В этом руководстве мы рассмотрим SqlResultSetMapping из Java Persistence API (JPA).
Основная функциональность здесь включает отображение наборов результатов из операторов SQL базы данных в объекты Java.
Прежде чем мы рассмотрим его использование, давайте сделаем некоторую настройку.
В этом руководстве мы рассмотрим различия между API подключения к базе данных Java (JDBC) и API Java Persistence (JPA) .
JDBC — это интерфейс уровня программирования для приложений Java, взаимодействующих с базой данных. Приложение использует этот API для связи с менеджером JDBC. Это общий API, который код нашего приложения использует для связи с базой данных. Помимо API, для базы данных, которую мы используем, предоставляется поставляемый поставщиком JDBC-совместимый драйвер.
ksqlDB можно описать как базу данных потоковой передачи событий в реальном времени, построенную поверх Apache Kafka и Kafka Streams . Он сочетает мощную потоковую обработку с моделью реляционной базы данных с использованием синтаксиса SQL.
В этом руководстве мы рассмотрим основные концепции ksqlDB и создадим пример приложения, чтобы продемонстрировать практический вариант использования.
Поскольку ksqlDB — это база данных потоковой передачи событий, потоки и таблицы являются ее основными абстракциями. По сути, это наборы данных, которые можно преобразовывать и обрабатывать в режиме реального времени.
Проще говоря, rxjava-jdbc — это API для взаимодействия с реляционными базами данных, который позволяет вызывать методы в стиле Fluent. В этом кратком руководстве мы рассмотрим библиотеку и то, как мы можем использовать некоторые из ее общих функций.
Если вы хотите познакомиться с основами RxJava, ознакомьтесь с этой статьей .
Spring Boot упрощает работу с различными системами баз данных без необходимости ручного управления зависимостями.
В частности, Spring Data JPA starter предоставляет все функции, необходимые для бесшовной интеграции с несколькими реализациями DataSource . **
**
В этом руководстве мы узнаем, как интегрировать Spring Boot с HSQLDB .
Spring Boot позволяет нам импортировать образцы данных в нашу базу данных — в основном для подготовки данных для интеграционных тестов. Из коробки есть две возможности. Мы можем использовать файлы import.sql (поддержка Hibernate) или data.sql (поддержка Spring JDBC) для загрузки данных .
Однако иногда мы хотим разделить один большой файл SQL на несколько меньших, например, для лучшей читабельности или для того, чтобы разделить некоторые файлы с данными инициализации между модулями.
В этом уроке мы покажем, как это сделать с помощью Hibernate и Spring JDBC.
Spring Data JDBC — это инфраструктура персистентности, которая не так сложна, как Spring Data JPA. Он не обеспечивает кеширование, отложенную загрузку, отложенную запись или многие другие функции JPA. Тем не менее, он имеет собственный ORM и предоставляет большинство функций, которые мы используем в Spring Data JPA , таких как сопоставленные объекты, репозитории, аннотации запросов и JdbcTemplate .
Важно помнить, что Spring Data JDBC не предлагает генерацию схемы . В результате мы несем ответственность за явное создание схемы.
Spring Data JDBC доступен для приложений Spring Boot со стартером зависимостей JDBC. Однако этот пусковой механизм зависимости не содержит драйвер базы данных . Это решение должен принять разработчик. Давайте добавим стартер зависимостей для Spring Data JPA:
Spring Data предоставляет множество способов определить запрос, который мы можем выполнить. Одним из них является аннотация @Query .
В этом руководстве мы покажем, как использовать аннотацию @Query в Spring Data JPA для выполнения как JPQL, так и собственных запросов SQL.
Мы также покажем, как построить динамический запрос, когда аннотации @Query недостаточно.