Java8中使用流方式查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的方法
由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)操作語(yǔ)言和面向?qū)ο笳Z(yǔ)言之間的差異,如今我們?nèi)匀恍枰ㄙM(fèi)許多時(shí)間建立數(shù)據(jù)庫(kù)與 Java 應(yīng)用之間互相溝通的橋梁。通常,我們可以編寫(xiě)自己的映射層(mapping layer),或者使用第三方的 ORM(Object Relational Mapper)對(duì)象關(guān)系映射框架,比如 Hibernate。ORM 框架雖然使用起來(lái)很方便,但是如何正確地配置和提高框架操作數(shù)據(jù)庫(kù)的性能卻不太容易,ORM 框架往往會(huì)使我們的應(yīng)用性能下降。 最近,我貢獻(xiàn)了一個(gè)新的開(kāi)源項(xiàng)目——Speedment,它能使我們使用 Java 8 開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序變得更為快捷和高效。
Speedment 是使用 ORM 方式操作數(shù)據(jù)庫(kù)的一種選擇,以前我們需要100行操作數(shù)據(jù)庫(kù)的 Java 代碼,在 Java 8中,可能只需要一行代碼。
在90年代末,我使用 Java 開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的時(shí)候,許多代碼邏輯都需要自己來(lái)編寫(xiě),比如捕獲異常、類(lèi)型轉(zhuǎn)換等,經(jīng)過(guò)許多改動(dòng),最后這些代碼變得難以維護(hù)和擴(kuò)展。
由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)操作語(yǔ)言和面向?qū)ο笳Z(yǔ)言之間的差異,如今我們?nèi)匀恍枰ㄙM(fèi)許多時(shí)間建立數(shù)據(jù)庫(kù)與 Java 應(yīng)用之間互相溝通的橋梁。通常,我們可以編寫(xiě)自己的映射層(mapping layer),或者使用第三方的 ORM(Object Relational Mapper)對(duì)象關(guān)系映射框架,比如 Hibernate。ORM 框架雖然使用起來(lái)很方便,但是如何正確地配置和提高框架操作數(shù)據(jù)庫(kù)的性能卻不太容易,ORM 框架往往會(huì)使我們的應(yīng)用性能下降。
最近,我貢獻(xiàn)了一個(gè)新的開(kāi)源項(xiàng)目——Speedment,它能使我們使用 Java 8 開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序變得更為快捷和高效。
Speedment 是什么?
Speedment 是一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目,它是一個(gè)基于 Java 8 的新特性開(kāi)發(fā)的新的 Java 庫(kù),從這個(gè)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)開(kāi)始,它的代碼就全部使用 Java 8來(lái)編寫(xiě)。Speedment 使用標(biāo)準(zhǔn)流查詢數(shù)據(jù)庫(kù),這使得開(kāi)發(fā)者不需要學(xué)習(xí)任何新的查詢 API ,以及不必考慮 JDBC 、ResultSet 和其他有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)的指定的操作。
Speedment 會(huì)根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自動(dòng)生成代碼。由于它的這種方式,開(kāi)發(fā)者不需要編寫(xiě)一行關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)體(database entities)的代碼。它生成的代碼中也包含 JavaDocs 幫助文檔,這使開(kāi)發(fā)者不需要編寫(xiě)關(guān)于 User 或者 Book 等對(duì)象的實(shí)體類(lèi)。取而代之地,我們只需要?jiǎng)?chuàng)建或者使用一個(gè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù),然后用 Speedment 去連接它,接著 Speedment 會(huì)分析數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)來(lái)生成實(shí)體類(lèi)的代碼。
更有趣的是,Speedment 用野兔來(lái)作為它的吉祥物。 在接下來(lái)的例子中,我們會(huì)使用一個(gè)名為 “hare” 的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)給大家演示 Speedment 的使用方式。該數(shù)據(jù)庫(kù)的表結(jié)構(gòu)如下:
mysql> explain hare;
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(45) | NO | | NULL | |
| color | varchar(45) | NO | | NULL | |
| age | int(11) | NO | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.01 sec)
下面是 Speedment 根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)信息生成的一個(gè)相應(yīng)的實(shí)體類(lèi)(為簡(jiǎn)潔起見(jiàn),我們將 JavaDocs 在這里移除了):
