本篇进行Spring-data-jpa的介绍,几乎涵盖该框架的所有方面,在日常的开发当中,基本上能满足所有需求。这里不讲解JPA和Spring-data-jpa单独使用,所有的内容都是在和Spring整合的环境中实现。如果需要了解该框架的入门,百度一下,很多入门的介绍。在这篇文章的接下来一篇,会有一个系列来讲解mybatis,这个系列从mybatis的入门开始,到基本使用,和spring整合,和第三方插件整合,缓存,插件,最后会持续到mybatis的架构,源码解释,重点会介绍几个重要的设计模式,这样一个体系。基本上讲完之后,mybatis在你面前就没有了秘密,你能解决mybatis的几乎所有问题,并且在开发过程中相当的方便,驾轻就熟。

这篇文章由于介绍的类容很全,因此很长,如果你需要,那么可以耐心的看完,本人经历了很长时间的学识,使用,研究的心血浓缩成为这么短短的一篇博客。

大致整理一个提纲:

  1、Spring-data-jpa的基本介绍;

  2、和Spring整合;

  3、基本的使用方式;

  4、复杂查询,包括多表关联,分页,排序等;

现在开始:

  1、Spring-data-jpa的基本介绍:JPA诞生的缘由是为了整合第三方ORM框架,建立一种标准的方式,百度百科说是JDK为了实现ORM的天下归一,目前也是在按照这个方向发展,但是还没能完全实现。在ORM框架中,Hibernate是一支很大的部队,使用很广泛,也很方便,能力也很强,同时Hibernate也是和JPA整合的比较良好,我们可以认为JPA是标准,事实上也是,JPA几乎都是接口,实现都是Hibernate在做,宏观上面看,在JPA的统一之下Hibernate很良好的运行。

  上面阐述了JPA和Hibernate的关系,那么Spring-data-jpa又是个什么东西呢?这地方需要稍微解释一下,我们做Java开发的都知道Spring的强大,到目前为止,企业级应用Spring几乎是无所不能,无所不在,已经是事实上的标准了,企业级应用不使用Spring的几乎没有,这样说没错吧。而Spring整合第三方框架的能力又很强,他要做的不仅仅是个最早的IOC容器这么简单一回事,现在Spring涉及的方面太广,主要是体现在和第三方工具的整合上。而在与第三方整合这方面,Spring做了持久化这一块的工作,我个人的感觉是Spring希望把持久化这块内容也拿下。于是就有了Spring-data-**这一系列包。包括,Spring-data-jpa,Spring-data-template,Spring-data-mongodb,Spring-data-redis,还有个民间产品,mybatis-spring,和前面类似,这是和mybatis整合的第三方包,这些都是干的持久化工具干的事儿。

  这里介绍Spring-data-jpa,表示与jpa的整合。

  2、我们都知道,在使用持久化工具的时候,一般都有一个对象来操作数据库,在原生的Hibernate中叫做Session,在JPA中叫做EntityManager,在MyBatis中叫做SqlSession,通过这个对象来操作数据库。我们一般按照三层结构来看的话,Service层做业务逻辑处理,Dao层和数据库打交道,在Dao中,就存在着上面的对象。那么ORM框架本身提供的功能有什么呢?答案是基本的CRUD,所有的基础CRUD框架都提供,我们使用起来感觉很方便,很给力,业务逻辑层面的处理ORM是没有提供的,如果使用原生的框架,业务逻辑代码我们一般会自定义,会自己去写SQL语句,然后执行。在这个时候,Spring-data-jpa的威力就体现出来了,ORM提供的能力他都提供,ORM框架没有提供的业务逻辑功能Spring-data-jpa也提供,全方位的解决用户的需求。使用Spring-data-jpa进行开发的过程中,常用的功能,我们几乎不需要写一条sql语句,至少在我看来,企业级应用基本上可以不用写任何一条sql,当然spring-data-jpa也提供自己写sql的方式,这个就看个人怎么选择,都可以。我觉得都行。

