SpringData JPA快速上手之关联查询及JPQL语句书写详解
作者:RenX000
JPA框架
在我们之前编写的项目中,我们不难发现,实际上大部分的数据库交互操作,到最后都只会做一个事情,那就是把数据库中的数据映射为Java中的对象。比如我们要通过用户名去查找对应的用户,或是通过ID查找对应的学生信息,在使用Mybatis时,我们只需要编写正确的SQL语句就可以直接将获取的数据映射为对应的Java对象,通过调用Mapper中的方法就能直接获得实体类,这样就方便我们在Java中数据库表中的相关信息了。
但是以上这些操作都有一个共性,那就是它们都是通过某种条件去进行查询,而最后的查询结果,都是一个实体类,所以你会发现你写的很多SQL语句都是一个套路 select * from xxx where xxx=xxx
,实际上对于这种简单SQL语句,我们完全可以弄成一个模版来使用,那么能否有一种框架,帮我们把这些相同的套路给封装起来,直接把这类相似的SQL语句给屏蔽掉,不再由我们编写,而是让框架自己去组合拼接。
认识SpringData JPA
首先我们来看一个国外的统计:
在国外JPA几乎占据了主导地位,而Mybatis并不像国内那样受待见,所以你会发现,JPA都有SpringBoot的官方直接提供的starter,而Mybatis没有,直到SpringBoot 3才开始加入到官方模版中。
那么,什么是JPA:
JPA(Java Persistence API)和JDBC类似,也是官方定义的一组接口,但是它相比传统的JDBC,它是为了实现ORM而生的,即Object-Relationl Mapping,它的作用是在关系型数据库和对象之间形成一个映射,这样,我们在具体的操作数据库的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只要像平时操作对象一样操作它就可以了。
其中比较常见的JPA实现有:
- Hibernate:Hibernate是JPA规范的一个具体实现,也是目前使用最广泛的JPA实现框架之一。它提供了强大的对象关系映射功能,可以将Java对象映射到数据库表中,并提供了丰富的查询语言和缓存机制。
- EclipseLink:EclipseLink是另一个流行的JPA实现框架,由Eclipse基金会开发和维护。它提供了丰富的特性,如对象关系映射、缓存、查询语言和连接池管理等,并具有较高的性能和可扩展性。
- OpenJPA:OpenJPA是Apache基金会的一个开源项目,也是JPA规范的一个实现。它提供了高性能的JPA实现和丰富的特性,如延迟加载、缓存和分布式事务等。
- TopLink:TopLink是Oracle公司开发的一个对象关系映射框架,也是JPA规范的一个实现。虽然EclipseLink已经取代了TopLink成为Oracle推荐的JPA实现,但TopLink仍然得到广泛使用。
JPA:具体的实现交给框架,我们只需要一一对应自己设置的实体类就行,方便很多
而实现JPA规范的框架一般最常用的就是 Hibernate
,它是一个重量级框架,学习难度相比Mybatis也更高一些,而SpringDataJPA也是采用Hibernate框架作为底层实现,并对其加以封装。
官网:https://spring.io/projects/spring-data-jpa
使用JPA快速上手
同样的,我们只需要导入stater依赖即可:
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency>
接着我们可以直接创建一个类,比如用户类,只需要把一个账号对应的属性全部定义好即可:
@Data public class Account { int id; String username; String password; }
通过注解形式在属性上添加数据库映射关系,这样就能够让JPA知道我们的实体类对应的数据库表长啥样,这里用到了很多注解:
@Data @Entity //表示这个类是一个实体类 @Table(name = "account") //对应的数据库中表名称 public class Account { @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) //生成策略,这里配置为自增 @Column(name = "id") //对应表中id这一列 @Id //此属性为主键 int id; @Column(name = "username") //对应表中username这一列 String username; @Column(name = "password") //对应表中password这一列 String password; }
接着修改配置文件,把日志打印给打开:
spring: jpa: #开启SQL语句执行日志信息 show-sql: true hibernate: #配置为检查数据库表结构,没有时会自动创建 ddl-auto: update
ddl-auto
属性用于设置自动表定义,可以实现自动在数据库中为我们创建一个表,表的结构会根据我们定义的实体类决定,它有以下几种:
none
: 不执行任何操作,数据库表结构需要手动创建。create
: 框架在每次运行时都会删除所有表,并重新创建。create-drop
: 框架在每次运行时都会删除所有表,然后再创建,但在程序结束时会再次删除所有表。update
: 框架会检查数据库表结构,如果与实体类定义不匹配,则会做相应的修改,以保持它们的一致性。validate
: 框架会检查数据库表结构与实体类定义是否匹配,如果不匹配,则会抛出异常。
这个配置项的作用是为了避免手动管理数据库表结构,使开发者可以更方便地进行开发和测试,但在生产环境中,更推荐使用数据库迁移工具来管理表结构的变更。
我们可以在日志中发现,在启动时执行了如下SQL语句:
我们的数据库中对应的表已经自动创建好了
接着来看如何访问表,需要创建一个Repository实现类:
@Repository public interface AccountRepository extends JpaRepository<Account, Integer> { }
注意JpaRepository有两个泛型,前者是具体操作的对象实体,也就是对应的表,后者是ID的类型,接口中已经定义了比较常用的数据库操作。编写接口继承即可,可以直接注入此接口获得实现类:
