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spring data jpa
JPA(Java Persistence API)是Sun官方提出的Java持久化规范。它为Java开发人员提供了一种对象/关联映射工具来管理Java应用中的关系数据。他的出现主要是为了简化现有的持久化开发工作和整合ORM技术，结束现在Hibernate，TopLink，JDO等ORM框架各自为营的局面。值得注意的是，JPA是在充分吸收了现有Hibernate，TopLink，JDO等ORM框架的基础上发展而来的，具有易于使用，伸缩性强等优点。从目前的开发社区的反应上看，JPA受到了极大的支持和赞扬，其中就包括了Spring与EJB3.0的开发团队。
注意:JPA是一套规范，不是一套产品，那么像Hibernate,TopLink,JDO他们是一套产品，如果说这些产品实现了这个JPA规范，那么我们就可以叫他们为JPA的实现产品。
spring data jpa
Spring Data JPA 是 Spring 基于 ORM 框架、JPA 规范的基础上封装的一套JPA应用框架，可使开发者用极简的代码即可实现对数据的访问和操作。它提供了包括增删改查等在内的常用功能，且易于扩展！学习并使用 Spring Data JPA 可以极大提高开发效率！
spring data jpa让我们解脱了DAO层的操作，基本上所有CRUD都可以依赖于它来实现
关于spring data jpa查询
基本查询
基本查询也分为两种，一种是spring data默认已经实现，一种是根据查询的方法来自动解析成SQL。
预先生成方法
spring data jpa 默认预先生成了一些基本的CURD的方法，例如：增、删、改等等
1 继承JpaRepository
我要评论public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { }
2 使用默认方法
@Test
public void testBaseQuery() throws Exception {
User user=new User();
userRepository.findAll();
userRepository.findOne(1l);
userRepository.save(user);
userRepository.delete(user);
userRepository.count();
userRepository.exists(1l);
// ...
}
就不解释了根据方法名就看出意思来
自定义简单查询
自定义的简单查询就是根据方法名来自动生成SQL，主要的语法是findXXBy,readAXXBy,queryXXBy,countXXBy, getXXBy后面跟属性名称：
User findByUserName(String userName);
也使用一些加一些关键字And、 Or
User findByUserNameOrEmail(String username, String email);
修改、删除、统计也是类似语法
Long deleteById(Long id);
Long countByUserName(String userName)；
基本上SQL体系中的关键词都可以使用，例如：LIKE、 IgnoreCase、 OrderBy。
List<User> findByEmailLike(String email); User findByUserNameIgnoreCase(String userName); List<User> findByUserNameOrderByEmailDesc(String email);
具体的关键字，使用方法和生产成SQL如下表所示
|
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) |
解析方法名--规则说明
1、规则描述
按照Spring data 定义的规则，查询方法以find|read|get开头（比如 find、findBy、read、readBy、get、getBy），涉及条件查询时，条件的属性用条件关键字连接，要注意的是：条件属性首字母需大写。框架在进行方法名解析时，会先把方法名多余的前缀截取掉，然后对剩下部分进行解析。
如果方法的最后一个参数是 Sort 或者 Pageable 类型，也会提取相关的信息，以便按规则进行排序或者分页查询。
2、举例说明
比如 findByUserAddressZip()。框架在解析该方法时，首先剔除 findBy，然后对剩下的属性进行解析，详细规则如下（此处假设该方法针对的域对象为 AccountInfo 类型）：
先判断 userAddressZip （根据 POJO 规范，首字母变为小写，下同）是否为 AccountInfo 的一个属性，如果是，则表示根据该属性进行查询；如果没有该属性，继续第二步；
从右往左截取第一个大写字母开头的字符串（此处为 Zip），然后检查剩下的字符串是否为 AccountInfo 的一个属性，如果是，则表示根据该属性进行查询；如果没有该属性，则重复第二步，继续从右往左截取；最后假设 user 为 AccountInfo 的一个属性；
接着处理剩下部分（ AddressZip ），先判断 user 所对应的类型是否有 addressZip 属性，如果有，则表示该方法最终是根据 "AccountInfo.user.addressZip" 的取值进行查询；否则继续按照步骤 2 的规则从右往左截取，最终表示根据 "AccountInfo.user.address.zip" 的值进行查询。
可能会存在一种特殊情况，比如 AccountInfo 包含一个 user 的属性，也有一个 userAddress 属性，此时会存在混淆。读者可以明确在属性之间加上 "_" 以显式表达意图，比如 "findByUser_AddressZip()" 或者 "findByUserAddress_Zip()"。（强烈建议：无论是否存在混淆，都要在不同类层级之间加上"_" ，增加代码可读性）
分页查询
分页查询在实际使用中非常普遍了，spring data jpa已经帮我们实现了分页的功能，在查询的方法中，需要传入参数Pageable
,当查询中有多个参数的时候Pageable建议做为最后一个参数传入
Page<User> findALL(Pageable pageable); Page<User> findByUserName(String userName,Pageable pageable);
Pageable 是spring封装的分页实现类，使用的时候需要传入页数、每页条数和排序规则
@Test
public void testPageQuery() throws Exception {
int page=1,size=10;
Sort sort = new Sort(Direction.DESC, "id");
Pageable pageable = new PageRequest(page, size, sort);
userRepository.findALL(pageable);
userRepository.findByUserName("testName", pageable);
}
自定义SQL查询
