В этом кратком руководстве мы увидим, как запрашивать объекты по датам с помощью Spring Data JPA.
Во-первых, мы освежим нашу память о том, как отображать дату и время с помощью JPA. Затем мы создадим объект с полями даты и времени, а также репозиторий Spring Data для запроса этих объектов.
Для начала мы рассмотрим немного теории об отображении дат с помощью JPA . Важно знать, что нам нужно решить, хотим ли мы представлять:
Хранимая процедура — это группа предопределенных операторов SQL, хранящихся в базе данных. В Java есть несколько способов доступа к хранимым процедурам. В этом руководстве мы узнаем, как вызывать хранимые процедуры из репозиториев Spring Data JPA.
Мы будем использовать JPA -модуль Spring Boot Starter Data в качестве уровня доступа к данным . Мы также будем использовать MySQL в качестве нашей серверной базы данных. Поэтому нам понадобятся зависимости Spring Data JPA , Spring Data JDBC и MySQL Connector в файле pom.xml нашего проекта :
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
В этом руководстве мы создадим REST API поиска/фильтрации с использованием Spring Data JPA и спецификаций.
Мы начали рассматривать язык запросов в первой статье этой серии с решения на основе критериев JPA.
Итак, зачем язык запросов? Потому что поиска/фильтрации наших ресурсов по очень простым полям недостаточно для слишком сложных API. Язык запросов является более гибким и позволяет нам фильтровать именно те ресурсы, которые нам нужны.
пользователя Это краткое руководство по всем статьям Spring Data здесь, в ForEach.
Разбиение на страницы часто полезно, когда у нас есть большой набор данных, и мы хотим представить его пользователю небольшими порциями.
Кроме того, нам часто нужно сортировать эти данные по некоторым критериям при подкачке.
В этом руководстве мы узнаем, как легко разбивать на страницы и сортировать с помощью Spring Data JPA.
Spring Data JPA предлагает множество функций для использования JPA в приложении. Среди этих функций — стандартизация имен таблиц и столбцов как в запросах DDL, так и в запросах DML.
В этом кратком руководстве мы увидим, как настроить это соглашение об именах по умолчанию.
Прежде всего, давайте посмотрим, каково соглашение об именовании Spring по умолчанию в отношении имен таблиц и столбцов.
При создании уровня сохраняемости нам необходимо сопоставить нашу схему базы данных SQL с объектной моделью, которую мы создали в нашем коде. Это может быть много работы, чтобы сделать вручную.
В этом руководстве мы увидим, как создать и экспортировать нашу схему базы данных на основе моделей сущностей из нашего кода .
Сначала мы рассмотрим свойства конфигурации JPA для генерации схемы. Затем мы рассмотрим, как использовать эти свойства в Spring Data JPA.
Наконец, мы рассмотрим альтернативу генерации DDL с использованием собственного API Hibernate.
Apache Cassandra — это масштабируемая распределенная база данных NoSQL . Cassandra передает данные между узлами и обеспечивает постоянную доступность без единой точки отказа. Фактически, Cassandra способна обрабатывать большие объемы данных с исключительной производительностью.
При разработке приложения, использующего базу данных, очень важно иметь возможность протоколировать и отлаживать выполненные запросы. В этом руководстве мы рассмотрим, как регистрировать запросы и операторы при использовании Apache Cassandra с Spring Boot.
В наших примерах мы будем использовать абстракцию репозитория Spring Data и библиотеку Testcontainers . Мы увидим, как настроить ведение журнала запросов Cassandra с помощью конфигурации Spring. Кроме того, мы изучим регистратор запросов Datastax. Мы можем настроить этот встроенный компонент для более расширенного ведения журнала.
В этом руководстве мы узнаем, как использовать встроенное решение MongoDB от Flapdoodle вместе с Spring Boot для плавного запуска интеграционных тестов MongoDB.
MongoDB — популярная база данных документов NoSQL . Благодаря высокой масштабируемости, встроенному сегментированию и отличной поддержке сообщества многие разработчики часто называют его «хранилищем NoSQL» .
Как и в случае с любой другой технологией персистентности, очень важно иметь возможность легко протестировать интеграцию базы данных с остальной частью нашего приложения . К счастью, Spring Boot позволяет нам легко писать такие тесты.