В этом кратком руководстве мы рассмотрим различные способы создания запросов LIKE в репозиториях Spring JPA .
Мы начнем с рассмотрения различных ключевых слов, которые мы можем использовать при создании методов запросов. Затем мы рассмотрим аннотацию @Query с именованными и упорядоченными параметрами.
В нашем примере мы будем запрашивать таблицу фильмов .
Oracle — одна из самых популярных баз данных в крупных производственных средах. Поэтому разработчикам Spring очень часто приходится работать с этими базами данных.
В этом уроке мы поговорим о том, как мы можем сделать эту интеграцию.
Первое, что нам нужно, это, конечно же, база данных. Если у нас ее нет, мы можем получить и установить любую из баз данных, доступных на странице загрузки программного обеспечения для баз данных Oracle . Но если мы не хотим выполнять какую-либо установку, мы также можем собрать любой образ базы данных Oracle для Docker .
При использовании Spring Data MongoDB нам может потребоваться ограничить свойства, сопоставленные с объектом базы данных. Как правило, нам это может понадобиться, например, из соображений безопасности — чтобы не раскрывать конфиденциальную информацию, хранящуюся на сервере. Или также, например, нам может понадобиться отфильтровать часть данных, отображаемых в веб-приложении.
В этом кратком руководстве мы увидим, как MongoDB применяет ограничения полей.
MongoDB использует Projection для указания или ограничения полей, возвращаемых из запроса . Однако, если мы используем Spring Data, мы хотим применить это с MongoTemplate или MongoRepository .
Это руководство по Spring Data MongoDB, начиная с краткого введения в работу над проектом Spring и заканчивая более сложными и полезными вариантами использования и функциями библиотеки.
В этом руководстве мы собираемся создать пример простого приложения CRUD, используя AngularJS для внешнего интерфейса и Spring Data REST для внутреннего интерфейса.
Чтобы создать поддержку сохраняемости, мы будем использовать спецификацию Spring Data REST, которая позволит нам выполнять операции CRUD с моделью данных.
Вы можете найти всю необходимую информацию о том, как настроить конечные точки REST во введении к Spring Data REST . В этой статье мы будем повторно использовать существующий проект, который мы настроили для вводного руководства.
Spring Data REST может удалить множество шаблонов, которые являются естественными для служб REST.
В этом руководстве мы рассмотрим, как настроить некоторые значения HTTP-привязки Spring Data REST по умолчанию .
Для начала создадим пустой интерфейс, расширяющий интерфейс CrudRepository , указав тип нашей сущности и тип ее первичного ключа:
При работе с сущностью экспортер REST обрабатывает операции по созданию, сохранению и удалению событий. Мы можем использовать ApplicationListener для прослушивания этих событий и выполнения функции при выполнении определенного действия.
В качестве альтернативы мы можем использовать аннотированный обработчик, который фильтрует события по типу домена.
ApplicationListener не различает типы сущностей ; но с помощью аннотированного обработчика мы можем фильтровать события по типу домена .
В этой статье будут объяснены основы Spring Data REST и показано, как использовать его для создания простого REST API.
В целом, Spring Data REST построен на основе проекта Spring Data и позволяет легко создавать веб-службы REST на основе гипермедиа, которые подключаются к репозиториям Spring Data — все с использованием HAL в качестве управляющего типа гипермедиа.
Это отнимает много ручной работы, обычно связанной с такими задачами, и делает реализацию базовых функций CRUD для веб-приложений довольно простой.
В этой статье мы рассмотрим концепции прогнозов и выдержек Spring Data REST.
Мы узнаем, как использовать проекции для создания пользовательских представлений наших моделей и как использовать выдержки в качестве представлений по умолчанию для коллекций ресурсов .
Во-первых, давайте начнем с определения наших моделей предметной области: Книга и Автор.