其实Spring data 觉大部分的SQL都可以根据方法名定义的方式来实现，但是由于某些原因我们想使用自定义的SQL来查询，spring data也是完美支持的；在SQL的查询方法上面使用@Query注解，如涉及到删除和修改在需要加上@Modifying.也可以根据需要添加 @Transactional 对事物的支持，查询超时的设置等
@Modifying
@Query("update User u set u.userName = ?1 where c.id = ?2")
int modifyByIdAndUserId(String userName, Long id);
@Transactional
@Modifying
@Query("delete from User where id = ?1")
void deleteByUserId(Long id);
@Transactional(timeout = 10)
@Query("select u from User u where u.emailAddress = ?1")
User findByEmailAddress(String emailAddress);
多表查询
多表查询在spring data jpa中有两种实现方式，第一种是利用hibernate的级联查询来实现，第二种是创建一个结果集的接口来接收连表查询后的结果，这里主要第二种方式。
首先需要定义一个结果集的接口类。
public interface HotelSummary {
City getCity();
String getName();
Double getAverageRating();
default Integer getAverageRatingRounded() {
return getAverageRating() == null ? null : (int) Math.round(getAverageRating());
}
}
查询的方法返回类型设置为新创建的接口
@Query("select h.city as city, h.name as name, avg(r.rating) as averageRating "
- "from Hotel h left outer join h.reviews r where h.city = ?1 group by h")
Page<HotelSummary> findByCity(City city, Pageable pageable);
@Query("select h.name as name, avg(r.rating) as averageRating "
- "from Hotel h left outer join h.reviews r group by h")
Page<HotelSummary> findByCity(Pageable pageable);
使用
Page<HotelSummary> hotels = this.hotelRepository.findByCity(new PageRequest(0, 10, Direction.ASC, "name"));
for(HotelSummary summay:hotels){
System.out.println("Name" +summay.getName());
}
在运行中Spring会给接口（HotelSummary）自动生产一个代理类来接收返回的结果，代码汇总使用getXX的形式来获取
使用流程
创建工程并添加相关依赖
在Spring Boot中使用JPA，我们在创建工程的时候需要选择JPA依赖，如下：
这里写图片描述
其他的步骤和我们创建一个普通的Spring Boot项目是一样的，如果小伙伴不了解如何创建一个Spring Boot项目可以参考这篇文章初识Spring Boot框架。
项目创建成功之后，我这里是使用MySql做演示，因此还需要添加MySql驱动，在pom.xml文件中添加如下依赖：
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.40</version>
</dependency>
配置基本属性
接下来需要我们在application.properties中配置数据源和jpa的基本的相关属性，如下：
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/jpatest spring.datasource.username=root spring.datasource.password=123456 spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update spring.jpa.show-sql=true spring.jackson.serialization.indent_output=true
关于这里的配置我说如下几点：
1.第一行表示驱动的名称，这个和具体的数据库驱动有关，视情况而定，我这里使用了MySql数据库，所以驱动名为com.mysql.jdbc.Driver
2.第二行表示数据库连接地址，当然也是视情况而定
3.第三四行表示数据库连接的用户名和密码
4.第五行则配置了实体类维护数据库表结构的具体行为，update表示当实体类的属性发生变化时，表结构跟着更新，这里我们也可以取值create，这个create表示启动的时候删除上一次生成的表，并根据实体类重新生成表，这个时候之前表中的数据就会被清空；还可以取值create-drop，这个表示启动时根据实体类生成表，但是当sessionFactory关闭的时候表会被删除；validate表示启动时验证实体类和数据表是否一致；none表示啥都不做。
5.第六行表示hibernate在操作的时候在控制台打印真实的sql语句
6.第七行表示格式化输出的json字符串
定义映射实体类
接下来，定义相应的实体类，在Project启动时，系统会根据实体类创建相应的数据表，我的实体类如下：
@Entity
@NamedQuery(name = "Person.withNameAndAddressNamedQuery",
query = "select p from Person p where p.name=?1 and p.address=?2")
public class Person {
@Id
@GeneratedValue
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String address;
public Person() {
}
public Person(Long id, String name, Integer age, String address) {
this.id = id;
this.name = name;
this.age = age;
this.address = address;
}
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Integer getAge() {
return age;
}
public void setAge(Integer age) {
this.age = age;
}
public String getAddress() {
return address;
}
public void setAddress(String address) {
this.address = address;
}
}
