四、数据层解决方案
1.SQL
现有数据层解决方案技术选型:Druid+MyBatis-plus+MySQL
数据源:DruidDataSource
持久化技术:MyBatis-plus/MyBatis
数据库:MySql
内置数据源:
SpringBoot提供了3种内嵌的数据源对象供开发者选择:
HikariCP:默认内置数据源对象;
Tomcat提供DataSource:HikariCP不可用的情况下,且在web环境中,将使用tomcat服务器配置的数据源对象;
Commons DBCP:Hikari不可用,tomcat数据源也不可用,将使用dbcp数据源。
使用方式:先使用默认配置,再使用个性化配置。
通用配置无法设置具体的数据源配置信息,仅提供基本的连接相关配置,如需配置,在下一级配置中设置具体设定。
JdbcTemplate:Spring提供的默认的持久化技术(几乎没人用)
操作数据库的模板技术。
pom.xml:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Test
void testJdbcTemplate(){
String sql="select * from tbl_book";
RowMapper<Book> rm=new RowMapper<Book>() {
@Override
public Book mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
Book temp=new Book();
//查出来的放到结果集中,从结果集中得到,在set到对象中
temp.setId(rs.getInt("id"));
temp.setName(rs.getString("name"));
temp.setType(rs.getString("type"));
temp.setDescription(rs.getString("description"));
return temp;
}
};
List<Book> list = jdbcTemplate.query(sql, rm);
System.out.println(list);
}
@Test
void testJdbcTemplateSave(){
String sql="insert into tbl_book values(null,'springboot','springboot','springboot')";
jdbcTemplate.update(sql);
}
H2数据库:
SpringBoot提供了3种内嵌数据库供开发者选择,提高开发测试效率:
H2
HSQL
Derby
伴随着内存启动而启动的数据库,比较小巧。
pom.xml中:
<!--演示H2数据库-->
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
配置文件中:
开启服务后,在浏览器中就可以访问:
可以和持久层框架Mybatis-plus、JdbcTemplate搭配使用。
2.NoSQL
(1)Redis
市面上常见的NoSQL解决方案:
Redis
MongoDB
ES
上述技术通常在Linux系统中安装部署。
在Windows安装,方便整合(整合都是一样的)。
Redis是一款key-value存储结构的内存级NoSQL数据库:
支持多种数据存储格式
支持持久化
支持集群
Redis的安装与启动(Windows版)
Windows解压安装或一键式安装
服务端启动命令
redis-server.exe redis.windows.conf
客户端启动命令
redis-cli.exe
具体操作:先打开服务器,再用客户端去连接。
SpringBoot整合Redis:
导入redis对应的starter,在创建工程的时候勾选。
配置Redis(采用默认配置)
提供操作Redis接口对象RedisTemplate:
@SpringBootTest
class Springboot16RedisApplicationTests {
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void set() {
ValueOperations ops = redisTemplate.opsForValue();
ops.set("age",41);
}
@Test
void get(){
ValueOperations ops = redisTemplate.opsForValue();
Object age = ops.get("age");
System.out.println(age);
}
@Test
void hset() {
HashOperations ops = redisTemplate.opsForHash();
ops.put("info","a","aa");
}
@Test
void hget(){
HashOperations ops = redisTemplate.opsForHash();
Object val = ops.get("info", "a");
System.out.println(val);
}
}
客户端:RedisTemplate以对象作为key和value,内部对数据进行序列化。
StringRedisTemplate以字符串作为key和value,与Redis客户端操作等效。
@SpringBootTest
public class StringRedisTemplateTest {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
void get(){
ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
String name = ops.get("name");
System.out.println(name);
}
}
客户端使用jedis,加坐标,改配置文件。
lettcus和jedis的区别:
jedis连接Redis服务器是直连模式,当多线程模式下使用jedis会存在线程安全问题,解决方案可以通过配置连接池使每个连接专用,这样整体性能就会大受影响。
lettcus基于Netty框架进行与Redis服务器连接,底层设计中采用StatefulRedisConnection。StatefulRedisConnection自身是线程安全的,可以保障并发访问安全问题,所以一个连接可以被多线程复用。当然lettcus也支持多连接实例一起工作。
(2)MongoDB
需求:既能存储结构化数据,又高性能。数据有着很高的修改需求
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库。NoSQL数据库产品的一种,是最像关系型数据库的非关系型数据库。