@Resource AccountRepository repository; @Test void contextLoads() { Account account = new Account(); account.setUsername("小红"); account.setPassword("1234567"); System.out.println(repository.save(account).getId()); //使用save来快速插入数据,并且会返回插入的对象,如果存在自增ID,对象的自增id属性会自动被赋值,这就很方便了 }
执行结果如下:
同时,查询操作也很方便:
@Test void contextLoads() { //默认通过通过ID查找的方法,并且返回的结果是Optional包装的对象,非常人性化 repository.findById(1).ifPresent(System.out::println); }
得到结果为:
包括常见的一些计数、删除操作等都包含在里面,仅仅配置应该接口就能完美实现增删改查:
我们发现,使用了JPA之后,整个项目的代码中没有出现任何的SQL语句,可以说是非常方便了,JPA依靠我们提供的注解信息自动完成了所有信息的映射和关联。
相比Mybatis,JPA几乎就是一个全自动的ORM框架,而Mybatis则顶多算是半自动ORM框架。
方法名称拼接自定义SQL
虽然接口预置的方法使用起来非常方便,但是如果我们需要进行条件查询等操作或是一些判断,就需要自定义一些方法来实现,同样的,我们不需要编写SQL语句,而是通过方法名称的拼接来实现条件判断,这里列出了所有支持的条件判断名称:
属性 | 拼接方法名称示例 | 执行的语句 |
---|---|---|
Distinct | findDistinctByLastnameAndFirstname | select distinct … where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2 |
And | findByLastnameAndFirstname | … where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2 |
Or | findByLastnameOrFirstname | … where x.lastname = ?1 or x.firstname = ?2 |
Is,Equals | findByFirstname , 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,Null | findByAge(Is)Null | … 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(参数与附加 % 绑定) |
EndingWith | findByFirstnameEndingWith | … where x.firstname like ?1(参数与前缀 % 绑定) |
Containing | findByFirstnameContaining | … where x.firstname like ?1(参数绑定以 % 包装) |
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(Collection ages) | … where x.age not in ?1 |
True | findByActiveTrue | … where x.active = true |
False | findByActiveFalse | … where x.active = false |
IgnoreCase | findByFirstnameIgnoreCase | … where UPPER(x.firstname) = UPPER(?1) |
比如我们想要实现根据用户名模糊匹配查找用户:
@Repository public interface AccountRepository extends JpaRepository<Account, Integer> { //按照表中的规则进行名称拼接,不用刻意去记,IDEA会有提示 List<Account> findAllByUsernameLike(String str); }
测试一下:
@Test void contextLoads() { repository.findAllByUsernameLike("%明%").forEach(System.out::println); }
同时根据用户名和ID一起查询:
@Repository public interface AccountRepository extends JpaRepository<Account, Integer> { List<Account> findAllByUsernameLike(String str); Account findByIdAndUsername(int id, String username); //也可以使用Optional类进行包装,Optional<Account> findByIdAndUsername(int id, String username); }
@Test void contextLoads() { System.out.println(repository.findByIdAndUsername(1, "小明")); }
想判断数据库中是否存在某个ID的用户:
@Repository public interface AccountRepository extends JpaRepository<Account, Integer> { List<Account> findAllByUsernameLike(String str); Account findByIdAndUsername(int id, String username); //使用exists判断是否存在 boolean existsAccountById(int id); }
注意自定义条件操作的方法名称一定要遵循规则,不然会出现异常:
Caused by: org.springframework.data.repository.query.QueryCreationException: Could not create query for public abstract ...