  2.1与Spring整合我们从spring配置文件开始,为了节省篇幅,这里我只写出配置文件的结构。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:mongo="http://www.springframework.org/schema/data/mongo"
xmlns:jpa="http://www.springframework.org/schema/data/jpa"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/aop
http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx
http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/data/mongo
http://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo-1.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/data/jpa http://www.springframework.org/schema/data/jpa/spring-jpa.xsd"> <!-- 数据库连接 -->
<context:property-placeholder location="classpath:your-config.properties" ignore-unresolvable="true" />
<!-- service包 -->
<context:component-scan base-package="your service package" />
<!-- 使用cglib进行动态代理 -->
<aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true" />
<!-- 支持注解方式声明式事务 -->
<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" proxy-target-class="true" />
<!-- dao -->
<jpa:repositories base-package="your dao package" repository-impl-postfix="Impl" entity-manager-factory-ref="entityManagerFactory" transaction-manager-ref="transactionManager" />
<!-- 实体管理器 -->
<bean id="entityManagerFactory" class="org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean">
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
<property name="packagesToScan" value="your entity package" />
<property name="persistenceProvider">
<bean class="org.hibernate.ejb.HibernatePersistence" />
</property>
<property name="jpaVendorAdapter">
<bean class="org.springframework.orm.jpa.vendor.HibernateJpaVendorAdapter">
<property name="generateDdl" value="false" />
<property name="database" value="MYSQL" />
<property name="databasePlatform" value="org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect" />
<!-- <property name="showSql" value="true" /> -->
</bean>
</property>
<property name="jpaDialect">
<bean class="org.springframework.orm.jpa.vendor.HibernateJpaDialect" />
</property>
<property name="jpaPropertyMap">
<map>
<entry key="hibernate.query.substitutions" value="true 1, false 0" />
<entry key="hibernate.default_batch_fetch_size" value="16" />
<entry key="hibernate.max_fetch_depth" value="2" />
<entry key="hibernate.generate_statistics" value="true" />
<entry key="hibernate.bytecode.use_reflection_optimizer" value="true" />
<entry key="hibernate.cache.use_second_level_cache" value="false" />
<entry key="hibernate.cache.use_query_cache" value="false" />
</map>
</property>
</bean> <!-- 事务管理器 -->
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.orm.jpa.JpaTransactionManager">
<property name="entityManagerFactory" ref="entityManagerFactory"/>
</bean> <!-- 数据源 -->
<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="${driver}" />
<property name="url" value="${url}" />
<property name="username" value="${userName}" />
<property name="password" value="${password}" />
<property name="initialSize" value="${druid.initialSize}" />
<property name="maxActive" value="${druid.maxActive}" />
<property name="maxIdle" value="${druid.maxIdle}" />
<property name="minIdle" value="${druid.minIdle}" />
<property name="maxWait" value="${druid.maxWait}" />
<property name="removeAbandoned" value="${druid.removeAbandoned}" />
<property name="removeAbandonedTimeout" value="${druid.removeAbandonedTimeout}" />
<property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${druid.timeBetweenEvictionRunsMillis}" />
<property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${druid.minEvictableIdleTimeMillis}" />
<property name="validationQuery" value="${druid.validationQuery}" />
<property name="testWhileIdle" value="${druid.testWhileIdle}" />
<property name="testOnBorrow" value="${druid.testOnBorrow}" />
<property name="testOnReturn" value="${druid.testOnReturn}" />
<property name="poolPreparedStatements" value="${druid.poolPreparedStatements}" />
<property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="${druid.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}" />
<property name="filters" value="${druid.filters}" />
</bean> <!-- 事务 -->
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
<tx:attributes>
<tx:method name="*" />
<tx:method name="get*" read-only="true" />
<tx:method name="find*" read-only="true" />
<tx:method name="select*" read-only="true" />
<tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="add*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="insert*" propagation="REQUIRED" />
</tx:attributes>
</tx:advice>
<!-- 事务入口 -->
<aop:config>
<aop:pointcut id="allServiceMethod" expression="execution(* your service implements package.*.*(..))" />
<aop:advisor pointcut-ref="allServiceMethod" advice-ref="txAdvice" />
</aop:config> </beans>