启动mongoDB服务:
在客户端连接MongoDB服务:
mongo --host=127.0.0.1 --port=27017
或者使用可视化客户端:
基础CRUD操作:
SpringBoot整合MongoDB:
1.导入Mongodb对应的starter:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
2.配置mongodb访问uri:
3.提供操作Mongodb接口对象MongoTemplate
@SpringBootTest
class Springboot17MongdbApplicationTests {
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
@Test
void contextLoads() {
Book book=new Book();
book.setId(1);
book.setName("springboot");
book.setType("springboot");
book.setDescription("springboot");
mongoTemplate.save(book);
}
/**
* 类型转换的问题 把数据库中不是int的删了
*/
@Test
void find(){
List<Book> all = mongoTemplate.findAll(Book.class);
System.out.println(all);
}
}
(3)ES Elasticsearch
相关概念:
Elasticsearch是一个分布式全文搜索引擎。(分布式:架构可以做成分布式的)
要想做全文搜索:
1.通过所提供的数据进行分词,将关联数据保存起来。就有了一个一个的id对应一个一个的简要数据。
2.分词查出来先匹配一个一个的id,id再得到数据。(实际上查询的时候,是将输入这个id的数据展示出来)。
这种方式大幅度的提高了查询速度。
传统的索引:根据id查数据。
ES的索引(倒排索引):根据关键字(数据)查id,再根据id查数据。
一条:关键字—>1—>数据 对应的是一个文档,每一条都需要提前建立起来。当使用关键字后,就能找到对应的数据了。
基础操作:
打开ES服务:双击这个批处理文件:
启动后,可以在浏览器直接创建。
创建/查询/删除索引:
PUT:http://localhost:9200/books
GET:http://localhost:9200/books
DELETE:http://localhost:9200/books
目前创建的这个索引是不支持分词的。要支持分词添加IK插件。再重启服务。
创建一个有分词功能的索引:
查看这个索引:
ES文档操作:
添加一条文档,相当于给数据库中添加一条数据,不需要指定表结构。文档结构是无模式的。
使用_doc添加一个文档信息,id是自动生成的。
使用_create添加文档信息,后面需要加id号。
_doc后也可以加id号。
查询文档:查询id为1的文档
查询所有文档:
使用条件查询:
删除文档:
删除一个已经存在的:
删除一个不存在的:
修改一个文档:
查询一下刚才修改的文档,发现只有name,是全覆盖。
如果不想全部修改,只想修改某一条属性信息:使用文档属性进行修改的。就不会覆盖其他的属性。
再次查询一下,只有修改的变了。
ElasticSearch(ES)总结:
创建文档:有三种方式。
POST http://localhost:9200/books/_doc #使用系统生成id
POST http://localhost:9200/books/_create/1 #使用指定id
POST http://localhost:9200/books/_doc/1 #使用指定id,不存在创建,存在更新(版本递增)
查询文档:
GET http://localhost:9200/books/_doc/1 #查询单个文档
GET http://localhost:9200/books/_search #查询全部文档
条件查询:
GET http://localhost:9200/books/_search?q=name:springboot
删除文档:
DELETE http://localhost:9200/books/_doc/1
修改文档(全量修改)
PUT http://localhost:9200/books/_doc/1
修改文档(部分修改):对文档中的某个属性,不是对整个文档进行操作(其余都是对一整个文档进行操作的)。
POST http://localhost:9200/books/_update/1
SpringBoot整合ES客户端:
直接整合高级别的客户端:
先导入starter
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>
再写配置文件:配置文件不用写,采用的是硬编码的方式。
在SpringBoot里创建ES客户端:
@Test
void testCreateIndex() throws IOException {
//创建客户端
HttpHost host=HttpHost.create("http://localhost:9200");
RestClientBuilder builder=RestClient.builder(host);
client= new RestHighLevelClient(builder);
//使用客户端发送了一个请求,创建了一个名称为books的索引
CreateIndexRequest request=new CreateIndexRequest("books");
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
//关闭客户端
client.close();
}
在SpringBoot中创建索引:
@Test
void testCreateIndexByIk() throws IOException {
//创建客户端
HttpHost host=HttpHost.create("http://localhost:9200");
RestClientBuilder builder=RestClient.builder(host);
client= new RestHighLevelClient(builder);
//使用客户端发送了一个请求,创建了一个名称为books的索引
CreateIndexRequest request=new CreateIndexRequest("books");
String json="{\n" +
" \"mappings\":{\n" +