有了这些操作,我们在编写一些简单SQL的时候就很方便了,用久了甚至直接忘记SQL怎么写。
关联查询
在实际开发中,比较常见的场景还有关联查询,也就是我们会在表中添加一个外键字段,而此外键字段又指向了另一个表中的数据,当我们查询数据时,可能会需要将关联数据也一并获取,比如我们想要查询某个用户的详细信息,一般用户简略信息会单独存放一个表,而用户详细信息会单独存放在另一个表中。当然,除了用户详细信息之外,可能在某些电商平台还会有用户的购买记录、用户的购物车,交流社区中的用户帖子、用户评论等,这些都是需要根据用户信息进行关联查询的内容。
在JPA中,每张表实际上就是一个实体类的映射,而表之间的关联关系,也可以看作对象之间的依赖关系,比如用户表中包含了用户详细信息的ID字段作为外键,那么实际上就是用户表实体中包括了用户详细信息实体对象:
@Data @Entity @Table(name = "users_detail") public class AccountDetail { @Column(name = "id") @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) @Id int id; @Column(name = "address") String address; @Column(name = "email") String email; @Column(name = "phone") String phone; @Column(name = "real_name") String realName; }
而用户信息和用户详细信息之间形成了一对一的关系,那么这时直接在类中指定这种关系:
@Data @Entity @Table(name = "users") public class Account { @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) @Column(name = "id") @Id int id; @Column(name = "username") String username; @Column(name = "password") String password; @JoinColumn(name = "detail_id") //指定存储外键的字段名称 @OneToOne //声明为一对一关系 AccountDetail detail; }
在修改实体类信息后,我们发现在启动时也进行了更新,日志如下:
接着往用户详细信息中添加一些数据,一会可以直接进行查询:
@Test void pageAccount() { repository.findById(1).ifPresent(System.out::println); }
查询后,可以发现,得到如下结果:
也就是,在建立关系之后,我们查询Account对象时,会自动将关联数据的结果也一并进行查询。
那要是我们只想要Account的数据,不想要用户详细信息数据怎么办呢?我希望在我要用的时候再获取详细信息,这样可以节省一些网络开销,我们可以设置懒加载,这样只有在需要时才会向数据库获取:
@JoinColumn(name = "detail_id") @OneToOne(fetch = FetchType.LAZY) //将获取类型改为LAZY AccountDetail detail;
接着测试一下:
@Transactional //懒加载属性需要在事务环境下获取,因为repository方法调用完后Session会立即关闭 @Test void pageAccount() { repository.findById(1).ifPresent(account -> { System.out.println(account.getUsername()); //获取用户名 System.out.println(account.getDetail()); //获取详细信息(懒加载) }); }
接着来看看控制台输出了什么:
Hibernate: select account0_.id as id1_0_0_, account0_.detail_id as detail_i4_0_0_, account0_.password as password2_0_0_, account0_.username as username3_0_0_ from users account0_ where account0_.id=?
Test
Hibernate: select accountdet0_.id as id1_1_0_, accountdet0_.address as address2_1_0_, accountdet0_.email as email3_1_0_, accountdet0_.phone as phone4_1_0_, accountdet0_.real_name as real_nam5_1_0_ from users_detail accountdet0_ where accountdet0_.id=?
AccountDetail(id=1, address=四川省成都市青羊区, email=8371289@qq.com, phone=1234567890, realName=卢本)
可以看到,获取用户名之前,并没有去查询用户的详细信息,而是当我们获取详细信息时才进行查询并返回AccountDetail对象。
也可以在添加数据时,利用实体类之间的关联信息,一次性添加两张表的数据:需要稍微修改一下级联关联操作设定:
@JoinColumn(name = "detail_id") @OneToOne(fetch = FetchType.LAZY, cascade = CascadeType.ALL) //设置关联操作为ALL AccountDetail detail;
- ALL:所有操作都进行关联操作
- PERSIST:插入操作时才进行关联操作
- REMOVE:删除操作时才进行关联操作
- MERGE:修改操作时才进行关联操作
可以多个并存,接着进行一下测试:
@Test void addAccount(){ Account account = new Account(); account.setUsername("Nike"); account.setPassword("123456"); AccountDetail detail = new AccountDetail(); detail.setAddress("重庆市渝中区解放碑"); detail.setPhone("1234567890"); detail.setEmail("73281937@qq.com"); detail.setRealName("张三"); account.setDetail(detail); account = repository.save(account); System.out.println("插入时,自动生成的主键ID为:"+account.getId()+",外键ID为:"+account.getDetail().getId()); }
可以看到日志结果:
Hibernate: insert into users_detail (address, email, phone, real_name) values (?, ?, ?, ?)
Hibernate: insert into users (detail_id, password, username) values (?, ?, ?)
