeGreaterThanEqual | … where x.age >= ?1 |
After | findByStartDateAfter | … where x.startDate > ?1 |
Before | findByStartDateBefore | … where x.startDate < ?1 |
IsNull | findByAgeIsNull | … where x.age is null |
IsNotNull,NotNull | findByAge(Is)NotNull | … where x.age not null |
Like | findByFirstnameLike | … where x.firstname like ?1 |
NotLike | findByFirstnameNotLike | … where x.firstname not like ?1 |
StartingWith | findByFirstnameStartingWith | … where x.firstname like ?1 (parameter bound with appended %) |
EndingWith | findByFirstnameEndingWith | … where x.firstname like ?1 (parameter bound with prepended %) |
Containing | findByFirstnameContaining | … where x.firstname like ?1 (parameter bound wrapped in %) |
OrderBy | findByAgeOrderByLastnameDesc | … where x.age = ?1 order by x.lastname desc |
Not | findByLastnameNot | … where x.lastname <> ?1 |
In | findByAgeIn(Collection ages) | … where x.age in ?1 |
NotIn | findByAgeNotIn(Collectionage) | … where x.age not in ?1 |
TRUE | findByActiveTrue() | … where x.active = true |
FALSE | findByActiveFalse() | … where x.active = false |
IgnoreCase | findByFirstnameIgnoreCase | … where UPPER(x.firstame) = UPPER(?1) |
以上就是Spring Data JPA的配置与使用方法,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。