2.2对上面的配置文件进行简单的解释,只对“实体管理器”和“dao”进行解释,其他的配置在任何地方都差不太多。

    1.对“实体管理器”解释:我们知道原生的jpa的配置信息是必须放在META-INF目录下面的,并且名字必须叫做persistence.xml,这个叫做persistence-unit,就叫做持久化单元,放在这下面我们感觉不方便,不好,于是Spring提供了

org.springframework.orm.jpa.LocalContainerEntityManagerFactoryBean

这样一个类,可以让你的随心所欲的起这个配置文件的名字,也可以随心所欲的修改这个文件的位置,只需要在这里指向这个位置就行。然而更加方便的做法是,直接把配置信息就写在这里更好,于是就有了这实体管理器这个bean。使用

<property name="packagesToScan" value="your entity package" />

这个属性来加载我们的entity。

  2.3 解释“dao”这个bean。这里衍生一下,进行一下名词解释,我们知道dao这个层叫做Data Access Object,数据库访问对象,这是一个广泛的词语,在jpa当中,我们还有一个词语叫做Repository,这里我们一般就用Repository结尾来表示这个dao,比如UserDao,这里我们使用UserRepository,当然名字无所谓,随意取,你可以意会一下我的意思,感受一下这里的含义和区别,同理,在mybatis中我们一般也不叫dao,mybatis由于使用xml映射文件(当然也提供注解,但是官方文档上面表示在有些地方,比如多表的复杂查询方面,注解还是无解,只能xml),我们一般使用mapper结尾,比如我们也不叫UserDao,而叫UserMapper。

  上面拓展了一下关于dao的解释,那么这里的这个配置信息是什么意思呢?首先base-package属性,代表你的Repository接口的位置,repository-impl-postfix属性代表接口的实现类的后缀结尾字符,比如我们的UserRepository,那么他的实现类就叫做UserRepositoryImpl,和我们平时的使用习惯完全一致,于此同时,spring-data-jpa的习惯是接口和实现类都需要放在同一个包里面(不知道有没有其他方式能分开放,这不是重点,放在一起也无所谓,影响不大),再次的,这里我们的UserRepositoryImpl这个类的定义的时候我们不需要去指定实现UserRepository接口,根据spring-data-jpa自动就能判断二者的关系。

  比如:我们的UserRepository和UserRepositoryImpl这两个类就像下面这样来写。

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

那么这里为什么要这么做呢?原因是:spring-data-jpa提供基础的CRUD工作,同时也提供业务逻辑的功能(前面说了,这是该框架的威力所在),所以我们的Repository接口要做两项工作,继承spring-data-jpa提供的基础CRUD功能的接口,比如JpaRepository接口,同时自己还需要在UserRepository这个接口中定义自己的方法,那么导致的结局就是UserRepository这个接口中有很多的方法,那么如果我们的UserRepositoryImpl实现了UserRepository接口,导致的后果就是我们势必需要重写里面的所有方法,这是Java语法的规定,如此一来,悲剧就产生了,UserRepositoryImpl里面我们有很多的@Override方法,这显然是不行的,结论就是,这里我们不用去写implements部分。

  spring-data-jpa实现了上面的能力,那他是怎么实现的呢?这里我们通过源代码的方式来呈现他的来龙去脉,这个过程中cglib发挥了杰出的作用。

  在spring-data-jpa内部,有一个类,叫做

public class SimpleJpaRepository<T, ID extends Serializable> implements JpaRepository<T, ID>,
JpaSpecificationExecutor<T>

