Spring Data JPA介绍与简单案例

一.Spring Data JPA介绍

　　可以理解为JPA规范的再次封装抽象，底层还是使用了Hibernate的JPA技术实现，引用JPQL（Java Persistence Query Language）查询语言，属于Spring整个生态体系的一部分。随着Spring Boot和Spring Cloud在市场上的流行，Spring Data JPA也逐渐进入大家的视野，它们组成有机的整体，使用起来比较方便，加快了开发的效率，使开发者不需要关心和配置更多的东西，完全可以沉浸在Spring的完整生态标准实现下。JPA上手简单，开发效率高，对对象的支持比较好，又有很大的灵活性，市场的认可度越来越高。

　　JPA是Java Persistence API的简称，中文名为Java持久层API，是JDK 5.0注解或XML描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体对象持久化到数据库中。

　　JPA包括以下3方面的内容：

　　（1）一套API标准。在javax.persistence的包下面，用来操作实体对象，执行CRUD操作，框架在后台替代我们完成所有的事情，开发者从烦琐的JDBC和SQL代码中解脱出来。

　　（2）面向对象的查询语言：Java Persistence QueryLanguage（JPQL）。这是持久化操作中很重要的一个方面，通过面向对象而非面向数据库的查询语言查询数据，避免程序的SQL语句紧密耦合

　　（3）ORM（object/relational metadata）元数据的映射。JPA支持XML和JDK5.0注解两种元数据的形式，元数据描述对象和表之间的映射关系，框架据此将实体对象持久化到数据库表中。

 

我们都知道，在使用持久化工具的时候，一般都有一个对象来操作数据库，在原生的Hibernate中叫做Session，在JPA中叫做EntityManager，在MyBatis中叫做SqlSession，通过这个对象来操作数据库。我们一般按照三层结构来看的话，Service层做业务逻辑处理，Dao层和数据库打交道，在Dao中，就存在着上面的对象。那么ORM框架本身提供的功能有什么呢？答案是基本的CRUD，所有的基础CRUD框架都提供，我们使用起来感觉很方便，很给力，业务逻辑层面的处理ORM是没有提供的，如果使用原生的框架，业务逻辑代码我们一般会自定义，会自己去写SQL语句，然后执行。在这个时候，Spring-data-jpa的威力就体现出来了，ORM提供的能力他都提供，ORM框架没有提供的业务逻辑功能Spring-data-jpa也提供，全方位的解决用户的需求。使用Spring-data-jpa进行开发的过程中，常用的功能，我们几乎不需要写一条sql语句。

 

 

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,在实际的工作工程中，推荐使用Spring Data JPA + ORM（如：hibernate）完成操作，这样在切换不同的ORM框架时提供了极大的方便，同时也使数据库层操作更加简单，方便解耦

springdata jpa、jpa和hibernate三者关系

           通俗来讲springdata jpa是对jpa规范的一层封装，hibernate实现了jpa规范。

java代码----->springdata jpa ------>jpa规范------>hibernate------>jdbc ----->mysql数据库

 

二.配置

 

    1.依赖

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

</dependency>

 

 

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>

    <scope>test</scope>

    <exclusions>

        <exclusion>

            <groupId>org.junit.vintage</groupId>

            <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>

        </exclusion>

    </exclusions>

</dependency>

 

 

<!--  引入mysql需要的依赖  -->

<dependency>

    <groupId>mysql</groupId>

    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

    <version>5.1.32</version>

</dependency>

<!--  引入spring data jpa需要的依赖  -->

<dependency>

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>

    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>

</dependency>

2.配置文件

spring:

  datasource:

    # 数据源连接参数

    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver

    url: jdbc:mysql:///account

    username: root

    password: 123

  jpa:

    hibernate:

      ddl-auto: update

    show-sql: true

    database: mysql

  jackson:

    serialization:

      #json输出格式化

      indent-output: true

 

三.根据实体类生成数据库表案例

1.实体类

package com.chx.springdatajpa.entity;

 

 

import javax.persistence.*;

import java.io.Serializable;

 

 

@Entity

@Table(name="studentinfo")

public class Student implements Serializable {

    @Id

    @GeneratedValue      //默认自增

    private Integer id;

 

 

    @Column(name="stu_name")    //数据库列与实体类属性不一致时配置

    private String stuname;

    private Integer sex;

    private Integer age;

 

 

    public Integer getId() {

        return id;

    }

 

 

    public void setId(Integer id) {

        this.id = id;

    }

 

 

    public String getStuname() {

        return stuname;

    }

 

 

    public void setStuname(String stuname) {

        this.stuname = stuname;

    }

 

 

    public Integer getSex() {

        return sex;

    }

 

 

    public void setSex(Integer sex) {

        this.sex = sex;

    }

 

 

    public Integer getAge() {

        return age;

    }

 

 

    public void setAge(Integer age) {

        this.age = age;

    }

}

 

启动后日志打印出创建语句

数据库对应创建出数据表

 

并且配置文件取值为  'update' 数据表 会 根据实体类的修改 修改表结构

 

ddl-auto

• create：每次运行程序时，都会重新创建表，故而数据会丢失
• create-drop：每次运行程序时会先创建表结构，然后待程序结束时清空表
• upadte：每次运行程序，没有表时会创建表，如果对象发生改变会更新表结构，原有数据不会清空，只会更新（推荐使用）
• validate：运行程序会校验数据与数据库的字段类型是否相同，字段不同会报错
• none: 禁用DDL处理

 

 

四.模糊查询案例

dao层

package com.chx.springdatajpa.dao;

 

import com.chx.springdatajpa.entity.Student;

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

import org.springframework.data.jpa.repository.Query;

 

 

public interface StudentDao extends JpaRepository<Student,Integer> {

 

    @Query(value="select * from studentinfo where stu_name=?",nativeQuery = true)

    Student findByStuname(String stuname);

    

}

 

 controller层

先调用添加方法  保存记录

@RequestMapping("/saveAllStudent")

public String saveAllStudent(){

    //Hibernate:瞬时状态 游离状态 持久状态

    List<Student> students = Arrays.asList(new Student("小明", 1, 24),

            new Student("小红", 0, 23),

            new Student("小刚", 1, 24));

    dao.saveAll(students);

    //save(T t):向数据库中增加单条记录

    //saveAll(Iterable i):增加多条记录

    //saveAndFlush():增加并刷新缓存

    return "success";

}

执行后

 

再调用模糊查询方法

@RequestMapping("/getByName")

@ResponseBody

public Object getByName(){

    return dao.findByStuname("小明");

}

执行后