" \"properties\":{\n" +
" \"id\":{\n" +
" \"type\":\"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"name\":{\n" +
" \"type\":\"text\",\n" +
" \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
" \"copy_to\":\"all\"\n" +
" },\n" +
" \"type\":{\n" +
" \"type\":\"keyword\"\n" +
" },\n" +
" \"description\":{\n" +
" \"type\":\"text\",\n" +
" \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
" \"copy_to\":\"all\"\n" +
" },\n" +
" \"all\":{\n" +
" \"type\":\"text\",\n" +
" \"analyzer\":\"ik_max_word\"\n" +
" }\n" +
" }\n" +
" }\n" +
"}";
//设置请求中的参数
request.source(json, XContentType.JSON);
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
//关闭客户端
client.close();
}
添加单个文档:
//添加文档
@Test
void testCreateDoc() throws IOException {
//创建客户端
HttpHost host=HttpHost.create("http://localhost:9200");
RestClientBuilder builder=RestClient.builder(host);
client= new RestHighLevelClient(builder);
Book book = bookDao.selectById(1);
IndexRequest request=new IndexRequest("books").id(book.getId().toString());
String json= JSON.toJSONString(book);
request.source(json,XContentType.JSON);
client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
//关闭客户端
client.close();
}
添加多个文档:
//添加全部文档
@Test
void testCreateDocAll() throws IOException {
//创建客户端
HttpHost host=HttpHost.create("http://localhost:9200");
RestClientBuilder builder=RestClient.builder(host);
client= new RestHighLevelClient(builder);
//把所有东西都查出来,造一个批处理请求的容器
List<Book> bookList = bookDao.selectList(null);
BulkRequest bulk=new BulkRequest();
for (Book book : bookList) {
IndexRequest request=new IndexRequest("books").id(book.getId().toString());
String json= JSON.toJSONString(book);
request.source(json,XContentType.JSON);
bulk.add(request);
}
client.bulk(bulk,RequestOptions.DEFAULT);
//关闭客户端
client.close();
}
查询文档:
//按id查询
@Test
void testGet() throws IOException {
//创建客户端
HttpHost host=HttpHost.create("http://localhost:9200");
RestClientBuilder builder=RestClient.builder(host);
client= new RestHighLevelClient(builder);
GetRequest request=new GetRequest("books","1");
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
String json = response.getSourceAsString();
System.out.println(json);
//关闭客户端
client.close();
}
//按条件查询
@Test
void testSearch() throws IOException {
//创建客户端
HttpHost host=HttpHost.create("http://localhost:9200");
RestClientBuilder builder=RestClient.builder(host);
client= new RestHighLevelClient(builder);
//查books索引
SearchRequest request=new SearchRequest("books");
//设置条件 如果还有条件继续往里排就行
SearchSourceBuilder builder1=new SearchSourceBuilder();
builder1.query(QueryBuilders.termQuery("all","1"));
request.source(builder1);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
//查询到的结果如何显示出来
SearchHits hits = response.getHits();
for (SearchHit hit : hits) {
String source = hit.getSourceAsString();
// System.out.println(source);
Book book = JSON.parseObject(source, Book.class);
System.out.println(book);
}
//关闭客户端
client.close();
}