我们可以看到这个类是实现了JpaRepository接口的,事实上如果我们按照上面的配置,在同一个包下面有UserRepository,但是没有UserRepositoryImpl这个类的话,在运行时期UserRepository这个接口的实现就是上面的SimpleJpaRepository这个接口。而如果有UserRepositoryImpl这个文件的话,那么UserRepository的实现类就是UserRepositoryImpl,而UserRepositoryImpl这个类又是SimpleJpaRepository的子类,如此一来就很好的解决了上面的这个不用写implements的问题。我们通过阅读这个类的源代码可以发现,里面包装了entityManager,底层的调用关系还是entityManager在进行CRUD。

  3. 下面我们通过一个完整的项目来基本使用spring-data-jpa,然后我们在介绍他的高级用法。

  a.数据库建表:user,主键自增

b.对应实体:User

@Entity
@Table(name = "user")
public class User {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Integer id;
private String name;
private String password;
private String birthday;
// getter,setter
}

c.简历UserRepository接口

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

  通过上面3步,所有的工作就做完了,User的基础CRUD都能做了,简约而不简单。

  d.我们的测试类UserRepositoryTest

public class UserRepositoryTest {

    @Autowired
private UserRepository userRepository; @Test
public void baseTest() throws Exception {
User user = new User();
user.setName("Jay");
user.setPassword("123456");
user.setBirthday("2008-08-08");
userRepository.save(user);
// userRepository.delete(user);
// userRepository.findOne(1);
}
}

  测试通过。

  说到这里,和spring已经完成。接下来第三点,基本使用。

4.前面把基础的东西说清楚了,接下来就是spring-data-jpa的正餐了,真正威力的地方。

  4.1 我们的系统中一般都会有用户登录这个接口,在不使用spring-data-jpa的时候我们怎么做,首先在service层定义一个登录方法。如:

User login(String name, String password);

然后在serviceImpl中写该方法的实现,大致这样:

    @Override
public User login(String name, String password) {
return userDao.login(name, password);
}

接下来,UserDao大概是这么个样子:

User getUserByNameAndPassword(String name, String password);

然后在UserDaoImpl中大概是这么个样子:

    public User getUserByNameAndPassword(String name, String password) {
Query query = em.createQuery("select * from User t where t.name = ?1 and t.password = ?2");
query.setParameter(1, name);
query.setParameter(2, password);
return (User) query.getSingleResult();
}

ok,这个代码运行良好,那么这样子大概有十来行代码,我们感觉这个功能实现了,很不错。然而这样子真正简捷么?如果这样子就满足了,那么spring-data-jpa就没有必要存在了,前面提到spring-data-jpa能够帮助你完成业务逻辑代码的处理,那他是怎么处理的呢?这里我们根本不需要UserDaoImpl这个类,只需要在UserRepository接口中定义一个方法

User findByNameAndPassword(String name, String password);

然后在service中调用这个方法就完事了,所有的逻辑只需要这么一行代码,一个没有实现的接口方法。通过debug信息,我们看到输出的sql语句是

select * from user where name = ? and password = ?

跟上面的传统方式一模一样的结果。这简单到令人发指的程度,那么这一能力是如何实现的呢?原理是:spring-data-jpa会根据方法的名字来自动生成sql语句,我们只需要按照方法定义的规则即可,上面的方法findByNameAndPassword,spring-data-jpa规定,方法都以findBy开头,sql的where部分就是NameAndPassword,被spring-data-jpa翻译之后就编程了下面这种形态:

where name = ? and password = ?

在举个例,如果是其他的操作符呢,比如like,前端模糊查询很多都是以like的方式来查询。比如根据名字查询用户,sql就是

select * from user where name like = ?

这里spring-data-jpa规定,在属性后面接关键字,比如根据名字查询用户就成了

User findByNameLike(String name);

被翻译之后的sql就是

select * from user where name like = ?