首先在实体类上我们使用了@Entity注解，这个表示这是一个和数据库表映射的实体类，在属性id上我们添加了@Id注解，表示该字段是一个id，@GeneratedValue注解则表示该字段自增。@NamedQuery注解表示一个NamedQuery查询，这里一个名称代表一个查询语句，我们一会可以在控制器中直接调用@NamedQuery中的withNameAndAddressNamedQuery方法，该方法代表的查询语句是select p from Person p where p.name=?1 and p.address=?2。
定义数据访问接口
OK，做好上面几个步骤之后，接下来我们就可以定义数据访问接口了，我们的数据访问接口需要继承JpaRepository类，我在数据访问接口中一共定义了四个方法，如下：
public interface PersonRepository extends JpaRepository<Person, Long> {
List<Person> findByAddress(String name);
Person findByNameAndAddress(String name, String address);
@Query("select p from Person p where p.name=:name and p.address=:address")
Person withNameAndAddressQuery(@Param("name") String name, @Param("address") String address);
Person withNameAndAddressNamedQuery(String name, String address);
}
关于这个数据访问接口，我说如下几点：
1.当我们继承JpaRepository接口后，我们就自动具备了如下数据访问方法：
List<T> findAll(); List<T> findAll(Sort var1); List<T> findAll(Iterable<ID> var1); <S extends T> List<S> save(Iterable<S> var1); void flush(); <S extends T> S saveAndFlush(S var1); void deleteInBatch(Iterable<T> var1); void deleteAllInBatch(); T getOne(ID var1); <S extends T> List<S> findAll(Example<S> var1); <S extends T> List<S> findAll(Example<S> var1, Sort var2);
2.我们可以在接口中定义查询方法，可以按照属性名来查询，但是方法的命名方式是固定的，比如第一个方法和第二个方法，第一个方法表示根据一个属性查询，第二个方法表示根据多个属性查询，findBy、And等可以算作是这里的查询关键字了，如果写作其他名称则系统不能识别，类似的关键字还有Like、Or、Is、Equals、Between等，而这里的findBy关键字又可以被find、read、readBy、query、queryBy、get、getBy等来代替。
3.在查询的过程中我们也可以限制查询结果，这里使用的关键字是top、first等，比如查询前10条数据我们可以写作：
List<Person> findFirst10ByName(String name);
4.使用NamedQuery来查询，就是我们直接在实体类上使用@NamedQuery注解来定义查询方法和方法名，一个名称对应一个查询语句，具体可以参考我们上文的实体类
5.我们也可以向第三个方法那样添加@Query注解，当我调用这个方法的时候使用这个注解中的sql语句进行查询，方法的参数则是注解中的占位符的值。
编写测试Controller
数据访问接口都有了，接下来就是一个Controller了，我们写一个简单的Controller，用来测试一下上文中的数据访问接口是否正确，如下：
@RestController
public class DataController {
@Autowired
PersonRepository personRepository;
@RequestMapping("/save")
public Person save(String name,String address,Integer age) {
Person person = personRepository.save(new Person(null, name, age, address));
return person;
}
@RequestMapping("/q1")
public List<Person> q1(String address) {
List<Person> people = personRepository.findByAddress(address);
return people;
}
@RequestMapping("/q2")
public Person q2(String name, String address) {
Person people = personRepository.findByNameAndAddress(name, address);
return people;
}
@RequestMapping("/q3")
public Person q3(String name, String address) {
Person person = personRepository.withNameAndAddressQuery(name, address);
return person;
}
@RequestMapping("/q4")
public Person q4(String name, String address) {
Person person = personRepository.withNameAndAddressNamedQuery(name, address);
return person;
}
@RequestMapping("/sort")
public List<Person> sort() {
List<Person> people = personRepository.findAll(new Sort(Sort.Direction.ASC, "age"));
return people;
}
@RequestMapping("/page")
public Page<Person> page(int page,int size){
Page<Person> all = personRepository.findAll(new PageRequest(page, size));
return all;
}
@RequestMapping("/all")
public List<Person> all(){
return personRepository.findAll();
}
}
这里的代码都很简单，我就不再一一进行解释了，值得说的是第36行代码表示根据age对查询结果进行排序然后显示出来，第40行的方法表示一个分页查询，第一个参数表示页数，从0开始计，第二个参数表示每页的数据量。最后在浏览器中分别测试这几个接口就可以了。
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