一款简洁的ORM框架,融合了Mybatis和JPA的优势,简化了持久层的开发。
当我们出现邪恶的想法:自己造轮子,那么一定是现有软件的使用上遇到了不舒服的地方,不能满足你的胃口了。 那么在Java持久层方面,主流的选择有那些?他们又有什么弊端呢?
1、Spring JDBC
可谓是非常简单的一层JDBC封装了,简洁又方便,缺点在于手动写sql,带来的效率低下和不便于管理。
2、JFianl Model
和JFinal的整个理论非常契合,简洁到极致,问题是不太容易单独抽取出来使用,而且也需要大量手写SQL
3、Hibernate
一直很优秀,从出生就金光闪闪,独特的对象-关系数据库映射让人眼前一亮,比较明显的缺点是联合查询的弱势。
4、Spring JPA
强大的函数名语法解析用起来让人欲罢不能,将提高效率进行到底,缺点和Hibernate类似。
5、Mybatis
解脱了Hibernate的繁重,ORM层变得很清新,缺点在于如果不愿舍弃JPA的巨大优势肿么办呢?
6、speedment
随着微服务的CQRS和函数式编程的兴起,speedment的春风也吹起来了,可以看成是Hibernate进阶版本,缺点是还是需要手动写查询逻辑。
7、思路和借鉴
上述所有的框架中,最让我舒服的就是Spring JPA了,只写方法名就完成了程序的逻辑编写,这样的特性实在太抓心。 不过JPA的联合查询实在让人不能忍啊,而且用select *这种方式效率确实不高。
select *
为了解决这个痛点,我决定基于Mybatis和Spring Data Jpa的思路,用Spring-JDBC为基础自己进行二次开发!
先来看一下成果,示例项目在easy-jdbc-sample中,使用了Spring Boot+H2来启动,先看看测试代码:
@SpringBootTest(classes = JujubeJdbcApp.class) @RunWith(SpringRunner.class) @ActiveProfiles({"test"}) public class UserDaoTest { @Autowired private UserDao userDao; @Test public void findNameById() { String name = userDao.findNameById(1); assertThat(name).isEqualTo("百度"); } @Test public void findNameByAge() { List<String> names = userDao.findNameByAge(5); assertThat(names).hasSize(2).contains("新浪", "人人网"); } @Test public void findByName() { User user = userDao.findByName("宇宙女人"); assertThat(user.getId()).isEqualTo(4); } @Test public void findByNameLike() { List<User> users = userDao.findByNameLike("%人%"); assertThat(users).hasSize(3); List<String> names = Collections3.extractToListString(users, "name"); assertThat(names).contains("女人宇宙", "宇宙女人", "人人网"); } @Test public void findByIdGtSortByAgeDesc() { List<User> users = userDao.findByIdGtSortByAgeDesc(2); assertThat(users).hasSize(9); assertThat(users.get(0).getName()).isEqualTo("长白山"); } @Test public void getCountByNameLike() { int count = userDao.getCountByNameLike("%人%"); assertThat(count).isEqualTo(3); } @Test public void pageForUserList() { Map<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("name", "人"); map.put("age", 1); map.put("ids", Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 6)); PageRequest request = new PageRequest(1, 10); Page<Record> page = userDao.pageForUserList(map, request); assertThat(page.getTotalElements()).isEqualTo(2); assertThat(page.getData().get(0).getId()).isEqualTo(3L); assertThat(page.getData().get(1).getId()).isEqualTo(4L); } @Test public void pageForUserListOfOrder() { PageRequest request = new PageRequest(1, 10); Page<Record> page = userDao.pageForUserListOfOrder(new HashMap<>(), request); assertThat(page.getTotalElements()).isEqualTo(11L); assertThat(page.getData().get(0).getId()).isEqualTo(11L); } }
再看我们的UserDao,非常简洁:
public interface UserDao extends BaseDao<User, Long> { @Override default String getTableName() { return "user"; } public String findNameById(long id); public List<String> findNameByAge(int age); public User findByName(String name); public List<User> findByNameLike(String name); public List<User> findByIdGtSortByAgeDesc(int i); public int getCountByNameLike(String name); public Page<Record> pageForUserList(Map<String, Object> queryMap, PageRequest request); public Page<Record> pageForUserListOfOrder(Map<String, Object> queryMap, PageRequest request); }
Dao中的find和getCount系列方法继承了Spring JPA的神奇之处:根据方法名动态的生成查询语句。至于分页的话,则需要手动写Sql了,后面会讲到如何配置。
UserDao的方法没什么注释,其实是约定大于配置,当你了解了方法名构建的规则,就会知道这些原子操作是什么含义了。
先来看一下Spring JPA的理念:在查询时,通常需要同时根据多个属性进行查询,且查询的条件也各式各样(大于某个值、在某个范围等等),Spring Data JPA 为此提供了一些表达条件查询的关键字,大致如下:
And — 等价于 SQL 中的 and 关键字,比如 findByUsernameAndPassword(String user, Striang pwd);
Or — 等价于 SQL 中的 or 关键字,比如 findByUsernameOrAddress(String user, String addr);
Between — 等价于 SQL 中的 between 关键字,比如 findBySalaryBetween(int max, int min);
LessThan — 等价于 SQL 中的 “<”,比如 findBySalaryLessThan(int max);
GreaterThan — 等价于 SQL 中的”>”,比如 findBySalaryGreaterThan(int min);
IsNull — 等价于 SQL 中的 “is null”,比如 findByUsernameIsNull();
IsNotNull — 等价于 SQL 中的 “is not null”,比如 findByUsernameIsNotNull();
NotNull — 与 IsNotNull 等价;
Like — 等价于 SQL 中的 “like”,比如 findByUsernameLike(String user);
NotLike — 等价于 SQL 中的 “not like”,比如 findByUsernameNotLike(String user);
OrderBy — 等价于 SQL 中的 “order by”,比如 findByUsernameOrderBySalaryAsc(String user);
Not — 等价于 SQL 中的 “! =”,比如 findByUsernameNot(String user);
In — 等价于 SQL 中的 “in”,比如 findByUsernameIn(Collection userList) ,方法的参数可以是 Collection 类型,也可以是数组或者不定长参数;
NotIn — 等价于 SQL 中的 “not in”,比如 findByUsernameNotIn(Collection userList) ,方法的参数可以是 Collection 类型,也可以是数组或者不定长参数;
除了上述规则,框架还可以实现排序,用到SortBy关键字,如:
public List<User> findByIdGtSortByAgeDesc(int id);
这里是根据年龄进行了倒序查询,Desc后缀表示倒序,Asc表示正序(也是默认值)。
上节的代码中还出现了getCountBy系列方法,规则和Spring JPA一致,是用来查询总数的。
1、智能判断返回类型
对于List<User> findByNameLike(String name)来说,将会自动去查询集合;对于User findByNameLike(String name)来说,将会自动取得top元素。
List<User> findByNameLike(String name)
User findByNameLike(String name)
上面说到分页需要些Sql,这个Sql定义在哪儿呢?