这也是简单到令人发指,spring-data-jpa所有的语法规定如下图:

通过上面,基本CRUD和基本的业务逻辑操作都得到了解决,我们要做的工作少到仅仅需要在UserRepository接口中定义几个方法,其他所有的工作都由spring-data-jpa来完成。

接下来:就是比较复杂的操作了,比如动态查询,分页,下面详细介绍spring-data-jpa的第二大杀手锏,强大的动态查询能力。

在上面的介绍中,对于我们传统的企业级应用的基本操作已经能够基本上全部实现,企业级应用一般都会有一个模糊查询的功能,并且是多条的查询,在有查询条件的时候我们需要在where后面接上一个 xxx = yyy 或者 xxx like '% + yyy + %'类似这样的sql。那么我们传统的JDBC的做法是使用很多的if语句根据传过来的查询条件来拼sql,mybatis的做法也类似,由于mybatis有强大的动态xml文件的标签,在处理这种问题的时候显得非常的好,但是二者的原理都一致,那spring-data-jpa的原理也同样很类似,这个道理也就说明了解决多表关联动态查询根儿上也就是这么回事。

  那么spring-data-jpa的做法是怎么的呢?有两种方式。可以选择其中一种,也可以结合使用,在一般的查询中使用其中一种就够了,就是第二种,但是有一类查询比较棘手,比如报表相关的,报表查询由于涉及的表很多,这些表不一定就是两两之间有关系,比如字典表,就很独立,在这种情况之下,使用拼接sql的方式要容易一些。下面分别介绍这两种方式。

  a.使用JPQL,和Hibernate的HQL很类似。

   前面说道了在UserRepository接口的同一个包下面建立一个普通类UserRepositoryImpl来表示该类的实现类,同时前面也介绍了完全不需要这个类的存在,但是如果使用JPQL的方式就必须要有这个类。如下:

public class StudentRepositoryImpl {

    @PersistenceContext
private EntityManager em;
@SuppressWarnings("unchecked")
public Page<Student> search(User user) {
String dataSql = "select t from User t where 1 = 1";
String countSql = "select count(t) from User t where 1 = 1"; if(null != user && !StringUtils.isEmpty(user.getName())) {
dataSql += " and t.name = ?1";
countSql += " and t.name = ?1";
} Query dataQuery = em.createQuery(dataSql);
Query countQuery = em.createQuery(countSql); if(null != user && !StringUtils.isEmpty(user.getName())) {
dataQuery.setParameter(1, user.getName());
countQuery.setParameter(1, user.getName());
}long totalSize = (long) countQuery.getSingleResult();
Page<User> page = new Page();
page.setTotalSize(totalSize);
List<User> data = dataQuery.getResultList();
page.setData(data);
return page;
} }

通过上面的方法,我们查询并且封装了一个User对象的分页信息。代码能够良好的运行。这种做法也是我们传统的经典做法。那么spring-data-jpa还有另外一种更好的方式,那就是所谓的类型检查的方式,上面我们的sql是字符串,没有进行类型检查,而下面的方式就使用了类型检查的方式。这个道理在mybatis中也有体现,mybatis可以使用字符串sql的方式,也可以使用接口的方式,而mybatis的官方推荐使用接口方式,因为有类型检查,会更安全。

  b.使用JPA的动态接口,下面的接口我把注释删了,为了节省篇幅,注释也没什么用,看方法名字大概都能猜到是什么意思。

public interface JpaSpecificationExecutor<T> {

    T findOne(Specification<T> spec);

    List<T> findAll(Specification<T> spec);

    Page<T> findAll(Specification<T> spec, Pageable pageable);