public interface Hare extends Entity<Hare> { public final static ReferenceComparableField<Hare, Integer> ID = new ReferenceComparableFieldImpl<>("id", Hare::getId, Hare::setId); public final static ReferenceComparableStringField<Hare> NAME = new ReferenceComparableStringFieldImpl<>("name", Hare::getName, Hare::setName); public final static ReferenceComparableStringField<Hare> COLOR = new ReferenceComparableStringFieldImpl<>("color", Hare::getColor, Hare::setColor); public final static ReferenceComparableField<Hare, Integer> AGE = new ReferenceComparableFieldImpl<>("age", Hare::getAge, Hare::setAge); Integer getId(); String getName(); String getColor(); Integer getAge(); Hare setId(Integer id); Hare setName(String name); Hare setColor(String color); Hare setAge(Integer age); /** Graph-like traversal methods eliminating JOINs */ Stream<Carrot> findCarrotsByOwner(); Stream<Carrot> findCarrotsByRival(); Stream<Carrot> findCarrots(); }
我將用一篇單獨(dú)的文章介紹 find*() 方法的用法,它可以被用來(lái)代替 SQL joins 操作。
Queries查詢示例
下面的例子展示如何查詢 Hare 表的數(shù)據(jù)庫(kù)信息:
List<Hare> oldHares = hares.stream()
.filter(AGE.greaterThan(8))
.collect(toList());
智能流
上面的代碼看起來(lái)已經(jīng)遍歷了 hare 數(shù)據(jù)庫(kù)表的所有行,但實(shí)際上并不是這樣的。 Stream 是智能的,當(dāng)它到達(dá) collect() 操作的時(shí)候,會(huì)分析 filter 操作,并推斷出 hare.age 大于8的列,因此會(huì)節(jié)省 hares 的流操作,產(chǎn)生與 “select * from hare where age > 8” 操作一樣的效果。如果你使用了多個(gè) filters,他們會(huì)被合并起來(lái)以節(jié)省流操作。下面是另一種用流方式進(jìn)行多個(gè)操作的例子:
long noOldHares = hares.stream()
.filter(AGE.greaterThan(8))
.mapToInt(Hare::getAge)
.sorted()
.count();
在上面的代碼中,當(dāng)流到達(dá) count() 操作時(shí),它將檢查它自己的管道。首先會(huì)推斷上面例子中的 AGE 操作,其次在不改變 count() 結(jié)果的情況下,會(huì)推斷 mapToInt() 和 sorted() 操作,這些操作可以被消除,因此這段代碼的操作被節(jié)省為 “select count(*) from hare where age > 8”。這意味著您可以使用 Java 8 流而你不必如此在意流是如何轉(zhuǎn)換為SQL的。
如何下載和加入我們
如果你想學(xué)習(xí)如何使用 Speedment 的 API 和在項(xiàng)目中如何使用 Speedment,可以訪問(wèn)網(wǎng)址 www.speedment.org,并可以在 gitter 上發(fā)表評(píng)論,也可以從 GitHub 上下載 Speedment 的源碼,來(lái)貢獻(xiàn)你自己的代碼。
總結(jié)
回顧早期的一些老項(xiàng)目,一個(gè)超過(guò)100行代碼的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi),現(xiàn)在可以使用 Java 8 縮減成1行代碼。那是反轉(zhuǎn)后的摩爾定律,在14年內(nèi)(=7摩爾周期),行數(shù)大約減半了七次。這就是進(jìn)步!
什么是數(shù)據(jù)流
流代表從支持聚合操作源的序列的對(duì)象。以下是數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)。
元素序列 - 流提供了一組特定類(lèi)型的以順序方式元素。流獲取/計(jì)算需求的元素。它不存儲(chǔ)元素。
源- 流使用集合,數(shù)組或I/O資源為輸入源。
聚合操作 - 數(shù)據(jù)流支持如filter, map, limit, reduced, find, match等聚合操作。
管道傳輸 - 大多數(shù)流操作的返回流本身使他們的結(jié)果可以被管道傳輸。這些操作被稱為中間操作以及它們的功能是利用輸入,處理輸入和輸出返回到目標(biāo)。collect()方法是終端操作,這是通常出現(xiàn)在管道傳輸操作結(jié)束標(biāo)記流的結(jié)束。
自動(dòng)迭代 - 流操作內(nèi)部做了反復(fù)對(duì)比,其中明確迭代需要集合提供源元素。
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