定义的UserDao.sql如下:
##pageForUserList select u.* from `user` u left join `department` d on u.department_id=d.id where 1=1 @if name.notBlank and u.name like '%${name}%' @if age > 0 and u.age > ${age} @if ids.notNull and u.id in (ids.iter(',')) @if nameDesc.notBlank order by u.id asc ##pageForUserListOfOrder select u.* from `user` u left join `department` d on u.department_id=d.id order by u.id desc
他的规则非常简单,以##开头后跟Dao中的方法名,对应的就是Dao中同名的方法查询Sql。
##
1、判断式
看到@if name.notBlank这样的写法,其实是非常符合Java的语法习惯的。@if就是if判断,name.notBlank就是变量name不为null且不为空。
@if name.notBlank
@if
if
name.notBlank
name
框架内置的有4个boolean判断函数,分别为:notBlank,blank,notNull,null
notBlank
blank
notNull
null
2、取值
从分页方法入参的map,要从中取值,使用$符号,如${age}。
map
$
${age}
3、iter函数
上面有看到and u.id in (ids.iter(','))的语句,其中ids.iter(',')其实用到了内置函数iter。
and u.id in (ids.iter(','))
ids.iter(',')
iter
iter就是循环,ids.iter(',')的意思是:以逗号为分隔符,循环输出ids中的元素。比如ids=[1,2,3],那么in (ids.iter(','))的结果就是in (1,2,3)
ids=[1,2,3]
in (ids.iter(','))
in (1,2,3)
在entity-generator项目中打开EntityGeneratorDemo:
public static void main(String[] args) { Config config = new Config("user", "D:\\workspace\\easy-jdbc\\entity-generator\\src\\main\\java", "org.demo.entity", "org.demo.persistence"); config.setForceCoverDao(false); config.setForceCoverEntity(true); config.setCreateDao(true); EntityGenerator.generateEntity(config); }
条件:
classpath下需要有application.properties文件,必须的字段如下:
spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.99.100:3306/demo?characterEncoding=utf8&useSSL=false spring.datasource.username=root spring.datasource.password=Aa123456 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
Config配置中需要输入数据库表名、要生成到的项目代码根目录、entity所在包、dao所在包等信息
运行这个类即可在相应的路径中生成Entity和Dao类了。
如果你用的是spring-boot的话,maven中加上依赖:
<dependency> <groupId>io.github.jujube-framework</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jujube-jdbc</artifactId> <version>1.4</version> </dependency>
在spring的配置文件中有两个配置项:
jujube.jdbc.base-package=org.jujubeframework.jdbc.persistence jujube.jdbc.sql-base-package=dao-sql
basePackage是要扫描的Dao所在的包,sqlBasePackage是sql所在的包。注意sql的名称与Dao的名称要一致。
如果是非spring-boot环境,步骤为:
在需要的项目中引入依赖:
org.jujubeframework jujube-jdbc 1.4
因为这个框架是基于Spring JDBC的,所以你需要先配置一下DataSource和JdbcTemplate。之后加上如下配置:
@Bean public JujubeJdbcConfiguration jujubeJdbcFactoryBean(){ JujubeJdbcConfiguration jujubeJdbcFactoryBean = new JujubeJdbcConfiguration(); jujubeJdbcFactoryBean.setBasePackage(“org.jujubeframework.jdbc.persistence”); jujubeJdbcFactoryBean.setSqlBasePackage(“dao-sql”); return jujubeJdbcFactoryBean; }
如果用的是xml配置,则如:
<bean name="jujubeJdbcFactoryBean" class="org.jujubeframework.jdbc.spring.JujubeJdbcConfiguration"> <property name="basePackage" ref="org.jujubeframework.jdbc.persistence"/> <property name="sqlBasePackage" ref="dao-sql"/> </bean>
关于sqlBasePackage的路径一般都放在resources下,赋值的时候按照package的形式进行赋值。
如果你想把sql放到src/main/java的classpath下,就必须在Maven的pom.xml中配置:
<build> <resources> <resource> <filtering>false</filtering> <directory>src/main/java</directory> <includes> <include>**/*Dao.sql</include> </includes> </resource> <resource> <filtering>false</filtering> <directory>src/main/resources</directory> <includes> <include>**/*.*</include> </includes> </resource> </resources> </build>