    List<T> findAll(Specification<T> spec, Sort sort);

    long count(Specification<T> spec);
}

上面说了,使用这种方式我们压根儿就不需要UserRepositoryImpl这个类,说到这里,仿佛我们就发现了spring-data-jpa为什么把Repository和RepositoryImpl文件放在同一个包下面,因为我们的应用很可能根本就一个Impl文件都不存在,那么在那个包下面就只有一堆接口,即使把Repository和RepositoryImpl都放在同一个包下面,也不会造成这个包下面有正常情况下2倍那么多的文件,根本原因:只有接口而没有实现类。

上面我们的UserRepository类继承了JpaRepository和JpaSpecificationExecutor类,而我们的UserRepository这个对象都会注入到UserService里面,于是如果使用这种方式,我们的逻辑直接就写在service里面了,下面的代码:一个学生Student类,一个班级Clazz类,Student里面有一个对象Clazz,在数据库中是clazz_id,这是典型的多对一的关系。我们在配置好entity里面的关系之后。就可以在StudentServiceImpl类中做Student的模糊查询,典型的前端grid的模糊查询。代码是这样子的:

@Service
public class StudentServiceImpl extends BaseServiceImpl<Student> implements StudentService { @Autowired
private StudentRepository studentRepository; @Override
public Student login(Student student) {
return studentRepository.findByNameAndPassword(student.getName(), student.getPassword());
} @Override
public Page<Student> search(final Student student, PageInfo page) {
return studentRepository.findAll(new Specification<Student>() {
@Override
public Predicate toPredicate(Root<Student> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder cb) { Predicate stuNameLike = null;
if(null != student && !StringUtils.isEmpty(student.getName())) {
stuNameLike = cb.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
} Predicate clazzNameLike = null;
if(null != student && null != student.getClazz() && !StringUtils.isEmpty(student.getClazz().getName())) {
clazzNameLike = cb.like(root.<String> get("clazz").<String> get("name"), "%" + student.getClazz().getName() + "%");
} if(null != stuNameLike) query.where(stuNameLike);
if(null != clazzNameLike) query.where(clazzNameLike);
return null;
}
}, new PageRequest(page.getPage() - 1, page.getLimit(), new Sort(Direction.DESC, page.getSortName())));
}
}

先解释下这里的意思,然后我们在结合框架的源码来深入分析。

这里我们是2个表关联查询,查询条件包括Student表和Clazz表,类似的2个以上的表方式差不多,但是正如上面所说,这种做法适合所有的表都是两两能够关联上的,涉及的表太多,或者是有一些字典表,那就使用sql拼接的方式,简单一些。

先简单解释一下代码的含义,然后结合框架源码来详细分析。两个Predicate对象,Predicate按照中文意思是判断,断言的意思,那么放在我们的sql中就是where后面的东西,比如

name like '% + jay + %';

下面的PageRequest代表分页信息,PageRequest里面的Sort对象是排序信息。上面的代码事实上是在动态的组合最终的sql语句,这里使用了一个策略模式,或者callback,就是

studentRepository.findAll(一个接口)

studentRepository接口方法调用的参数是一个接口,而接口的实现类调用这个方法的时候,在内部,参数对象的实现类调用自己的toPredicate这个方法的实现内容,可以体会一下这里的思路,就是传一个接口,然后接口的实现自己来定义,这个思路在nettyJavaScript中体现的特别明显,特别是JavaScript的框架中大量的这种方式,JS框架很多的做法都是上来先闭包,和浏览器的命名空间分开,然后入口方法就是一个回调,比如ExtJS:

Ext.onReady(function() {
// xxx
});

参数是一个function,其实在框架内部就调用了这个参数,于是这个这个方法执行了。这种模式还有一个JDK的排序集合上面也有体现,我们的netty框架也采用这种方式来实现异步IO的能力。

接下来结合框架源码来详细介绍这种机制,以及这种机制提供给我们的好处。

这里首先从JPA的动态查询开始说起,在JPA提供的API中,动态查询大概有这么一些方法,

从名字大概可以看出这些方法的意义,跟Hibernate或者一些其他的工具也都差不多,这里我们介绍参数为CriteriaQuery类型的这个方法,如果我们熟悉多种ORM框架的话,不难发现都有一个Criteria类似的东西,中文意思是“条件”的意思,这就是各个框架构建动态查询的主体,Hibernate甚至有两种,在线和离线两种Criteria,mybatis也能从Example中创建Criteria,并且添加查询条件。