插入时,自动生成的主键ID为:6,外键ID为:3
结束后会发现数据库中两张表都同时存在数据。
接着我们来看一对多关联,比如每个用户的成绩信息:
@JoinColumn(name = "uid") //注意这里的name指的是Score表中的uid字段对应的就是当前的主键,会将uid外键设置为当前的主键 @OneToMany(fetch = FetchType.LAZY, cascade = CascadeType.REMOVE) //在移除Account时,一并移除所有的成绩信息,依然使用懒加载 List<Score> scoreList;
@Data @Entity @Table(name = "users_score") //成绩表,注意只存成绩,不存学科信息,学科信息id做外键 public class Score { @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) @Column(name = "id") @Id int id; @OneToOne //一对一对应到学科上 @JoinColumn(name = "cid") Subject subject; @Column(name = "socre") double score; @Column(name = "uid") int uid; }
@Data @Entity @Table(name = "subjects") //学科信息表 public class Subject { @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) @Column(name = "cid") @Id int cid; @Column(name = "name") String name; @Column(name = "teacher") String teacher; @Column(name = "time") int time; }
在数据库中填写相应数据,接着我们就可以查询用户的成绩信息了:
@Transactional @Test void test() { repository.findById(1).ifPresent(account -> { account.getScoreList().forEach(System.out::println); }); }
成功得到用户所有的成绩信息,包括得分和学科信息。
同样的,我们还可以将对应成绩中的教师信息单独分出一张表存储,并建立多对一的关系,因为多门课程可能由同一个老师教授(千万别搞晕了,一定要理清楚关联关系,同时也是考验你的基础扎不扎实):
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "tid") //存储教师ID的字段,和一对一是一样的,也会当前表中创个外键 Teacher teacher;
接着就是教师实体类了:
@Data @Entity @Table(name = "teachers") public class Teacher { @Column(name = "id") @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) @Id int id; @Column(name = "name") String name; @Column(name = "sex") String sex; }
最后我们再进行一下测试:
@Transactional @Test void test() { repository.findById(3).ifPresent(account -> { account.getScoreList().forEach(score -> { System.out.println("课程名称:"+score.getSubject().getName()); System.out.println("得分:"+score.getScore()); System.out.println("任课教师:"+score.getSubject().getTeacher().getName()); }); }); }
成功得到多对一的教师信息。
最后我们再来看最复杂的情况,现在我们一门课程可以由多个老师教授,而一个老师也可以教授多个课程,那么这种情况就是很明显的多对多场景,现在又该如何定义呢?我们可以像之前一样,插入一张中间表表示教授关系,这个表中专门存储哪个老师教哪个科目:
@ManyToMany(fetch = FetchType.LAZY) //多对多场景 @JoinTable(name = "teach_relation", //多对多中间关联表 joinColumns = @JoinColumn(name = "cid"), //当前实体主键在关联表中的字段名称 inverseJoinColumns = @JoinColumn(name = "tid") //教师实体主键在关联表中的字段名称 ) List<Teacher> teacher;
接着,JPA会自动创建一张中间表,并自动设置外键,我们就可以将多对多关联信息编写在其中了。
JPQL自定义SQL语句
虽然SpringDataJPA能够简化大部分数据获取场景,但是难免会有一些特殊的场景,需要使用复杂查询才能够去完成,这时你又会发现,如果要实现,只能用回Mybatis了,因为我们需要自己手动编写SQL语句,过度依赖SpringDataJPA会使得SQL语句不可控。
使用JPA,我们也可以像Mybatis那样,直接编写SQL语句,不过它是JPQL语言,与原生SQL语句很类似,但是它是面向对象的,当然我们也可以编写原生SQL语句。
比如我们要更新用户表中指定ID用户的密码:
@Repository public interface AccountRepository extends JpaRepository<Account, Integer> { @Transactional //DML操作需要事务环境,可以不在这里声明,但是调用时一定要处于事务环境下 @Modifying //表示这是一个DML操作 @Query("update Account set password = ?2 where id = ?1") //这里操作的是一个实体类对应的表,参数使用?代表,后面接第n个参数 int updatePasswordById(int id, String newPassword); }
@Test void updateAccount(){ repository.updatePasswordById(1, "654321"); }
现在我想使用原生SQL来实现根据用户名称修改密码:
@Transactional @Modifying @Query(value = "update users set password = :pwd where username = :name", nativeQuery = true) //使用原生SQL,和Mybatis一样,这里使用 :名称 表示参数,当然也可以继续用上面那种方式。 int updatePasswordByUsername(@Param("name") String username, //我们可以使用@Param指定名称 @Param("pwd") String newPassword);
@Test void updateAccount(){ repository.updatePasswordByUsername("Admin", "654321"); }
通过编写原生SQL,在一定程度上弥补了SQL不可控的问题。
虽然JPA能够为我们带来非常便捷的开发体验,但是正是因为太便捷了,尤其是一些国内用到复杂查询业务的项目,可能开发到后期特别庞大时,就只能从底层SQL语句开始进行优化,而由于JPA尽可能地在屏蔽我们对SQL语句的编写,所以后期优化是个大问题,并且Hibernate相对于Mybatis来说,更加重量级。不过,在微服务的时代,单体项目一般不会太大,JPA的劣势并没有太明显地体现出来。
到此这篇关于SpringData JPA快速上手,关联查询,JPQL语句书写的文章就介绍到这了,更多相关SpringData JPA关联查询内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!