那么第一步就需要构建出这个参数CriteriaQuery类型的参数,这里使用建造者模式,

CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<Student> query = builder.createQuery(Student.class);

接下来:

Root<Student> root = query.from(Student.class);

在这里,我们看方法名from,意思是获取Student的Root,其实也就是个Student的包装对象,就代表这条sql语句里面的主体。接下来:

        Predicate p1 = builder.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
Predicate p2 = builder.equal(root.<String> get("password"), student.getPassword());

Predicate是判断的意思,放在sql语句中就是where后面 xxx = yyy, xxx like yyy这种,也就是查询条件,这里构造了2个查询条件,分别是根据student的name属性进行like查询和根据student的password进行“=”查询,在sql中就是

name like = ? and password = ?

这种形式,接下来

query.where(p1, p2);

这样子一个完整的动态查询就构建完成了,接下来调用getSingleResult或者getResultList返回结果,这里jpa的单个查询如果为空的话会报异常,这点感觉框架设计的不好,如果查询为空直接返回一个null或者一个空的List更好一点。

这是jpa原生的动态查询方式,过程大致就是,创建builder => 创建Query => 构造条件 => 查询。这么4个步骤,这里代码运行良好,如果不使用spring-data-jpa,我们就需要这么来做,但是spring-data-jpa帮我们做得更为彻底,从上面的4个步骤中,我们发现:所有的查询除了第三步不一样,其他几步都是一模一样的,不使用spring-data-jpa的情况下,我们要么4步骤写完,要么自己写个工具类,封装一下,这里spring-data-jpa就是帮我们完成的这样一个动作,那就是在JpaSpecification<T>这个接口中的

Page<T> findAll(Specification<T> spec, Pageable pageable);

这个方法,前面说了,这是个策略模式,参数spec是个接口,前面也说了框架内部对于这个接口有默认的实现类

@Repository
@Transactional(readOnly = true)
public class SimpleJpaRepository<T, ID extends Serializable> implements JpaRepository<T, ID>,
JpaSpecificationExecutor<T> { }

,我们的Repository接口就是继承这个接口,而通过cglib的RepositoryImpl的代理类也是这个类的子类,默认也就实现了该方法。这个方法的方法体是这样的:

    /*
* (non-Javadoc)
* @see org.springframework.data.jpa.repository.JpaSpecificationExecutor#findOne(org.springframework.data.jpa.domain.Specification)
*/
public T findOne(Specification<T> spec) { try {
return getQuery(spec, (Sort) null).getSingleResult();
} catch (NoResultException e) {
return null;
}
}

这里的

getQuery(spec, (Sort) null)

返回类型是

TypedQuery<T>

进入这个getQuery方法:

    /**
* Creates a {@link TypedQuery} for the given {@link Specification} and {@link Sort}.
*
* @param spec can be {@literal null}.
* @param sort can be {@literal null}.
* @return
*/
protected TypedQuery<T> getQuery(Specification<T> spec, Sort sort) { CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<T> query = builder.createQuery(getDomainClass()); Root<T> root = applySpecificationToCriteria(spec, query);
query.select(root); if (sort != null) {
query.orderBy(toOrders(sort, root, builder));
} return applyRepositoryMethodMetadata(em.createQuery(query));
}

一切玄机尽收眼底,这个方法的内容和我们前面使用原生jpa的api的过程是一样的,而再进入

Root<T> root = applySpecificationToCriteria(spec, query);

这个方法:

    /**
* Applies the given {@link Specification} to the given {@link CriteriaQuery}.
*
* @param spec can be {@literal null}.
* @param query must not be {@literal null}.
* @return
*/
private <S> Root<T> applySpecificationToCriteria(Specification<T> spec, CriteriaQuery<S> query) { Assert.notNull(query);
Root<T> root = query.from(getDomainClass()); if (spec == null) {
return root;
} CriteriaBuilder builder = em.getCriteriaBuilder();
Predicate predicate = spec.toPredicate(root, query, builder); if (predicate != null) {
query.where(predicate);
} return root;
}

我们可以发现spec参数调用了toPredicate方法,也就是我们前面service里面匿名内部类的实现。

到这里spring-data-jpa的默认实现已经完全明了。总结一下使用动态查询:前面说的原生api需要4步,而使用spring-data-jpa只需要一步,那就是重写匿名内部类的toPredicate方法。在重复一下上面的Student和Clazz的查询代码,

      @Override
public Page<Student> search(final Student student, PageInfo page) {
return studentRepository.findAll(new Specification<Student>() {
@Override
public Predicate toPredicate(Root<Student> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder cb) { Predicate stuNameLike = null;
if(null != student && !StringUtils.isEmpty(student.getName())) {
stuNameLike = cb.like(root.<String> get("name"), "%" + student.getName() + "%");
} Predicate clazzNameLike = null;
if(null != student && null != student.getClazz() && !StringUtils.isEmpty(student.getClazz().getName())) {
clazzNameLike = cb.like(root.<String> get("clazz").<String> get("name"), "%" + student.getClazz().getName() + "%"); } if(null != stuNameLike) query.where(stuNameLike);
if(null != clazzNameLike) query.where(clazzNameLike);
return null;
}
}, new PageRequest(page.getPage() - 1, page.getLimit(), new Sort(Direction.DESC, page.getSortName())));
}

到这里位置,spring-data-jpa的介绍基本上就完成了,涵盖了该框架使用的方方面面。接下来还有一块比较实用的东西,我们看到上面第15行位置的条件查询,这里使用了一个多级的get,这个是spring-data-jpa支持的,就是嵌套对象的属性,这种做法一般我们叫方法的级联调用,就是调用的时候返回自己本身,这个在处理xml的工具中比较常见,主要是为了代码的美观作用,没什么其他的用途。

最后还有一个小问题,我们上面说了使用动态查询和JPQL两种方式都可以,在我们使用JPQL的时候,他的语法和常规的sql有点不太一样,以Student、Clazz关系为例,比如:

select * from student t left join clazz tt on t.clazz_id = tt.id

这是一个很常规的sql,但是JPQL是这么写:

select t from Student t left join t.clazz tt

left join右边直接就是t的属性,并且也没有了on t.clazz_id == tt.id,然而并不会出现笛卡尔积,这里解释一下为什么没有这个条件,在我们的实体中配置了属性的映射关系,并且ORM框架的最核心的目的就是要让我们以面向对象的方式来操作数据库,显然我们在使用这些框架的时候就不需要关心数据库了,只需要关系对象,而t.clazz_id = tt.id这个是数据库的字段,由于配置了字段映射,框架内部自己就会去处理,所以不需要on t.clazz_id = tt.id就是合理的。

结束:对于spring-data-jpa的介绍基本上完成了,本人文笔很有限,博客大多都是以这种流水账的方式写的,但是为了写这个帖子,话费的精力和时间也是很多的。

最后推荐spring-data-jpa的学习资料,就是他的官方文档,在spring官网和GitHub上面都有,那个东西介绍的是API的使用,和我这里不太一样。

补充类容:前面介绍了spring-data-jpa的使用,还有一点忘了,悲观所和乐观锁问题,这里的乐观锁比较简单,jpa有提供注解@Version,加上该注解,自动实现乐观锁,byId修改的时候sql自动变成:update ... set ... where id = ? and version = ?,比较方便。

转自 http://www.cnblogs.com/xuyuanjia/p/5707681.html

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